一、Anaconda的下载安装建议使用清华镜像源 下载(anaconda 的官网上进行安装的话因为国内网络的问题下载速度很慢)清华大学开源软件镜像站以Windows-x86_64为例这里选择下载最新版本的Anaconda3-2025.12-2-windows-x86_64.exe 下载完成后就可以得到一个exe文件。如图鼠标左键双击现在一步一步按照提示安装注路径名字最后要为Anaconda3二 、Anaconda的基本配置右击此电脑属性高级系统设置新建好后记得点击确定。在windows菜单栏搜索Anaconda,以管理员身份打开anaconda prompt查看版本号检查是否成功安装conda --version成功安装会显示Anaconda的版本号这里anaconda就安装完成了。打开上面的anaconda prompt命令窗口输入conda info在C盘-用户-用户名找到.condarc删除其他的输入以下指令(我这里修改为E盘)envs_dirs: - E:\Anaconda_envs\envs pkgs_dirs: - E:\Anaconda_envs\pkgsCTRL S 保存以管理员身份打开anaconda prompt输入以下指令# 添加清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # 添加阿里云镜像源 conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/ # 添加中科大源 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ # 可选设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes ———————————————— 版权声明本文为CSDN博主「2301_80430541」的原创文章遵循CC 4.0 BY-SA版权协议转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接https://blog.csdn.net/2301_80430541/article/details/160301713如果这里误装了不可用的镜像源可以输入以下指令删除conda config --remove-key channels最后我们验证一下上面的内容是否成功配置conda info这里就完成了。三、Anaconda 常用命令速查表注意:需要在Anaconda自带的命令行工具使用你可以在开始菜单中的Anaconda文件夹下拉框中找到它一conda 自身管理命令功能查看 conda 版本conda --version更新 conda 到最新版conda update conda功能查看所有配置信息路径、镜像源等conda info二虚拟环境管理命令最常用功能创建环境示例创建名为 py38、Python3.8 的环境不指定版本则用默认 Python3.12创建指定Python版本的环境示例py38 Python3.8conda create -n py38 python3.8创建默认Python版本的环境示例py_default用系统默认Python版本conda create -n py_default功能创建环境并装包示例创建环境时直接装 NumPy 和 Pandas省得后续再装示例创建 py38 环境并安装 NumPy、Pandasconda create -n py38 python3.8 numpy pandas功能查看所有环境带 “*” 的是当前激活的环境conda env list功能激活环境示例激活 py38 环境激活后 cmd 前缀会显示环境名conda activate py38功能退出环境退出后回到 base 环境前缀显示 “(base)”conda deactivate功能克隆环境示例复制 py38 到 py38_copy避免重复配置示例克隆 py38 为 py38_copyconda create --name py38_copy --clone py38功能删除环境删除前确认无重要文件删除后无法恢复示例删除 py38 环境示例删除 py38 环境conda remove -n py38 --all三包管理命令功能安装包默认装最新版指定版本需加 “ 版本号”示例安装 matplotlib安装最新版 matplotlibconda install matplotlib安装指定版本 matplotlib示例3.8.0 版本conda install matplotlib3.8.0功能给指定环境装包不用激活环境也能装示例给 py38 环境装 tensorflow示例给 py38 环境装 tensorflowconda install -n py38 tensorflow功能卸载包示例卸载当前环境中的 numpy示例卸载当前环境的 numpyconda update numpy更新当前环境所有包conda update --all功能查看已装包显示当前环境所有包及版本conda list功能搜索包查看 conda 仓库中该包的可用版本示例搜索 numpy示例搜索 numpy 可用版本conda search numpy功能清理缓存删除下载的临时包释放磁盘空间不影响已装包conda clean --all四环境导出与恢复项目协作必备功能导出环境配置生成.yml 文件记录环境中所有包及版本示例导出到 D:\env\py38.yml示例导出当前环境到 D:\env\py38.ymlconda env export D:\env\py38.yml功能恢复环境拿到别人的.yml 文件后一键复现相同环境避免 “你这能跑我这报错”示例根据 D:\env\py38.yml 恢复示例根据 D:\env\py38.yml 恢复环境conda env create -f D:\env\py38.yml四、Anaconda 彻底卸载1. 常规卸载主程序打开系统设置 →「应用」→「安装的应用」搜索「Anaconda3」→ 点击「卸载」→ 按提示完成2. 清理安装目录残留删除 Anaconda 安装文件夹如 D:\Anaconda3 或 C:\ProgramData\anaconda3若提示文件占用先关闭所有终端和 IDE3. 清理用户目录残留打开路径 C:\Users\你的用户名按「CtrlShift.」显示隐藏文件删除 .conda 和 .continuum 文件夹4. 清理环境变量残留右键「此电脑」→「属性」→「高级系统设置」→「环境变量」在「用户变量」和「系统变量」的「Path」中删除所有含「anaconda3」的路径依次点击「确定」保存————————————————版权声明本文为CSDN博主「༺孤ᦗ莫༻」的原创文章遵循CC 4.0 BY-SA版权协议转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接https://blog.csdn.net/2403_88237699/article/details/152952751————————————————版权声明本文为CSDN博主「2301_80430541」的原创文章遵循CC 4.0 BY-SA版权协议转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接https://blog.csdn.net/2301_80430541/article/details/160301713