jupyter页面输入不了文字，但是使用浏览器玩游戏都正常，如何解决？

Question

不知道按了什么键，就不能输入了，要输入只能按enter，然后只能输入，不能删除，也不能把光标移动位置

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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图片内容

图片内容显示了一段在Jupyter Notebook中执行的Python代码，这段代码主要涉及使用pandas和sklearn库进行葡萄酒数据集的加载、数据分割、决策树分类器的创建和训练，以及模型的评估。代码中存在一些语法错误，例如pd. DataFrane应该是pd.DataFrame，wine. data和wine. target中的点号.应该是逗号,。

问题概括

用户在Jupyter Notebook中遇到了文本输入问题，无法正常输入文字，只能使用回车键，且无法删除文本或移动光标位置。

问题出现原因

这个问题可能是由于Jupyter Notebook的内核或前端出现了某些问题，或者是用户的误操作导致输入模式被切换了。在Jupyter Notebook中，有两种模式：命令模式（Command Mode）和编辑模式（Edit Mode）。在命令模式下，用户可以使用键盘快捷键执行操作，但不能编辑单元格内容；在编辑模式下，用户可以编辑单元格内容。

问题解决方案

1. 检查模式：确保你处于编辑模式（Edit Mode）。通常，单元格左上角会显示“In [x]”表示处于编辑模式。

2. 重置内核：如果确认处于编辑模式但仍然无法输入，可以尝试重置内核。在Jupyter Notebook的菜单栏中选择“Kernel” -> “Restart & Run All”。

3. 检查浏览器：确保浏览器没有被禁用JavaScript，因为Jupyter Notebook依赖JavaScript来运行。

4. 浏览器插件：检查是否有浏览器插件或扩展影响了Jupyter Notebook的正常工作。

5. 清除缓存：清除浏览器缓存或尝试使用不同的浏览器。

6. 键盘快捷键：尝试使用键盘快捷键Esc退出命令模式，然后按Enter进入编辑模式。

提供代码

由于用户遇到的问题与代码执行无关，因此无需提供修改后的代码。但是，以下是修正了语法错误的原始代码：

# import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import tree
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Load wine dataset
wine = load_wine()

# Create a DataFrame from the dataset
wine_df = pd.concat([pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names), pd.DataFrame(wine.target, columns=['target'])], axis=1)

# Split the dataset into training and testing sets
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.3, random_state=23)

# Create a Decision Tree classifier
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', random_state=23)

# Fit the classifier to the training data
clf.fit(x_train, y_train)

# Evaluate the classifier on the test data
accuracy = clf.score(x_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

# Print the feature names
print("Feature names:", wine.feature_names)

示例代码运行方式

要运行上述代码，你需要有Python环境，并且安装了numpy, pandas, sklearn这些库。你可以在Jupyter Notebook中直接运行这段代码。

示例代码预期运行结果

如果代码正确执行，你将看到决策树分类器在测试集上的准确率，以及葡萄酒数据集的特征名称。例如：

Accuracy: 0.9259259259259259
Feature names: ['feature1', 'feature2', ..., 'feature13']

请注意，特征名称将由实际的葡萄酒数据集特征名称代替。