使用Jupyter Notebook进行python学习的时候，默认只有一个Python3(ipykernel)的运行环境。当代码需要安装某个依赖时，比如numpy，怎么办。

首选，创建一个conda虚拟环境，并添加ipykernel依赖。因为Jupyter是在一个单独kernel中运行代码的，kernel为Jupyter中提供了运行环境和编程语言的支持。

// 创建 Conda虚拟环境
conda create --name python312 python=3.12 -y

// 切换到新环境中
conda activate python312 

// 安装一个ipykernel依赖
pip install ipykernel

为了让Jupyter能够看到conda的虚拟环境，还需要安装一个nb_conda_kernels依赖，为避免安装失败，请使用管理员权限进行操作

// 回到基础环境
conda activate base 

// 使用conda命令，安装一个nb_conda_kernels依赖，
conda install nb_conda_kernels

重新启动Jupyter Notebook，可以看到，Jupyter已经可以识别到conda已有的虚拟环境

点开可以看到之创建的python312环境

需要使用numpy依赖时，就在conda的虚拟环境python312中安装即可。

在此过程中，可以发现，没有安装ipykernel依赖的虚拟环境是不会被识别到的