很多刚接触 Python 数据科学的朋友都会遇到这样一个问题：

把你的 Conda 虚拟环境注册为 Jupyter 的内核（Kernel）

，就能在界面中自由切换了。本文手把手教你完成配置，让你的 Jupyter 真正“多环境兼容”！

Jupyter 默认只会识别当前启动时所用的 Python 环境（通常是 

），比如你在base环境中安装了jupyter。 但一般我们会创建多个conda虚拟环境，但 

，所以在jupyter lab的前台页面只能看到base了。

为了让 Jupyter 能“看见”并使用这些环境，我们需要：

✅ 3个步骤：将 Conda 虚拟环境添加到 Jupyter

第1步：创建并激活你的虚拟环境（如果还没创建）

# 创建名为 myproject 的环境（Python 3.12）
conda create --name myproject python=3.12
​
# 激活该环境
conda activate myproject

这个包是 Jupyter 与 Python 环境之间的“桥梁”，没有它，Jupyter 无法调用该环境。

第3步：将环境注册为 Jupyter 内核

python -m ipykernel install --user --name myproject --display-name "Python (myproject)"

✅ 示例效果： 你在 Jupyter 的“Kernel”菜单中会看到一个选项叫 

无论你从哪个环境启动 Jupyter（比如 

），只要内核已注册，就能切换：

jupyter lab      # 或 jupyter notebook

🔍 查看和管理已注册的内核（可选）

Available kernels:
  myproject    /Users/xxx/.local/share/jupyter/kernels/myproject
  python3      /Users/xxx/.local/share/jupyter/kernels/python3

Q：必须在每个环境里都装 Jupyter 吗？

 A：不需要！只需在每个想用的环境里装 

，Jupyter 主程序装一次即可（通常装在 base 环境）。

完成以上三步，你的 Jupyter 就能自由切换 Conda 环境啦！

Jupyter 中如何切换 Conda 虚拟环境？一文讲清楚！

编程语言

开发工具

大数据

本文详细讲解如何在Jupyter中使用Conda虚拟环境，通过安装ipykernel并注册内核，实现多环境自由切换。只需3步：激活环境、安装ipykernel、注册内核，就能在Jupyter中轻松调用不同Python环境。还包含常见问题解答和内核管理技巧，帮助数据科学工作者高效使用Jupyter Notebook。

Python

Kernel

文章

问答

视频

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

Jupyter 中如何切换 Conda 虚拟环境？一文讲清楚！

Jupyter 中如何切换 Conda 虚拟环境？一文讲清楚！

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐