如何在单个Jupyter Notebook中指定特定版本的Matplotlib

完全可以实现，最优的方式是创建独立虚拟环境并注册为Jupyter内核，彻底隔离该笔记本的运行环境，完全不会影响全局设置。具体步骤如下：

• 创建虚拟环境
  用Python自带的venv或者conda都可以，按需选择：

  # 用venv创建（无需额外安装）
  python -m venv my_old_env
  
  # 用conda创建（需提前安装conda）
  conda create -n my_old_env python=3.8  # 可指定Python版本，按需调整
  

• 激活虚拟环境
  不同系统激活命令不同：

  # Windows cmd
  my_old_env\Scripts\activate
  
  # Windows PowerShell
  .\my_old_env\Scripts\Activate.ps1
  
  # Linux/macOS
  source my_old_env/bin/activate
  

• 安装指定版本的库和内核组件
  先装你需要的旧版本库，再把这个环境注册给Jupyter：

  # 安装目标版本的matplotlib及其他依赖，版本号按需替换
  pip install matplotlib==3.2.2 numpy==1.19.5
  
  # 安装ipykernel并注册内核
  pip install ipykernel
  python -m ipykernel install --user --name=my_old_env --display-name="Python (Old Env)"
  

• 在Jupyter中切换环境
  打开你的目标Notebook，点击顶部菜单栏的Kernel > Change Kernel，选择刚才注册的Python (Old Env)，之后这个笔记本运行的代码就会使用虚拟环境里的旧版本库了。

• 可选：清理无用环境
  如果后续不需要这个环境了，可删除内核和虚拟环境：

  # 删除Jupyter内核
  jupyter kernelspec uninstall my_old_env
  
  # 删除虚拟环境（直接删除文件夹即可，或用conda命令：conda remove -n my_old_env --all）
  

这种方案的核心是用虚拟环境做彻底隔离，每个环境的依赖完全独立，不会和全局环境或其他笔记本的环境冲突，是目前最稳定可靠的做法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者324