正确配置Jupyter的Python环境需先确认sys.executable路径，若不符则激活目标环境安装ipykernel并注册新kernel，最后通过os.environ或启动前导出PYTHONPATH设置模块搜索路径，重启Jupyter后验证sys.path和环境变量即可。
在使用 Jupyter Notebook 时，正确配置 Python 环境变量能确保你调用的是期望的 Python 解释器和相关包。尤其当你系统中安装了多个 Python 版本或使用虚拟环境（如 conda、venv）时，这一步尤为关键。
确认当前 Jupyter 使用的 Python 环境
打开 Jupyter Notebook，在任意 notebook 中运行以下代码：
import sysprint(sys.executable)
输出路径会显示当前 kernel 使用的 Python 可执行文件位置。如果这不是你希望使用的环境，就需要重新配置。
为 Jupyter 配置指定的 Python 环境（以虚拟环境为例）
假设你已创建了一个虚拟环境（如使用 conda 或 venv），接下来让 Jupyter 能识别并使用它。
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步骤如下：
激活你的目标虚拟环境： conda activate your_env_name（conda）或 source your_venv/bin/activate（venv，Linux/macOS） 安装 ipykernel： pip install ipykernel 或 conda install ipykernel将该环境添加为 Jupyter 的一个 kernel： python -m ipykernel install –user –name=your_env_name –display-name “Python (your_env_name)”
完成后，重启 Jupyter Notebook，在新建 notebook 时就能在 Kernel 列表中看到 “Python (your_env_name)”。
设置环境变量（如 PYTHONPATH）
若你的项目依赖自定义模块路径，需要设置 PYTHONPATH 等环境变量。
方法一：在 notebook 中临时设置
import osos.environ['PYTHONPATH'] = '/your/custom/path:' + os.environ.get('PYTHONPATH', '')
方法二：启动 Jupyter 前设置全局环境变量
在终端中先导出变量： export PYTHONPATH=”/your/custom/path:$PYTHONPATH”再启动 Jupyter： jupyter notebook
这样，所有 kernel 启动时都会继承该环境变量。
验证配置是否生效
在 notebook 中运行：
import sysprint(sys.path) # 检查模块搜索路径import osprint(os.environ.get('PYTHONPATH')) # 检查环境变量
确认输出中包含你期望的路径和值。
基本上就这些。只要把 kernel 和环境变量设对，Jupyter 就能按预期运行你的 Python 代码。
以上就是如何配置JupyterNotebook的Python环境变量_Jupyter中Python环境变量配置教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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