Этот работал для меня на Ubuntu 16.04:

python2 -m pip install ipykernel
python2 -m ipykernel install --user

python3 -m pip install ipykernel
python3 -m ipykernel install --user

Ссылка на документацию: Оборудование для Python 2 и 3. Установка ядра оболочкой IPython - оболочкой IPython документы.

Убедитесь, что у вас установлен ipykernel и используйте ipython kernel install, чтобы бросить kernelspec в нужное место для python2. Затем ipython3 kernel install для Python3. Теперь вы сможете выбирать между двумя ядрами независимо от того, используете ли вы jupyter notebook, ipython notebook или ipython3 notebook (два последних устарели).

Обратите внимание, что если вы хотите установить для определенного исполняемого файла Python, вы можете использовать следующий трюк:

path/to/python -m ipykernel install 

Это работает, когда используются окружения (venv, conda,...) и `позволяют вам дать имя вашему ядру (см.--help`). Таким образом, вы можете сделать

conda create -n py36-test python=3.6
source activate py36-test
python -m ipykernel install --name py36-test
source deactivate

И теперь вы получите ядро с именем py36-test в вашем выпадающем меню, наряду с другими.

Смотрите https://stackoverflow.com/questions/30492623/using-both-python-2-x-and-python-3-x-in-ipython-notebook, где есть более свежая информация.

1. У Блокнота IPython с вместо python2 (на Windows7)
2. обновление до Jupyter с установить-у типуна jupyter`
3. установите Питон3
4. снова установите Jupyter, используя pip3 установить jupyter
5. установка ядра Питон3, используя `ipython3 kernelspec установки- "я"
6. Я, наконец, получил 2 рабочих ядра.

для последних версий jupyter/оболочкой IPython: используйте jupyter kernelspec

список текущих ядер

$ jupyter kernelspec list
Available kernels:
  python2    .../Jupyter/kernels/python2
  python3    .../Jupyter/kernels/python3

В моем случае, питон3 установки ядра был сломан, потому что py3.5 связан был там уже нет, заменили на py3.6

добавить/удалить ядра

Удалить:

$ jupyter kernelspec uninstall python3

Добавить новую:

$ jupyter kernelspec install /usr/local/Cellar/python3/3.6.1/bin/

Чтобы найти папку, вы можете использовать что питон например что питон3.6 (или `pyenv что питон3.6 Если вы используете pyenv!). Тогда

ls -la `which python3.6` 

покажет вам, где исполняемый файл.

Список еще раз:

$ jupyter kernelspec list
Available kernels:
  python3    /usr/local/lib/python3.6/site-packages/ipykernel/resources
  python2    /Users/stefano/Library/Jupyter/kernels/python2

Док: https://jupyter-client.readthedocs.io/en/latest/kernels.html#kernelspecs

Детали #

Ядра, доступные перечислены в папке зернышки в каталог данных Jupyter (см. http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/projects/jupyter-directories.html для подробностей).

Например, на MacOSX, что будет /Пользователи/Имя_пользователя/библиотеки/Jupyter/ядер/

ядра просто описал ядро.файл JSON, например. для/Пользователи/мне/библиотека/Jupyter/ядер/питон3/ядра.формат JSON`

{
 "argv": [
  "/usr/local/opt/python3/bin/python3.5",
  "-m",
  "ipykernel",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "language": "python",
 "display_name": "Python 3"
}

А после манипулирует руками, вы можете использовать команду `kernelspec (как сказано выше). Ранее он был доступен через оболочкой IPython сейчас через jupyter (http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments - https://jupyter-client.readthedocs.io/en/latest/kernels.html#kernelspecs).

$ jupyter kernelspec help
Manage Jupyter kernel specifications.

Subcommands
-----------

Subcommands are launched as `jupyter kernelspec cmd [args]`. For information on
using subcommand 'cmd', do: `jupyter kernelspec cmd -h`.

list
    List installed kernel specifications.
install
    Install a kernel specification directory.
uninstall
    Alias for remove
remove
    Remove one or more Jupyter kernelspecs by name.
install-self
    [DEPRECATED] Install the IPython kernel spec directory for this Python.

To see all available configurables, use `--help-all`

Ядрах для других языков

Кстати, строго говоря, не относящимся к этому вопросу, но там'ы много других ядер, доступных... https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels

Если вы используете дистрибутив анаконда, этот работал для меня (в Macintosh):

$ conda create -n py3k python=3 anaconda

$ source activate py3k

$ ipython kernelspec install-self

Просто обратите внимание на последнюю команду:

(py3k)Monas-MacBook-Pro:cs799 mona$ ipython kernelspec install-self
[TerminalIPythonApp] WARNING | Subcommand `ipython kernelspec` is deprecated and will be removed in future versions.
[TerminalIPythonApp] WARNING | You likely want to use `jupyter kernelspec` in the future
[InstallNativeKernelSpec] WARNING | `jupyter kernelspec install-self` is DEPRECATED as of 4.0. You probably want `ipython kernel install` to install the IPython kernelspec.
[InstallNativeKernelSpec] Installed kernelspec python3 in /usr/local/share/jupyter/kernels/python3
(py3k)Monas-MacBook-Pro:cs799 mona$ ipython kernel install 
Installed kernelspec python3 in /usr/local/share/jupyter/kernels/python3

Как испытана в OSX Yosemite с описанным выше шагам и ввода ноутбука jupter и создать новый блокнот в браузере вы увидите на следующем снимке экрана:

Я успешно установлен ядра питон3 на macOS Эль-Капитан (оболочкой IPython версия: 4.1.0) с помощью следующих команд.

python3 -m pip install ipykernel
python3 -m ipykernel install --user

Вы можете увидеть все установленные ядра список jupyter kernelspec`.

Подробнее можно ЗДЕСЬ

Следующая команда работает на меня, на macOS Сьерра(10.12.3)

python3 -m pip install ipykernel
python3 -m ipykernel install --user

проверить его с список jupyter kernelspec Доступные ядра: питон3 /пользователи/админ/библиотека/Jupyter/ядер/питон3 вместо python2 /anaconda2/доля/jupyter/ядер/вместо python2

откройте терминал(или Cmd на окне), затем запустите следующие команды: (На окне, капли на "источник" в второй строке.)

conda create -n py35 python=3.5
source activate py35
conda install notebook ipykernel
ipython kernel install --user --name=python3.5

Я попробовал метод, но он не работает, то я нашел этот путь. Он работал со мной. Надеясь, что это сможет помочь.

У меня был Python 2.7, и я хотел иметь возможность перейти на Python 3 внутри Jupyter.

Эти шаги сработали для меня в командной строке Windows Anaconda:

conda update conda
conda create -n py33 python=3.3 anaconda
activate py33
ipython kernelspec install-self
deactivate

Теперь после открытия блокнота ipython с помощью обычной команды для Python2.7, Python3.3 также доступен при создании нового блокнота.

На Ubuntu 14.04 мне пришлось использовать комбинацию из предыдущих ответов.

Во-первых, установить pip3 apt-получить установку питона-pip3`

Затем с pip3 установить jupyter pip3 установить jupyter

Затем с помощью ipython3 установки ядра ядро ipython3 установить

Для текущего запуска питона

Если у вас есть Py3 установлен, но по умолчанию py2

py -3 -m pip install ipykernel
py -3 -m ipykernel install --user

Если у вас есть Py2 установлен, но по умолчанию py3

py -2 -m pip install ipykernel
py -2 -m ipykernel install --user

Ни один из других ответов были немедленно работает для меня на ElementaryOS Freya (на основе Ubuntu 14.04); я получаю

[TerminalIPythonApp] предупреждение | файл не найден: 'kernelspec'

ошибка, что quickbug описанные в разделе Мэтт'ы ответ. Мне пришлось сначала сделать:

`судо apt-получить установку pip3, затем

команду sudo pip3 установки оболочкой IPython[все]

В этот момент, то вы можете выполнять команды, которые Мэтт предложил; а именно: `оболочкой IPython kernelspec установить-себя " и "ipython3 kernelspec установки- "я"

Теперь, когда я запускаю `тетрадь оболочкой IPython и затем откройте блокнот, я нахожусь в состоянии выбора ядра на Python 3 от меню ядра.

Решение хорошо описана в официальной документации: https://ipython.readthedocs.org/en/latest/install/kernel_install.html

Я попробовал первый подход. Так как я уже имел ipykernel установлен, просто запустив `питон3 -м ipykernel установки --пользователь решил проблему.

Мне удалось установить ядро Python3 помимо Python2. Вот как я это сделал:

• откройте новый блокнот в Jupyter.
• скопируйте и запустите две ячейки здесь: Enable-Python-3-kernel

Последнюю рабочую ссылку можно найти здесь.

Фактический код таков:

! mkdir -p ~/.ipython/kernels/python3
%%file ~/.ipython/kernels/python3/kernel.json

{
 "display_name": "IPython (Python 3)", 
 "language": "python", 
 "argv": [
  "python3", 
  "-c", "from IPython.kernel.zmq.kernelapp import main; main()", 
  "-f", "{connection_file}"
 ], 
 "codemirror_mode": {
  "version": 2, 
  "name": "ipython"
 }
}

Кратчайшие и наилучшим решением с моей стороны

conda create --name py3-ml python=3.6
conda install ipykernel

source activate py3-ml # or conda activate py3-ml
python -m ipykernel install --user --name py3-ml

При использовании стадион conda управление питона envs, выполните следующие два шага:

1. активировать py3 (на Windows или источник активации py3 на Linux)
2. стадион conda установить ipykernel ноутбука или просто использовать стадион conda установить jupyter

Добавление ядра означает, что вы хотите использовать ноутбук Jupyter с версии Python, которые не отображаются в списке.

Простой подход - запустить ноутбук с необходим Python версии, предположим, что у меня есть питон3.Затем 7` установлен используйте следующую команду в терминале (cmd) для запуска ноутбука: питон3.7 -м ноутбук

Иногда вместо питон3.7это's установить с псевдонимомпй, py3.7, питона`.

УСТАНОВКА НЕСКОЛЬКИХ ЯДЕР В ОДНОЙ ВИРТУАЛЬНОЙ СРЕДЕ (VENV)

Большинство (если не все) из этих ответов считать, что вы согласны установить пакеты во всем мире. Этот ответ для вас, если вы:

• использовать в системе *Nix
• Дон'т, как устанавливать пакеты в мире
• Дон'т хотите использовать Anaconda <-> вы'вновь счастливым, чтобы запустить jupyter сервера из командной строки
• хотите есть чувство, что/где установка ядра 'Это'.

(Примечание: этот ответ добавляет ядра вместо python2 на питон3-jupyter установить, но это'ы концептуально легко со всем разобраться.)

1. Предпосылки

2. Вы'вновь в каталог, из которого вы'Лл запустить сервер jupyter и сохранять файлы

3. вместо python2 установлен на вашей машине

4. питон3 установлен на вашей машине

5. виртуальное окружение, установленное на вашем компьютере

6. Создать venv питон3 и установить jupyter

7. Создать свежий venv питон3: питон3 -м venv .venv

8. Активировать venv: . .venv/bin/активировать

9. Установите jupyterlab: типун установить jupyterlab. Это позволит создать локально вся необходимая инфраструктура для работы ноутбуки.

10. Примечание: при установке вот jupyterlab, вы также генерируют по умолчанию 'спецификации ядра' (см. ниже) в $ФРД/.venv/доля/jupyter/ядер/питон3/. Если вы хотите установить и запустить jupyter в другом месте, и использовать только этот venv для организации всех ваших ядер, то вам нужно всего лишь: типун установить ipykernel

11. Сейчас вы можете запустить jupyter лаборатории с jupyter лаборатории (и перейти в браузере URL-адрес, отображаемый в консоли). Так далеко, вы'Лл вижу только один вариант ядра называется 'Python 3, где'. (Это название определяется display_name запись в ядро.файл JSON.)

12. Добавить ядра вместо python2

13. Бросить jupyter (или начать следующий снаряд в той же директории): сочетание клавиш Ctrl-с

14. Деактивировать venv питон3: "деактивировать"

15. Создайте новый venv в той же директории для python2: виртуальное окружение -п вместо python2 .venv2

16. Активировать venv вместо python2: . .venv2/bin/активировать

17. Установите модуль ipykernel: типун установить ipykernel. Это также будет генерировать спецификации ядра по умолчанию для этого venv в Вместо python2 .venv2/доля/jupyter/ядер/вместо python2

18. Экспорт этих спецификаций ядра для вашего venv питон3: питон -м ipykernel установить --префикс=$ФРД/.venv. Это в основном просто копирует реж $ФРД/.venv2/доля/jupyter/ядер/вместо python2 до$ФРД/.venv/доля/jupyter/ядер/

19. Переключитесь на питон3 venv и/или повтор - /пересмотреть ваш jupyter сервер: деактивация; . .venv/bin/активировать; jupyter лаборатории. Если все прошло хорошо, вы'll видит возможность в Python 2 в свой список ядер. Можно проверить, что они'вновь работает недвижимого вместо python2/питон3 переводчиков на их обработку простая печать 'Привет мир' против печать('Привет мир') команду.

20. Примечание: Вы не'т нужно создать отдельную venv для python2 если вы'вновь счастливым, чтобы установить ipykernel и ссылка в Вместо python2-ядра спецификаций из глобального пространства, но я предпочитаю, чтобы все мои зависимостей в один местный реж

ТЛ;ДР

4. При необходимости установить ядра Р. Это поучительно, чтобы развить чувство, что ядра 'Это'.
5. Из той же директории, установить Р IRkernel пакета: Р-Е "и установить.пакеты('IRkernel',РЕПО='https://cran.mtu.edu/') на". (Это позволит установить в свой стандартный Р-пакетов нахождения; для самогонного установлен R на Mac, это будет выглядеть как /usr/местные/погреб/Р/3.5.2_2/Либ/Р/библиотеки/IRkernel.)
6. Пакет IRkernel поставляется с функцией экспорта спецификаций ядра, так что беги: Р-Е "и IRkernel::installspec(префикс=вставить(функция getwd(),'/.venv',сентября=''))&и". Если сейчас вы посмотрите в$ФРД/.venv/доля/jupyter/ядер/ вы'll найти каталог ИК с ядра.файл JSON, который выглядит примерно так:

{ на "слева" и: [" и/usr/местные/погреб/Р/3.5.2_2/Либ/Р/ОГРН/Р" и " Ну-раб" В, С " Е" и "Ну IRkernel::основной () на", то "--Аргументы" и " Ну{connection_file}", у], на "display_name-то": на "Р" и, на "языке" и: "по-Р"и }

В резюме, ядра просто 'Это' вызов определенного языка исполняемый от "ядра".в JSON файл, который jupyter ищет в.../Доля/jupyter/ядерDir и списки в интерфейсе; в этом случае R вызывается для запуска функцииIRkernel::основной(), которая позволит отправлять сообщения туда и обратно на Юпитер сервер. Кроме того, ядра вместо python2 просто 'Это' вызов интерпретатора вместо python2 с ipykernel_launcher модулякак видно `.venv/доля/jupyter/ядер/вместо python2/ядра.в JSON и т. д.

Вот сценарий если вы хотите выполнить все эти инструкции в одном махом.

Здесь'ы для Windows/для командной строки я нашел способ, который работал для меня: Найдите папку, в которой ядро файлы хранятся (на моей машине - C:\ProgramData\jupyter\kernels - обратите внимание, что папка ProgramData является скрытой), создать копию существующего ядра's в папку, изменить название и изменить JSON-файла в в пункт с новым ядром's в каталоге. В этот JSON вы также можете изменить название ядра, которое отображается в IPython (например, вместо только Python 2 Вы можете задать 2.7.9 если нужно дополнительно выделить по некоторым причинам).