因為交作業要有特定套件，但調參數還是用 Jupyter 方便，所以就研究了下怎麼用特定的 Python 來執行 Jupyter Notebook 或是 JupyterLab。方法有兩種，首先我們先從創建虛擬環境講起：
準備
創建虛擬環境
這邊以 conda 為例：
conda create --name new_env python=3.6
輸入 y（或是直接 enter）就完成這步了，可以看一下視窗內部的訊息來確認。或是列出現有的環境：
conda env list
啟動虛擬環境
確認你的 .bashrc（或是 macOS 上：.bash_profile）有包含你的虛擬環境的路徑：（以我的 miniconda 為例）
# .bash_profile
export PATH="/usr/local/miniconda3/bin:$PATH"
接著用這行指令就可以直接啟動了：
conda activate new_env
這時候命令列的前方會多出一個 (new_env)，就代表我們已經進入這個虛擬環境了，但這時候我們的 Python 還是系統預定的版本，記得也為他安裝一個 Python：
conda install python=你要安裝的版本
第一招：在原本的 Jupyter 中加入新的 Kernel
首先照著上面做的進入虛擬環境，然後安裝 ipykernel：
conda install ipykernel
沒意外的話會有一大堆相依套件被安裝，按 y 繼續就好。
接下來確認一下你的 Python 是正確的 Python：
> which python
/usr/local/miniconda3/envs/new_env/bin/python
正確的話就可以直接幫 Jupyter 增加新的 kernel：
python -m ipykernel install --name another_name
接著列出可以使用的 kernel，檢查是否成功：
jupyter kernelspec list
就會看到剛剛加入的 kernel
切換 kernel
可以直接在新增的時候選擇 kernel，或是進入 notebook 之後再修改 kernel。
Jupyter lab 選擇頁面：
notebook 切換 kernel：
第二招：為虛擬環境安裝獨立的 Jupyter
一樣先進入虛擬環境，然後直接在裡面安裝 Jupyter：
conda install jupyter
沒啥特別好說的，你開心也可以用 pip。然後去泡杯茶等它安裝好就行了。
這時候你的 Jupyter 應該就會被置換成虛擬環境的版本，可以用 which 確認一下：
> which jupyter
/usr/local/miniconda3/envs/new_env/bin/jupyter
接下來就跟平常一樣，走進你喜歡的根目錄之後開啟 Jupyter，就大功告成了
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