• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Riesgo
      • Constructor de Scorecards de Crédito
      • Aplicar Scorecard de Crédito
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Cambiar variables de entorno desde Jupyter Notebook

abril 27, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

En ciertas ocasiones puede ser necesario modificar alguna variable de entorno para poder ejecutar cierto código en un Notebook. Cuando el cambio debe ser permanente este se puede hacer en la Configuración avanzada del sistema en Windows o en los archivos de configuración del Shell en UNIX. Por otro lado, para cambios temporales se puede hacer en la terminal, pero esto obliga a reiniciar Jupyter. Además, de este modo los cambios se tienen que volver a configurar cada vez que se desee volver a ejecutar el Notebook en cuestión. En estas situaciones se puede recurrir a los comandos mágicos para modificar las variables de entorno desde Jupyter.

El comando mágico %env

IPython cuenta con el comando mágico %env con el que se pueden listar, consultar o modificar las variables de entorno. Comando que se puede emplear en los Notebooks.

El uso básico del comando, sin parámetros, devuelve un listado con todas las variables de entorno y sus valores. Así para saber cuál es la configuración activa solamente se tiene que escribir en una celda %env y ejecutarla.

Por otro lado, para saber el valor de una única variable de entorno se ha de pasar el nombre de esta como único parámetro del comando. Por ejemplo, para consultar el backend que está utilizando Matplotlib solamente se tendría que ejecutar %env MPLBACKEND.

Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
En Analytics Lane
Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane

Finalmente, para asignar un nuevo valor a esta una variable de entorno se debe escribir el comando, seguido de la variable y el valor, separado por con un espacio o el comando de asignación. Así, para asignar el backend qtagg solamente se tendría que ejecutar en una celda %env MPLBACKEND qtagg o alternativamente %env MPLBACKEND=qtagg.

Alcance de los cambios

Los cambios en las variables de entorno que se realicen mediante este método solamente surtirán efecto en el propio Notebook, sin afectar a otros programas. Por lo que es un método ideal para cambiar puntualmente el comportamiento del código.

Publicidad


Conclusiones

Hoy se ha visto un método para cambiar las variables de entorno desde Jupyter con el que se puede solucionar problemas puntuales. Un método que además consigue que los cambios queden documentados en el propio Notebook.

Imagen de 2427999 en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
  • Nuevo conversor de timestamp Unix en el laboratorio de Analytics Lane
  • Calculadora de Contrastes de Hipótesis: interpreta correctamente el p-valor y toma decisiones estadísticas con confianza
  • Calculadora de Tamaño del Efecto: la herramienta clave para entender cuánto importa realmente una diferencia
  • Simulador de DBSCAN: descubre cómo encontrar clusters reales (y ruido) sin fijar K
  • Conversor de Colores: convierte, compara y valida cualquier color en tiempo real
  • Analytics Lane lanza su Generador de UUIDs: identificadores únicos, seguros y listos para producción en segundos
  • 1200 publicaciones en Analytics Lane
  • Analytics Lane lanza su Conversor TIN ↔ TAE: la herramienta definitiva para entender el coste real de depósitos, préstamos e hipotecas

Publicado en: Herramientas, Python Etiquetado como: IPython, Jupyter

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

WOE e IV: La Base Matemática del Credit Scoring

mayo 5, 2026 Por Daniel Rodríguez

Noticias

Lanzamiento de la versión 1.0 del laboratorio de Analytics Lane con nuevas herramientas de scoring

mayo 2, 2026 Por Daniel Rodríguez

Analytics Lane

¡Analytics Lane cumple ocho años!

mayo 2, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Noticias Mejores mensajes de error en Python 3.10 publicado el octubre 11, 2021 | en Python
  • Codificación JSON Archivos JSON con Python: lectura y escritura publicado el julio 16, 2018 | en Python
  • pandas Creación de variables dummies con Pandas (variables binarias para aprendizaje automático) publicado el junio 26, 2023 | en Python
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python) publicado el octubre 7, 2025 | en Herramientas, Productividad
  • Copiar y pegar Activar copiar y pegar en VirtualBox publicado el mayo 1, 2019 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto