OSError: 2

Hola, he instalado ” Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64 ” en mi escritorio, pero me sale un error por debajo cuando ejecuto el comando ” jupyter notebook ” de CMD.

Error:

C:\Users\my pc>jupyter notebook Traceback (most recent call last): File "C:\Users\pr275959\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\Scripts\jupyter-script.py", line 5, in  sys.exit(jupyter_core.command.main()) File "C:\Users\pr275959\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\jupyter_core\command.py", line 186, in main _execvp(command, sys.argv[1:]) File "C:\Users\pr275959\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\jupyter_core\command.py", line 104, in _execvp raise OSError('%r not found' % cmd, errno.ENOENT) OSError: [Errno 'jupyter-notebook' not found] 2 

introduzca la descripción de la imagen aquí

Después de instalar anaconda, cree un nuevo entorno usando el siguiente comando

conda create -n yourenvname python=xx anaconda

Entonces activa el ambiente usando

source activate yourenvname

Ahora instala jupyter

conda install jupyter

A continuación, ejecute jupyter-notebook

Para mi, solo instalé jupyter globalmente resuelto:

  conda install jupyter 

Intenté esto y funcionó para mí:

Para Python 2

pip install --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir jupyter

Para Python 3

pip3 install --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir jupyter

Esto debería reinstalar todo desde PyPi. Esto debería resolver el problema, ya que creo que al ejecutar pip instalar “ipython [notebook]” se complicaron las cosas.

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Me encontré con un problema similar y pude resolverlo utilizando el indicador de Anaconda.

En cmd, cuando ejecuté la notebook jupyter, recibía el mensaje de error “Jupyter no se reconoce como un comando interno o externo”. Pero el mismo código que se ejecuta en el indicador de Anaconda lanzaría el portátil.

Si instaló Anaconda 3.X en Windows y aparece un error "Error executing Jupyter command 'notebook': [Errno 'jupyter-notebook' not found] 2" cuando ejecuta pyspark --master local[*]

Tratar,

 pip install jupyter 

y luego ejecute pyspark --master local[*]