Windows下配置jupyter notebook的python3与R运行环境

随着大数据时代的到来，数据挖掘与分析愈发火热，一个好的工具可以使我们快速赶上这趟快车。由于python和R语言的简单易学，外加有丰富的优秀的第三方库直接可以用于数据挖掘和分析，所以目前大部分的数据分析师都流行左手python右手R。

那如何选择一个较好的IDE来做我们的数据分析工作呢？对于IDE优劣的争议太多，我不想陷入该争议中，但是，可以安利几个大家比较认可的IDE。对于python而言，Atom、pycharm、Anaconda等都是不错的选择，对于高手可以使用Vim，Sublime Text等编辑器；而对R语言来讲，Rstudio是最佳的选择。我所使用的IDE主要是Anaconda和Rstudio。那有没有一种可以集两者于一体可自由切换的呢？答案就是Jupyter notebook。

Jupyter notebook是一款神器，充分体现了share精神，可以一键markdown，方便大家的交流与学习。一般而言，如果你已安装Anaconda，便已安装Jupyter notebook。对于Anaconda的安装，很简单，直接官网下载相应版本(目前是py2.7和py3.6)，选择安装路径安装即可。如果你安装的是Anaconda py2.7，如何在windows环境下配置Jupyter notebook的python3与R运行环境呢？其实，Jupyter notebook可以支持很多语言，这里主要介绍python3与R运行环境的配置。

首先，在‘开始’菜单下找到‘Anaconda2’，打开其Anaconda Prompt，在打开的黑色的类似cmd窗口中输入

jupyter notebook

并回车。



在你的默认浏览器下，会打开一个Home页面，单击右上角new的下拉菜单。



你会发现有python2，还没有出现我已安装好的R，那如何配置R环境呢？其实是Jupyter nootebook缺少一个R的运行核IRkernel，安装即可。首先，假定你已在本地安装好R并能正确运行R。比如我的安装路径是D:\program files\R\R-3.3.3\bin\x64，该路径下一定要有R.exe，务必将该路径加入环境变量path中。



关掉Jupyter notebook在浏览器打开的Home，点击Anaconda prompt命令框，Ctrl + C中止Jupyter（红框显示），然后输入

R

，如下图所示，输入光标已变成“>”，表示已进入R环境，如果你没有将包含有R.exe的路径加入到环境变量path就会报错。



因为IRkernel包托管在github上，需要先加载devtools这个包，如果之前没有安装devtools，这时需要你在命令窗口的“>”提示符后面输入以下语句

install.packages('devtools')

，选择相应的镜像(只要带有China字样的都可以)，下载安装devtools包。然后执行

devtools::instal_github('IRkernel/IRkernel')

IRkernel::installspec()

安装完成后，输入q()退出R环境，再次执行jupyter notebook。这样就会在new的下拉菜单下多出一个R的选项。点击该R就可以建立R的笔记，便可愉快地开始R的学习旅程。

对于python3的环境配置，如果你不想改变Anaconda的python版本，可以搭建一个python3的虚拟环境。同样，先进入Anaconda Prompt命令行模式，执行

conda create -n python3 python=3

其中，python3可以改写，可以取你自己喜欢的名字，选择y。



注意，这里可能会有一个Httperror的错误，解决的方法也很简单，就是把你的Anaconda Cloud的账号重新登录一遍就OK了。

这时，在你的Anaconda安装目录下envs文件夹下，多出一个python3这样一个文件夹，并且提示你，使用这个虚拟环境之前需要先激活这个虚拟环境。



执行

activate python3

此时，会变成（python3）>输入提示符，此时已进入虚拟的python3环境，可以执行

pip install tensorflow

，欢迎入坑，然后再执行

jupyter notebook

，打开new的下拉菜单。



what?什么也没有变化，还是以前的python2和R环境。没关系，功夫不负有心人，这时你需要，关闭Home网页，Ctrl + C停止Jupyter的运行，执行

conda install nb_conda

。



选择y，成功之后，再次输入

jupyter notebook

。



此时你所搭建的python3虚拟环境也就有了。

实验一下。



成功！让我们一起开启快乐的深度学习和迁移学习之旅吧！

By the way：当Jupyter notebook 需要使用python3虚拟环境时，一定记住先在Anaconda Prompt执行

activate python3

激活虚拟环境，再进入Jupyter。