Anaconda基本操作（2025超详细）

目录

简介

一、Anaconda及Pip配置镜像源

Conda

方法一：使用conda指令配置

方法二：修改 .condarc 配置文件

Pip

方法一：临时使用清华镜像源

方法二： 永久配置清华镜像源

二、修改虚拟环境默认路径

三、创建虚拟环境

方法一：图形界面创建虚拟环境

方法二：conda指令创建虚拟环境

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简介

Anaconda 是一个广受欢迎的开源数据科学平台，其主要作用有以下几点：

1.  环境管理：Anaconda能够创建、保存、加载和切换不同的“虚拟环境”，可以在电脑上为不同的项目设置独立的、互不干扰的软件包集合。例如，一个项目可能需要 Python 3.8 和特定版本的 NumPy，而另一个项目可能需要 Python 3.9 和不同版本的 Pandas。那么Anaconda 的环境管理工具（Conda）可以轻松地处理这些依赖关系冲突。

2.  包管理：Anaconda 内置了一个强大的包管理器 Conda。Conda 不仅可以安装 Python 包，还可以安装其他语言（如 R）的包，以及非编程语言的软件和库（如 HDF5、MKL 等）。它会自动处理包的依赖关系，确保所有必要的组件都被正确安装。这使得安装和管理常用的复杂库（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等）变得非常简单。

3.  集成开发环境（IDE）和工具集成：Anaconda 附带了许多常用的工具和IDE，例如：
Jupyter Notebook 和 JupyterLab：交互式编程环境，非常适合数据探索、代码原型设计、结果展示和教学。
Spyder：一个功能丰富的Python IDE，类似于 MATLAB，适合科学计算。
RStudio：如果你同时也使用 R 语言进行数据分析，Anaconda 也可以帮助你管理 R 环境和包。

简而言之，Anaconda让数据科学环境的搭建和管理变得简单方便。

之前介绍了：Anaconda+Python的安装方法（点击可跳转）

所以本文会简单展示的Anaconda基本操作，后续的深入使用会视具体情况进行介绍。

一、Anaconda及Pip配置镜像源

因为默认的下载服务器源远在海外，国内下载速度可能会很慢，所以可以通过配置国内镜像源的方式进行改善。

conda：可以创建和管理多个环境，也可以轻松安装、更新和卸载不同编程语言的包。

pip：专门用于安装和管理Python包。

所以此处将一起介绍Anaconda及Pip配置镜像源的方法。

Conda

方法一：使用conda指令配置

1. 查看镜像源

conda config --show-sources # 显示配置所有来源
conda config --get channels # 专门获取频道（即指下载源）默认没有手动添加的其他频道

 

2.添加镜像源

添加：conda config --add channels 
删除：conda config --remove channels 

删除所有镜像源：conda config --remove-key channels

 添加清华镜像源

#添加清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk