Jupyter笔记本死内核
Jupyter笔记本死内核
我试图修复我的Jupyter笔记本（它不允许我导入库），但是似乎我把事情搞糟了。现在每次我启动笔记本时，内核都会启动，然后立即死掉。我得到的错误如下所示：\n
[I 15:00:39.002 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /Users/stephanng/Documents/Coding/IPyNB [I 15:00:39.002 NotebookApp] 0 active kernels [I 15:00:39.003 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/ [I 15:00:39.003 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation). [W 15:00:43.558 NotebookApp] Notebook 157 Muon Analysis - Copy.ipynb is not trusted [I 15:00:44.045 NotebookApp] Kernel started: 152a55a1-e393-4e86-b271-859b924e6a3e /Users/stephanng/anaconda/envs/py27/bin/python: No module named _signatures; 'ipykernel' is a package and cannot be directly executed [I 15:00:47.047 NotebookApp] KernelRestarter: restarting kernel (1/5) /Users/stephanng/anaconda/envs/py27/bin/python: No module named _signatures; 'ipykernel' is a package and cannot be directly executed [I 15:00:50.059 NotebookApp] KernelRestarter: restarting kernel (2/5) /Users/stephanng/anaconda/envs/py27/bin/python: No module named _signatures; 'ipykernel' is a package and cannot be directly executed [I 15:00:53.067 NotebookApp] KernelRestarter: restarting kernel (3/5) /Users/stephanng/anaconda/envs/py27/bin/python: No module named _signatures; 'ipykernel' is a package and cannot be directly executed [W 15:00:54.257 NotebookApp] Timeout waiting for kernel_info reply from 152a55a1-e393-4e86-b271-859b924e6a3e [I 15:00:56.078 NotebookApp] KernelRestarter: restarting kernel (4/5) WARNING:root:kernel 152a55a1-e393-4e86-b271-859b924e6a3e restarted /Users/stephanng/anaconda/envs/py27/bin/python: No module named _signatures; 'ipykernel' is a package and cannot be directly executed [W 15:00:59.094 NotebookApp] KernelRestarter: restart failed [W 15:00:59.095 NotebookApp] Kernel 152a55a1-e393-4e86-b271-859b924e6a3e died, removing from map. ERROR:root:kernel 152a55a1-e393-4e86-b271-859b924e6a3e restarted failed! [W 15:00:59.116 NotebookApp] Kernel deleted before session [W 15:00:59.117 NotebookApp] 410 DELETE /api/sessions/15eb80b6-d134-4142-96fa-1b1012be280c (::1) 5.42ms referer=http://localhost:8888/notebooks/157%20Muon%20Analysis%20-%20Copy.ipynb
\n有没有办法修复这个问题？还是我应该进行完全卸载和重新安装？另外，我应该如何操作？当我运行sudo pip uninstall jupyter时，似乎不起作用。
Jupyter notebook是一个非常受欢迎的交互式编程环境，但有时会遇到"dead kernel"问题，即内核无法运行的情况。本文将介绍这个问题的原因以及解决方法。
首先，"dead kernel"问题通常是由于Jupyter notebook无法连接或与内核断连导致的。这可能是由于多种原因引起的，包括代码错误、内核崩溃、内核与Jupyter notebook的不兼容等。
解决这个问题的一种方法是尝试重新启动内核。在Jupyter notebook中，可以通过点击工具栏上的"Kernel"选项，然后选择"Restart"来重新启动内核。这将会重新连接内核并清除内核中的所有变量和状态。
另一种解决方法是通过终端运行特定的命令来解决。例如，如果遇到"dead kernel"问题是由于numpy库的版本问题引起的，可以尝试在终端运行以下命令来升级numpy库：
pip install -U numpy
这个命令会更新numpy库的最新版本，可能会解决与该库相关的问题。
除了这些方法外，还可以尝试重新启动Jupyter notebook本身。关闭所有Jupyter notebook选项卡，并在终端中运行以下命令来重新启动Jupyter notebook：
jupyter notebook
这将重新启动Jupyter notebook服务器，并在浏览器中打开新的Jupyter notebook界面。然后尝试重新运行代码，看看问题是否解决了。
总结起来，当遇到Jupyter notebook的"dead kernel"问题时，可以尝试重新启动内核、升级相关库或重新启动Jupyter notebook本身来解决问题。希望这些方法能帮助你解决这个问题。
Jupyter notebook 是一个非常流行的交互式编程环境，但有时会遇到一个常见的问题，即 "Jupyter notebook dead kernel"。这个问题的出现可能是由于一些原因导致的，但幸运的是，我们可以采取一些简单的解决方法来解决它。
首先，让我们来看一下这个问题的原因。在激活 conda 环境后，我们可能会遇到 "Jupyter notebook dead kernel" 的错误。这是因为在 conda 环境中，Jupyter notebook 默认不会安装内核（kernel）。内核是连接 Jupyter notebook 和编程语言（如 Python）之间的桥梁，它允许我们在 notebook 中执行代码并获取结果。因此，如果没有正确安装内核，就无法在 Jupyter notebook 中运行代码。
为了解决这个问题，我们可以运行以下命令来安装内核：
python -m ipykernel install --user
这个命令会在当前用户的目录下安装一个内核，并将其注册到 Jupyter notebook 中。安装完成后，我们就可以在 notebook 中选择这个内核来执行代码了。
通过运行上述命令，我们解决了 "Jupyter notebook dead kernel" 的问题。现在我们可以在 notebook 中顺利地执行代码了。
总结起来，当我们在 conda 环境中激活 Jupyter notebook 时遇到 "Jupyter notebook dead kernel" 的错误时，我们可以通过安装内核来解决这个问题。通过运行命令 python -m ipykernel install --user，我们可以安装一个内核，并将其注册到 Jupyter notebook 中，从而使我们能够在 notebook 中执行代码。这个方法简单易行，帮助我们快速解决了这个问题。
Jupyter notebook是一个非常流行的交互式计算环境，但有时候用户可能会遇到"dead kernel"问题。该问题的出现原因以及解决方法。
在Jupyter notebook中，当用户尝试在代码中导入某些包（如numpy）时，有时会遇到"dead kernel"问题。这是因为在Jupyter环境中，"import foo"与在命令行环境中的"import foo"有所不同。具体的讨论可以参考这篇文章：http://jakevdp.github.io/blog/2017/12/05/installing-python-packages-from-jupyter/。
为了解决这个问题，可以在Jupyter notebook中执行以下代码：
import sys
!conda install --yes --prefix {sys.prefix} numpy
这段代码的作用是使用conda安装numpy包。首先，导入sys模块。然后，使用sys.prefix获取当前环境的路径。最后，使用!conda install命令安装numpy包，并指定路径为当前环境的路径。
通过这种方式，用户可以在Jupyter notebook中成功导入需要的包，避免出现"dead kernel"的问题。
总结起来，当在Jupyter notebook中遇到"dead kernel"问题时，可以使用以上方法解决。通过安装所需的包，用户可以顺利导入并使用它们，保证Jupyter notebook的正常运行。