jupyter notebook打不开怎么办
jupyter notebook打不开的解决办法:1、将“http://localhost:8888/tree”复制到浏览器打开;2、找到“jupyter notebook --generate-config”文件并用记事本打开。
推荐:《python教程》
问题:
这几天要看几个ipython格式的文件,但是jupyter notebook打开之后一直卡在命令行的界面那里(如图),然后就不动了,浏览器也没有预期地自动弹出来.
解决方法:
如果你的命令行显示的结果和我的一样,那你只需要把如图的地址,复制粘贴到浏览器的地址栏,就能打开jupyter notebook.
成功:
补充知识:打开jupyter notebook时浏览器不能自动弹出,网页不显示问题解决
问题:
在windows下打开jupyter notebook时,卡在黑框,浏览器界面加载不出来
解决办法一:
将http://localhost:8888/tree复制到浏览器打开
此种方法每次需要重新输入,或复制链接,略显麻烦,请移步到方法二
解决办法二:
1、win+r 然后输入cmd,回车打开命令窗口
2、在命令窗口中输入jupyter notebook --generate-config,回车,有的电脑会提示输入y/N,输入y,回车
找到jupyter notebook --generate-config的路径
3、找到jupyter notebook --generate-config文件,用记事本或者Notepad++打开
4、Ctrl+F查找c.NotebookApp.password =
5、在这句后面加上
import webbrowser
webbrowser.register(‘chrome', None, webbrowser.GenericBrowser(u'C:\Program Files(x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe'))c.NotebookApp.browser = ‘chrome'
建议使用谷歌浏览器,路径要填写正确,注意双斜杠
6、保存,退出
7、重新打开jupyter notebook就可以看到可以打开了
以上是jupyter notebook打不开怎么办的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。
