1.最简单情况下 切换环境即可

首先激活环境：

activate env  # 激活你的环境名称

jupyter notebook

之后去运行代码即可，如果还不行请看下面：

2、遇到Jupyter Notebook运行指定的conda虚拟环境

2.1 原因分析

看一下当前环境路径：发现是默认安装conda下的路径，不是我们想要的虚拟环境

import sys
sys.executable

sys.executable

可以发现我们之前在jupyter添加的环境只是添加了一个空壳，并没有改变内核，使用的还是主环境的python。因此我们 一定要在我们创建的环境中执行添加命令 。

在博客中看到的很多把虚拟环境添加jupyter中的操作流程如下：

1、在base环境中安装ipykernel

pip install ipykernel

2、创建虚拟环境、同时添加ipykernel

conda create -n env_name python=3.5 ipykernel

3、切换到虚拟环境

conda activate env_name

4、将环境写入notebook的ipykernel中

python -m ipykernel install --user --name env_name --display-name "在jupyter中显示的环境名称"

上面的安装过程确实可以实现将虚拟环境加入到juyter中，但是由于是在base中安装的ipykernel，或者忘记激活虚拟环境，或者由于实在base中安装的ipykernel，导致无法在激活的虚拟环境中使用 -m ipykernel，很多人直接在base中执行命令4，导致加入到jupyter的虚拟环境的python编译器使用的是base的，因此导致了上述问题。【不推荐】

2.2 解决方案一：

直接切换至虚拟环境（命令如上），安装ipykernel后，再执行命令4，结果如图所示，可以看到编译路径已经切换至虚拟环境所在路径：

安装nb_conda可以在jupyter中手动切换内核----虚拟环境

conda install nb_conda

安装成功后重新启动Jupyter，当创建新的Python文件时，也会提示要根据那个Kernel创建。

同时也可以在kernel选项中更改当前使用的环境。

首先激活环境：

activate 环境名称
#activate KG

安装ipykernel

pip install ipykernel

环境导入jupyter

python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "在jupyter中显示的环境名称"

#python -m ipykernel install --user --name KG --display-name "KG"

验证一下，完成:路径变回我们的虚拟环境了

2.3 解决方案二

通过修改/home/shy/.local/share/jupyter/kernels/py_work/kernel.json文件来解决上述问题。

{
 "argv": [

  #原来为"/usr/bin/python3"
  "/home/shy/.virtualenvs/py_work/bin/python3",#修改为我们环境的python路径即可
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "py_work",
 "language": "python",
 "metadata": {
  "debugger": true
 }
}