Jupyter 中的这两个 Python Notebook 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，以便在 Jupyter 笔记本中使用 Python 执行分析。

我在 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 从终端启动 Jupyter 笔记本并选择 new 时，我有两个选项来创建新笔记本 (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软件包（没有额外的软件包），如果其他分析师加入或参与同一部分的工作，它很容易复制。

我很感激这是一个非常简单的问题 - 如果有任何建议的文章可以帮助理解设置过程，我将不胜感激。

谢谢！

杰克

系统信息

• macOS Mojave - 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：

  • 蟒蛇version 3.8.1
  • jupyter（安装有conda install jupyter）-version 1.0.0build 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。 一种解决方法和好方法是将环境与内核链接。

在终端激活环境后，使用这两个命令（创建环境后才需要）：

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

写上创建的环境名称，而不是上面的 env_name。

然后，每当您想打开新笔记本时，您都会看到一个额外的选项，说明您的环境，您可以使用它。