如何在Anaconda自定义环境中安装Jupyter而非Base环境？

方法一：直接在自定义环境中安装Jupyter #

这是最直接的方式，将Jupyter完全部署在你创建的环境中：

• 激活目标自定义环境：

  conda activate your_custom_env
  

  替换your_custom_env为你实际的环境名称。
• 在激活的环境中安装Jupyter：
  推荐使用conda安装（更适配Anaconda的依赖管理）：

  conda install jupyter
  

  若偏好pip，也可以执行：

  pip install jupyter
  

• 启动Jupyter：
  保持环境激活状态，运行以下命令即可启动，此时Jupyter会使用该环境的所有依赖：

  jupyter notebook
  

  或使用Jupyter Lab：

  jupyter lab
  

方法二：将自定义环境注册为Jupyter内核（Jupyter保留在base环境） #

如果你希望继续使用base环境中的Jupyter，但想在其中运行自定义环境的代码，可以将自定义环境添加为Jupyter的内核：

• 激活自定义环境：

  conda activate your_custom_env
  

• 安装ipykernel（用于将环境注册为Jupyter内核）：

  conda install ipykernel
  

• 将环境注册到Jupyter：

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

  其中--display-name是Jupyter界面中显示的内核名称，可自行修改。
• 回到base环境启动Jupyter：

  conda activate base
  jupyter notebook
  

  打开Jupyter后，在新建笔记本或内核切换菜单中就能看到你注册的自定义环境内核，选择后即可在该环境中运行代码。

注意事项 #

• 安装前务必确认已激活目标环境，否则会默认安装到当前激活的环境（通常是base）。
• 使用conda安装Jupyter时，会自动处理依赖兼容性问题，比pip更适合Anaconda生态环境。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ami