在Jupyter Notebook运行简单代码遇内核崩溃重启错误，如何解决？

• 检查依赖库版本兼容性
  确认matplotlib、numpy（matplotlib依赖项）与Python版本是否兼容。部分新Python版本（如3.11+）和旧版matplotlib存在适配问题，可通过升级或降级库解决：

  • 升级matplotlib：pip install --upgrade matplotlib
  • 安装稳定兼容版本：pip install matplotlib==3.7.1

• 重置Jupyter内核与环境

  1. 关闭当前Notebook，在Jupyter主页勾选对应文件，点击「Shutdown」彻底终止内核进程
  2. 清理Jupyter运行缓存：终端执行jupyter notebook stop，删除用户目录下的.jupyter/runtime文件夹（Windows路径：C:\Users\[你的用户名]\.jupyter\runtime；Linux/macOS路径：~/.jupyter/runtime）
  3. 重新启动Jupyter Notebook，再次运行代码

• 排查系统资源占用
  内核崩溃常因内存不足导致，打开任务管理器（Windows）或活动监视器（macOS），关闭占用大量内存的后台程序后重试。若频繁出现，可启动Jupyter时指定内存上限：

  jupyter notebook --NotebookApp.max_buffer_size=5368709120
  

  （上述命令设置内存上限为5GB，可根据实际需求调整数值）

• 切换至虚拟环境运行
  全局Python环境的依赖冲突可能引发崩溃，创建独立虚拟环境隔离依赖：

  1. 创建虚拟环境：python -m venv jupyter_env
  2. 激活虚拟环境：Windows执行jupyter_env\Scripts\activate；Linux/macOS执行source jupyter_env/bin/activate
  3. 安装必要依赖：pip install jupyter matplotlib
  4. 启动Jupyter：jupyter notebook，在Notebook中选择新创建的内核运行代码

• 测试极简代码定位问题
  先运行极简代码排查是否为环境问题：

  %matplotlib inline
  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.plot([1,2,3], [4,5,6])
  plt.show()
  

  若这段代码正常运行，再逐步添加原代码的逻辑，定位具体触发崩溃的环节

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20133902