Jupyter 中的这两个 Python 笔记本有什么区别？

Question

背景

我是一名数据分析师，正在设置一个新的数据环境以在 Jupyter 笔记本中使用 Python 执行分析。

我已经在 mac 上安装了 miniconda，并用它创建了一个名为 myenv 的环境。在里面我已经使用 conda 安装了 Jupyter（下面的系统信息包含版本和构建）。

主要问题

当我使用 jupyter notebook 和 select new 从终端启动 Jupyter notebook 时，我有两个创建新笔记本的选项 (in this screenshot)。

Python 3 和 Python 3.7.4 64-bit ('base': conda)

这些选项有什么区别，我应该使用哪个来创建笔记本？

额外信息

我的目的是设置一个 conda 数据环境，其中包含数据分析所需的所有包（没有额外的包），如果其他分析师参与或加入同一部分的工作，则很容易复制。

我很感激这是一个非常简单的问题 - 我将不胜感激任何有助于理解设置过程的建议文章。

谢谢！

杰克

系统信息

• macOS 莫哈韦沙漠 - Version 10.14.6
• miniconda 安装 - conda 4.8.2

• conda 环境 myenv（使用 conda create --name myenv 创建）包含：

  • python version 3.8.1
  • jupyter（随 conda install jupyter 一起安装）- version 1.0.0 build py38_7
  • jupyter_client - version 5.3.4 build py38_0
  • jupyter_console - version 6.1.0 build py_0
  • jupyter_core - version 4.6.1 build py38_0

Answer 1

当您使用环境时，这总是令人困惑。 一种变通和好的方法是 link 带有内核的环境。

在终端中激活环境后，使用这两个命令（创建环境后只需执行一次）：

conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=env_name

写入创建的环境名称，而不是上面的 env_name。

然后每当你想打开新笔记本时，你可以看到一个额外的选项，上面写着你的环境，你可以使用它。