Anaconda安装后，虚拟环境创建

最新推荐文章于 2025-04-15 10:00:00 发布

MM-Master

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分类专栏： jupyternotbook Anaconda3 虚拟环境文章标签： anaconda python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39000526/article/details/109535504

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虚拟环境

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anaconda安装过程中勾选添加环境变量的选项，省的自己添加时出错。
进入命令行
删除虚拟环境

conda remove -n env_1 --all

conda create -n env_1

也可以指定python版本

conda create -n env_1 python=3.8

进入虚拟环境

conda activate env_1

安装各种包

conda install numpy
conda install pandas
conda install scipy
conda install matplotlib
conda install scikit-learn
#建议按照次序安装，说是可能出现问题，但我随便装的没出现问题

设置jupyter notebook在虚拟环境中运行

conda install ipykernel
ipython kernel install --user --name=env_1

查看安装的内核和位置

jupyter kernelspec list

移除指定kernel

jupyter kernelspec remove env_1

把name换成自己创建的就行
再打开jupyter notebook新建文件可以看到虚拟环境在这里插入图片描述
安装cv2

pip install opencv-python

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利用Anaconda创建环境

Blue_Pepsi_Cola的博客

03-13

619

【代码】利用Anaconda创建环境。

Anaconda 安装与虚拟环境创建完整指南

qq_22841387的博客

12-29

7170

Anaconda 是目前最流行的 Python 和数据科学工具集之一，它不仅可以轻松管理 Python 包，还能提供强大的虚拟环境功能，避免项目之间的依赖冲突。完成 Anaconda 安装后，接下来我们创建一个独立的虚拟环境来安装开发所需的工具（例如 Python、COLMAP、FFmpeg 等）。在这篇博客中，我们将从零开始，详细介绍如何下载、安装 Anaconda，并创建虚拟环境，帮助你快速搭建开发环境。通过本文的指南，你已经学会了如何下载并安装 Anaconda，并创建独立的虚拟环境。

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Anaconda 创建环境

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166

2019-03-2517:10:51 Anaconda 给不同的项目创建不同的环境真的非常重要，最近在使用flask的时候在base环境中安装flask-bootstrap，竟然将我原本的py3.7的conda直接删除，完全降到了py2。最后只能重新安装anaconda。这个事件给我一个启示就是尽量不要在初始环境中安装各种包，而是使用anaconda的环境，来给不同的项目分配各自...

2025年最详细Anaconda安装+环境配置+基础命令（仅一篇帮你解决所有关于Anaconda的问题，巨详细面向小白，有注意点提示）

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导出Python 包及其版本，写入 requirement.txt 中,仅包含使用 pip 安装的 Python 包及其版本，它不包括通过 Conda 安装的包。使用 “conda info -e”或者“conda env list” 查看已经存在的环境，前方带有*的为正在使用的虚拟环境。*.yaml文件文件包含了使用 Conda 安装的所有包及其版本信息，同时也包括了环境的名称和 Conda 特定的依赖信息。使用“conda create -n [new环境名称] --clone [old环境名称]”

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第一步：conda create --name 你的环境名python=你的python版本第二步：新的包将会安装，yes 第三步：conda activate 你的环境名，进入环境，conda deactivate 你的环境名退出 ...

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11-05

1863

先打开Anaconda3中的Anaconda prompt 然后输入conda env list （查看环境名）然后输入conda create -n name python=3.9（下载的环境名）等待下载完成输入conda activate name （换成新下载的环境名） ps：输入conda dctivate name (换成原来的环境名） ...

Anaconda安装虚拟环境

qq_45284251的博客

10-02

4120

anaconda安装好之后，有个默认的环境base，可以在anaconda powershell prompt中输入指令conda info -e进行查看，安装新的虚拟环境操作如下。（1）在C盘users文件夹下找到.conda文件夹，并把这个.conda文件夹移到自己想要存放的位置，然后删除C盘的.conda文件夹。其中，mlpy这个库需要本地安装，先下载mlpy轮子文件，然后在mlpy所在的文件夹中执行指令。（我下载的是这个文件），就可以了。

Anaconda创建环境

aabbbccc6788123的博客

10-06

2312

在我们创建多个项目的时候，有时会安装的库版本冲突，所以最好是一个项目一个环境。

Anaconda虚拟环境安装

qq_42750982的博客

05-26

8908

最近刚开始接触深度学习，小白一枚，经老师同学推荐，才知道有优秀的免费教材《动手学深度学习》的中文版，还可以跟着李沐大神的B站视频学习。刚刚开始第一步：环境安装以及配置。在网上搜索了一下Anaconda的安装教程，里面自带有Jupyter notebook。我对于这两个新名词感觉到很陌生，看了网上的介绍，大概了解了它们的作用。 1.了解Anaconda Anaconda是由conda（一个包管理器和环境管理器）发展而来。它附带了一大批常用数据科学包，可以方便数据的处理。由于在做数据分析的工作

anaconda虚拟环境安装

qq_42262610的博客

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378

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用Anaconda 创建新环境 (windows)

2301_78696436的博客

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2084

首先cd 进入这个文件夹，然后创建环境（同时指定python版本）Anaconda文件夹下有一个env文件夹，在那里存放环境。

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### 创建 Anaconda 虚拟环境并配置给 PyCharm 使用 #### 安装必要的工具包为了确保可以顺利创建虚拟环境，在安装 Anaconda 后，建议更新 conda 到最新版本[^1]。 ```bash conda update conda ``` #### 创建新的 Conda 环境通过指定 Python 版本和其他所需的软件包来创建一个新的 Conda 环境。例如，如果要建立一个用于机器学习项目的环境，并希望其中包含特定版本的 Python 和其他库： ```bash conda create --name myenv python=3.8 pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` 这里 `myenv` 是自定义的名字，可以根据个人喜好更改；上述命令还指定了安装 PyTorch 及其依赖项作为例子[^2]。 #### 激活新创建的环境一旦环境被成功创建，则可以通过下面这条指令激活它： ```bash conda activate myenv ``` 此时终端提示符前会显示 `(myenv)` 表明当前处于这个环境中工作了。 #### 配置 PyCharm 使用此环境打开 PyCharm 并进入项目设置页面找到解释器选项卡。点击齿轮图标选择“Add”，接着挑选 “Conda Environment”。对于已经存在的环境，请选择路径指向之前创建的那个位置（通常位于用户的 anaconda 或 miniconda 文件夹下的 envs 子目录内），即类似于 `/path/to/anaconda/envs/myenv/bin/python` 的地方[^3]。完成这些操作之后，PyCharm 就能够识别到由 Anaconda 托管的新建虚拟环境，并允许开发者在这个隔离的空间里运行代码、管理依赖关系等。