Связь среды Conda с ноутбуком Jupyter

Я пытаюсь установить хорошую среду для выполнения некоторых научных работ с помощью python. Для этого я установил Jupyter и miniconda.

Затем я хочу иметь различную окружающую среду и использовать их с ноутбуками Jupyter. Поэтому я создал два пользовательских envs с conda: py27 и py35.

> conda env list
# conda environments:
#
py27                     /Users/***/miniconda3/envs/py27
py35                     /Users/***/miniconda3/envs/py35
root                  *  /Users/***/miniconda3

Тогда на моем ноутбуке у меня два ядра python 2 и python 3. Внутри ноутбука я получаю следующее с ядром python3:

> import sys
> print(sys.executable)
/Users/***/miniconda3/envs/py35/bin/python

И это с ядром python2:

> import sys
> print(sys.executable)
/usr/local/opt/python/bin/python2.7
  • Как установить sys.executable в miniconda env для python2?
  • Как я могу связать conda env с ядром ноутбука?
  • Делает source activate py35 имеет ссылку с jupyter notebook?

Я думаю, что я действительно что-то пропустил.

Спасибо всем.

--- изменить

У меня есть несколько jupyter bin:

> where jupyter
/usr/local/bin/jupyter
/usr/local/bin/jupyter
/Users/ThomasDehaeze/miniconda3/bin/jupyter

У меня есть только одно ядро ​​здесь /usr/local/share/jupyter/kernels/python2. Но внутри Jupyter у меня есть два ядра: python2 и python3. Где я могу найти другой?


Я изменил kernel.json из /usr/local/share/jupyter/kernels/python2:

{
 "display_name": "Python 2",
 "language": "python",
 "argv": [
  "/Users/***/miniconda3/envs/py27/bin/python2.7",
  "-m",
  "ipykernel",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ]
}

И затем:

import sys
print(sys.executable)
/usr/local/opt/python/bin/python2.7

Итак ничего не изменилось

Ответ 1

Для Anaconda я предлагаю вам гораздо более легкое и правильное решение; просто просмотрите пакет nb_conda_kernels.

Он позволяет вам "управлять ядрами, основанными на конде, на основе среды в Jupyter Notebook".

Должен быть включен с версии Anaconda 4.1.0, иначе просто используйте

conda install nb_conda

Теперь вы можете полностью управлять всеми функциями интерфейса Notebook.

Ответ 2

Я нашел решение. Настройка для ядер, расположенных здесь ~/Library/Jupyter/kernels/.

Затем я изменил файл kernel.json и установил правильный путь к python.

Теперь он работает.