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在定义我自己的自定义ipython/jupyter内核时，有没有办法直接在kernel.json文件中设置内核特定的默认目录？

我的目标是创建一个kernel默认情况下在我的/tmp目录中创建它的笔记本。目前我ipython在多个终端开始，这很不方便。

我在绘图时遇到问题，因为输入阻止了绘图的显示。我有一个大代码，它操纵一些数据并绘制它，然后询问一些关于该图的问题（然后用它制作另一个图）。我从另一个笔记本运行代码，因此，虽然绘图和输入位于不同的单元格中，但在我输入之前不会显示绘图，这是问题的一个简短示例：

假设上面的代码在 Notebook1 中，如果我打开一个新的 Notebook2 并从那里运行 Notebook1 ( %run Notebook1.ipynb)，弹出的第一件事是input并且唯一从图中出现的是控件；该图仅在我输入不好的输入后出现，因为我需要查看该图以进行正确的输入。我试过plt.show()没有结果，如果我使用plt.draw()绘图显示但在非交互模式下，所以我不能缩放或移动数据，这个模式只有在我输入后才会激活。

有人知道如何解决这个问题吗？

我在 IPython 中安装扩展时遇到问题。问题是我无法自动加载扩展，我已按照 github 页面中的说明进行操作，但它不起作用。根据主页，我需要通过添加一些行来修改 custom.js 文件。我想安装 codefolding、hide_input_all 和 runtools 扩展。这是我的 custom.js 文件的外观：

如果我手动调用扩展名，例如，如果我键入

runtools 出现并完美运行，但我希望自动加载扩展，而不必每次都手动调用它们。有人能告诉我我的错误在哪里吗？

我已经运行 Anaconda 几天了。我可以通过ipython notebook在命令提示符下运行笔记本。我现在正在尝试通过这样做将笔记本转换为乳胶或pdf，ipython nbconvert --to latex mynotebook.ipynb但我收到错误`

PandocMissing：未找到 Pandoc。

以及许多错误消息。我安装了 MikTex。我pandoc.py在文件夹中看到C:\Users\Me\Anaconda\Lib\site-packages\IPython\nbconvert\utils。问题可能是什么？

我一直在使用“ipython --script”为每个 ipython 笔记本自动保存一个 .py 文件，这样我就可以使用它将类导入其他笔记本。但这最近停止工作，我收到以下错误消息：

据我了解，我需要设置一个保存后挂钩，但我不明白如何做到这一点。有人可以解释吗？

在对两组不同的数据进行相同分析时，是否有一种在 IPython Notebook (Jupyter) 中模块化和重用代码的好方法？

例如，我有一个笔记本，里面有很多对数据文件进行分析的单元格。我有另一个相同格式的数据文件，我想运行相同的分析并比较输出。这些选项中没有一个看起来特别吸引人：

• 将单元格复制并粘贴到第二个笔记本。分析代码现在重复并且更难更新。
• 将分析代码移动到一个模块中并为这两个文件运行它。这将失去当前生成的数字的逐个单元格格式，而只是将它们混杂在一个巨大的单元格中。
• 将两个文件加载到一个笔记本中并并排运行分析。这也涉及大量的复制和粘贴，并且不能很好地推广到 3 或 4 个不同的数据文件。

有一个更好的方法吗？

可以rmagic使用 R 在 ipython 笔记本中绘图。

示例用法

的下一个演变ggplot2是ggvis，它支持交互式图形。所以我天真地尝试在笔记本中运行 ggvis 代码。

代码

错误

此代码在 Rstudio 中运行良好。

是否可以在 ipython 笔记本中运行 ggvis （或者任何闪亮的东西，我认为这就是问题所在）？

如何安装 Jupyter Notebook 的开发版？

我安装了 Python 3 的 Anaconda，希望能够在 python2 和 3 内核之间快速切换。这是在 OSX 上。

到目前为止，我的步骤涉及：

在此之后，我在 python3 IPython 笔记本中有一个 python2 内核可供选择，但是无法启动。

所以我继续修改 /usr/local/share/jupyter/kernels/python2/kernel.json

现在，当我启动 python2 内核时，它失败了：

Docker 仅支持 64 位 x86 Linux，但人们已经为具有 32 位 ARM 处理器的 Raspberry Pi 制作了映像。这些可以与 TK1 一起使用吗？我是 Docker 新手。我正在尝试将 Jupyterhub 放在我的 TK1 上，以便通过 Python 的 Gnumpy 包利用 GPU。