#create a new conda env:
$ conda create -n python38 python=3.8

#Activate your new Python 3.8 environment:
$ conda activate python38

#install ipykernel when logged in the new env:
(python38)$ conda install ipykernel

对我来说，@ewertonvsilva的回答不起作用。我必须在用户级别安装ipython内核，然后在刷新页面以使环境出现在Jupyter Lab上之前停用内核，所有命令组合：

# create a new conda env:
$ conda create -n python38 python=3.8

# Activate your new Python 3.8 environment:
$ conda activate python38

#install ipykernel when logged in the new env:
(python38)$ conda install ipykernel

# install the ipython kernel at user level    
(python38)$ ipython kernel install --user --name=python38

# Deactivate the new environment
(python38)$ conda deactivate

然后刷新页面。

来源：

如何将conda环境添加到jupyter lab

安装IPython内核-IPython文档

经过几次试验和错误，我发现：

• 当您更改/停止实例时，/select/conda下的更改将不会保留。
• 自定义conda env需要保存到$HOME。
• conda激活$ENV将不起作用，因为conda init未执行。
• pip install安装到/select/conda/lib/python3.7/site-包，将不会被保留。
• pip install--user安装到~/. local/lib/python3.7，它将应用于每个python3.7内核，有点乱。
• 在笔记本中，！ pip在shell中使用pip，而不是在当前内核中。
• 在笔记本中，%pip在当前内核中使用pip。
• 在自定义环境中，不要使用--user标志，否则它会安装到~/. local/lib。

在系统终端运行命令：

VENV=new_env

# create new env in `$HOME`
conda create -y -q -p $HOME/conda_env/$VENV python=3.8 ipykernel

# activate env
source /opt/conda/bin/activate ~/conda_env/$VENV

# register kernel to `$HOME/.local/share/jupyter/kernels`, so it will be preserved
python -m ipykernel install --user --name $VENV

# install your packages, WITHOUT `--user`
pip install numpy==1.22

# check package installation path
pip list -v

现在您可以在Launcher（刷新需要几分钟）或笔记本右上角的框中更改内核。内核将被保留。

在具有自定义环境的笔记本中：

# use `%pip` in notebook, instead of `!pip`
%pip install numpy==1.22  # `/home/jupyter/conda_env/$VENV/lib/python3.8/site-packages`
!pip install numpy==1.22  # `/opt/conda/lib/python3.7/site-packages`
!pip install --user numpy==1.22  # `~/.local/lib/python3.7/site-packages`

# you may see the difference in custom env
%pip list -v
!pip list -v