Jupyter Notebook本身是默认使用一种Anaconda中root目录下的Python环境的，如果想使用其它的虚拟环境，还需要通过插件来实现，也就是nb_conda插件。
一、安装插件
通过下面命令安装插件：
安装完成后，jupyter notebook中多了Conad选项卡，但此时还不能用，还需要在每一个虚拟环境中安装jupyter
二、在虚拟环境中安装jupyter
我们安装完nb_conda插件后，打开jupyter在自己的Jupyter笔记中点击“Kernel → Change kernel”应该就可以切换虚拟环境了。
除了安装插件外，每个虚拟环境中都需要安装jupyter notebook。
1、进入虚拟环境
首先我们先进入虚拟环境，命令如下：
Linux&mac环境：
source activate your_env_name
Windows：
conda activate your_env_name
2、在虚拟环境中安装jupyter
命令如下：
pip install jupyter -i 任意源
三、重启jupyter
此时我们已经把该安装的东西都安装好了，退出虚拟环境，我们需要重启一下jupyter。重启后，打开笔记点击Kernel → Change kernel就可以切换虚拟环境了。
四、常见错误
错误1：EnvironmentLocationNotFound: Not a conda environment
打开jupyter后点击Conda会弹出这样的错误：
解决方法：
找到Anaconda安装路径下nb_conda库的envmanager.py文件
win系统在目录：Anaconda3Libsite-packagesnb_condaenvmanager.py
linux系统在目录：Anaconda3/pkgs/nb_conda-2.2.1-py36_0/lib/python3.6/site-packages/nb_conda/envmanager.py
找到该文件后在83~86行有这样一段代码：
return {
"environments": [root_env] + [get_info(env)
for env in info['envs']]
}
我们将此段代码改成如下：
return {
"environments": [root_env] + [get_info(env) for env in info['envs'] if env != root_env['dir']]
}
然后重启jupyter就可以了。
错误2：AttributeError: ‘dict’ object has no attribute 'rsplit’
解决方法：
找到Anaconda安装路径下文件：Anaconda3Libsite-packagesnb_condaenvmanager.py
修改内容：
name, version, build = s.rsplit('-', 2)
修改成:
if isinstance(s, dict):
s = s['dist_name']
name, version, build = s.rsplit('-', 2)
然后重启jupyter。
错误3：’_xsrf’ argument missing from POST
解决方法：
用户家目录下 .jupyter/jupyter_notebook_config.json文件添加：
"disable_check_xsrf": true
然后重启jupyter。
如果没有报错的话，就可以在jupyter中新建python环境了，需要注意的是新建的环境需要安装ipykernel包，才会显示在新建note菜单中。
如果看不到的话，强制刷新下页面就好了。
五、Anaconda插件
1、conda更新
conda的更新方法：
conda update -n base conda -c conda-forge
2、安装nbextensions插件，给jupyter添加目录
pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check
注意配置的时候要确保没有打开 Jupyter Notebook，然后重启jupyter即可看到nbextensions选项卡。
点开 Nbextensions 的选项，并勾选 Table of Contents
随便打开一个 .ipnb 文件，工具栏就会出现目录选项，点击就会生成目录。
目录右上角的设置按钮可以调整目录的展示形式。
