如何將 R conda env 連接到 jupyter notebook

Question

我正在使用以下代碼創建 conda 環境

 conda create --prefix r_venv_conda r=3.3  r-essentials  r-base --y

然后我通過以下方式激活這個環境

 conda activate r_venv_conda/

然后我嘗試運行 Jupyter Notebook（通過運行jupyter notebook來運行 jupyter 希望能夠連接 R env。但是，我收到以下錯誤

Traceback (most recent call last):
  File "/home/Documents/project/r_venv_conda/bin/jupyter-notebook", line 7, in <module>
    from notebook.notebookapp import main
  File "/home/Documents/project/r_venv_conda/lib/python3.6/site-packages/notebook/__init__.py", line 25, in <module>
    from .nbextensions import install_nbextension
  File "/home/Documents/project/r_venv_conda/lib/python3.6/site-packages/notebook/nbextensions.py", line 26, in <module>
    from .config_manager import BaseJSONConfigManager
  File "/home/Documents/project/r_venv_conda/lib/python3.6/site-packages/notebook/config_manager.py", line 14, in <module>
    from traitlets.config import LoggingConfigurable
  File "/home/Documents/project/r_venv_conda/lib/python3.6/site-packages/traitlets/config/__init__.py", line 6, in <module>
    from .application import *
  File "/home/Documents/project/r_venv_conda/lib/python3.6/site-packages/traitlets/config/application.py", line 38, in <module>
    import api.helper.background.config_related
ModuleNotFoundError: No module named 'api'

我該如何解決這個問題？

Answer 1

Jupyter 不會自動識別 Conda 環境，無論是否激活。

Kernel模塊

首先，對於作為 kernel 運行的環境，需要安裝相應的 kernel package。 在這種情況下，即r-irkernel ，因此您需要運行

conda install -n r_venv_conda r-irkernel

對於 Python 內核，它是ipykernel 。

Kernel 注冊

其次，內核需要向 Jupyter 注冊。 如果您通過 Conda 安裝了 Jupyter（例如在 Anaconda基礎環境中），那么我建議使用nb_conda_kernels package ，它可以自動發現內核就緒的 Conda-envs。 這必須安裝在已安裝jupyter的環境中（您只需要一個），例如，如果這是base ，則

conda install -n base nb_conda_kernels

請閱讀文檔了解詳細信息。

如果您使用的是 Jupyter 的系統級安裝（即不是由 Conda 安裝），那么您需要手動注冊您的 kernel。

conda activate r_venv_conda
Rscript -e 'IRkernel::installspec(name="ir33", displayname="R 3.3")'

您可以在其中為name和displayname設置自己的值。 有關詳細信息，請參閱 IRkernel 。

運行 Jupyter

如果再次使用 Conda 安裝的 Jupyter，它只需要安裝在單個 env中。 這是在運行jupyter notebook之前應該激活的環境。 一旦運行，然后你 select 你想使用 kernel。

Answer 2

我發現對我來說最好的方法是

conda create -n viper r python=3.8.8 #check your conda python version
conda activate viper
conda install -c r r-essentials

這將設置那些有用的 r 包，您可以稍后安裝更多。 並授予對 r-Kernel 的訪問權限。

Answer 3

我使用這些 bash 命令創建 R 環境並將其連接到 jupyter session：

# 1. pick a name for the conda environment
name='r_env'
# 2. create the environment
conda create -n $name r-essentials r-base 
# 3. install `irkernel` and `devtools` for `IRkernel/repr`
conda install -c conda-forge r-devtools r-irkernel
# 4. setup `irkernel`
Rscript -e 'IRkernel::installspec(name="$name", displayname="$name")'
# 4. install and setup `IRkernel/repr` (for displaying help messages in jupyter)
Rscript -e 'devtools::install_github("IRkernel/repr")'