在Jupyter notebook外部运行时出现代码错误

可能是由于以下几个原因导致的：

1. 代码依赖问题：在Jupyter notebook中运行时，可能已经安装了所需的依赖库，但在外部运行时，需要确保所需的依赖库已经正确安装。可以通过使用包管理工具（如pip）来安装缺失的依赖库。
2. 环境配置问题：Jupyter notebook使用的是Python解释器，而在外部运行时，可能使用的是其他解释器或版本。确保外部运行环境与Jupyter notebook中使用的环境一致，包括Python版本和所需的依赖库版本。
3. 文件路径问题：在Jupyter notebook中，当前工作目录可能与外部运行时的当前工作目录不同。如果代码中使用了相对路径来引用文件，需要确保外部运行时的当前工作目录与Jupyter notebook中的当前工作目录一致，或者使用绝对路径来引用文件。
4. 输入输出问题：Jupyter notebook中的代码通常是逐个单元格执行的，而在外部运行时，可能需要将代码整合为一个完整的脚本。确保代码的输入和输出方式与外部运行时的要求相匹配，例如通过命令行参数传递输入，或将结果输出到文件或标准输出。

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试以下步骤来进一步调试代码错误：

1. 检查错误信息：查看代码错误提示信息，了解具体的错误类型和位置，以便定位问题。
2. 打印调试信息：在代码中添加适当的调试语句，例如打印变量的值、检查中间结果等，以便找出代码执行过程中的问题。
3. 分步执行代码：将代码分成多个部分，逐步执行，以确定哪一部分代码引起了错误。
4. 查阅文档和社区：查阅相关文档和社区，了解类似问题的解决方法，或向社区提问以获取帮助。

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