Jupyter 是一个交互式编程工具。

Jupyter 是使用 Python 开发的 Web 程序，最初为了支持 Python 在科学计算方面的应用， 之后开发人员为 Jupyter 添加了很多内核，使其可以支持更多编程语言，具体参考 https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels。

安装 Jupyter

早期的 Jupyter 环境是 notebook ，现在推荐使用 lab 。

jupyter 默认环境浏览器体验较差，推荐使用 vscode + jupyter 插件，集成了 jupyter 程序，只需提供 jupyter kernel。

更新：当前最佳实践是，使用 uv 管理一个「全局」虚拟环境，将 jupyter 作为 dev 依赖。例如

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uv init pyenv-scic
cd pyenv-scic
uv add --dev jupyter jupyterlab nbformat anywidget
uv add numpy scipy sympy matplotlib plotly pandas

这里区分一下 jupyter 和 jupyter kernel，二者是不一样的概念： jupyter 是一个 web 程序，提供了交互功能，更多的是指前端内容。 而 jupyter kernel 是后端服务，任何实现 jupyter kernel 接口的程序都可以作为 jupyter kernel 使用。 例如 Python 的 ipykernel，Julia 的 IJulia 等等。

首先要有 Python 环境（可以创建一个虚拟环境），使用 pip 安装

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pip install jupyterlab

等待安装完成。 jupyterlab 自带一个默认的 Python 内核，名为 ipykernel 。

内核操作

列出内核

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jupyter kernelspec list

删除内核

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jupyter kernelspec remove {name}

安装内核

Python

（创建一个虚拟环境）

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pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name {} --display-name {}

这个方法是全局安装 kernel，方便 jupyter 检测。另外可以在当前环境安装，vscode 可以直接使用。 推荐使用 uv 作为项目管理工具：

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uv add --dev ipykernel nbformat

Julia

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using Pkg
Pkg.add("IJulia")
using IJulia
installkernel("Julia")

R

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install.packages('devtools', type='binary')
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')

or

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install.packages('IRkernel')
IRkernel::installspec()