一、解决PyCharm中Jupyter Notebook只读的问题 #

我之前也碰到过点了「清除只读状态」却没效果的情况，给你几个实用的解决思路：

• 先检查文件本身的系统权限：
  Windows上右键文件→「属性」，把「只读」的勾选去掉后点击应用；Mac上右键文件→「显示简介」，拉到「共享与权限」区域，确保你的用户账号拥有「读与写」权限，没有的话点击锁图标解锁后调整权限。
• 用PyCharm内置功能修改：
  在PyCharm里右键这个只读的Notebook文件，看看有没有「Make File Writable（设为可写）」的选项，直接点击即可；要是没找到，也可以试试顶部菜单栏的「File」→「Make File Writable」。
• 排除缓存或版本控制锁定问题：
  有时候PyCharm的缓存会出问题，关掉PyCharm再重新打开项目试试；如果文件在Git版本控制下，也可以检查下是不是Git锁定了文件，在PyCharm的Git工具窗口确认文件状态，必要时提交或解锁文件。

二、解决Jupyter Notebook无法识别已安装包的问题 #

这个基本是环境不匹配导致的——Jupyter用的Python环境和你安装numpy、pandas的环境不是同一个，试试这些步骤：

• 先确认Jupyter当前使用的环境：
  打开Jupyter Notebook，新建一个Python笔记本，运行以下代码：

  import sys
  print(sys.executable)
  

  把输出的路径记下来，比如/usr/bin/python3或者C:\Python39\python.exe。
• 对比你安装包的环境：
  打开终端（Windows用命令提示符或PowerShell），运行pip --version，查看输出里的Python路径和刚才Jupyter的是否一致。如果不一样，说明你把包装到了另一个环境里。
• 让Jupyter关联正确的环境：
  1. 先激活你安装了numpy、pandas的环境（如果是虚拟环境的话），然后运行：

     pip install jupyter ipykernel
     

  2. 接着把这个环境添加到Jupyter的内核列表：

     python -m ipykernel install --user --name=你的环境名称
     

     比如你的虚拟环境叫data_env，就把命令里的「你的环境名称」换成data_env。
  3. 重启Jupyter Notebook后，新建笔记本时就能在顶部「内核」菜单里选择你添加的环境了，此时应该就能识别到numpy和pandas。
• 直接在Jupyter的环境里重装包：
  如果不想折腾内核，也可以用Jupyter对应的Python来安装包，比如刚才Jupyter输出的路径是/usr/bin/python3，就运行：

  /usr/bin/python3 -m pip install numpy pandas
  

  这样包就会安装到Jupyter正在使用的环境中。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Arbab Qaisar