在许多情况下，Anaconda Prompt 和 Jupyter Notebook 的环境是不同的，这可能会导致在 Jupyter Notebook 上执行代码与在 Anaconda Prompt 上执行代码时出现意外结果或错误。这是因为 Anaconda Prompt 默认使用 base 环境，而 Jupyter Notebook 可能使用不同的环境。

为了解决这个问题，我们可以通过 Jupyter Notebook 中的代码来检查当前环境并确保它与我们在 Anaconda Prompt 中使用的环境相同。

首先，我们需要安装 ipykernel 包，该包允许我们在 Jupyter Notebook 中列出可用的内核，以及在 Jupyter Notebook 中与当前内核进行交互。

!pip install ipykernel

然后，我们可以在 Jupyter Notebook 的代码单元格中使用以下代码来列出可用的内核：

import ipykernel
print(ipykernel.get_connection_file())

输出结果将包含当前内核的名称和位置。

接下来，我们可以在 Anaconda Prompt 中运行以下命令来列出所有可用环境：

conda env list

现在，我们可以通过将 Jupyter Notebook 中的环境设置为我们在 Anaconda Prompt 中使用的环境来解决这个问题。我们可以使用以下命令来激活我们想要使用的环境：

conda activate environment_name

替换 environment_name 为我们想要激活的环境的名称。这将确保 Jupyter Notebook 中的代码与在 Anaconda Prompt 上执行的代码具有相同的环境和依赖关系，从而减少出现意外结果或错误的可能性。