安装pycharm、anaconda和jupyter notebook 并使用conda命令创建虚拟环境。

一.安装并配置Pycharm语言开发环境。

第一步:搜索Pycharm官网。

第二步:点击download(选择社区版免费的)

第三步:进入安装界面

第四步:选择安装路径(建议选择D盘,不占系统盘)

第五步:勾选全部

第六步:安装

二.安装并配置Uninstall-Anaconda语言开发环境。

第一步:搜索anaconda官网。

第二步:点击Free Download进行下载。

第三步:点击next。

第四步:这里建议勾选第一个选项,可以在创建虚拟环境指定在所需要的磁盘进行创建。勾选第二个选项会导致在任意磁盘下创建的虚拟环境都会在C盘保存。

第五步:选择安装路径。(建议选择D盘不占系统盘空间,我用的是E盘)

第六步:勾选全部选项进行安装。

第七步:配置环境变量。(右键此电脑属性)

这四个路径一个都不能少直接复制,前面的磁盘根据自己安装的情况进行改变

第八步:使用cmd命令提示符输入conda --version进行检测是否安装成功。

三.安装jupyter notebook并配置语言开发环境。

在cmd命令提示符中输入jupyter notebook

四.使用conda命令创建虚拟环境。

1.conda env list(查看当前存在虚拟环境)

2. conda create -n your_env_name   # your_env_name 为你虚拟环境名(创建一个虚拟环境)

3. conda activate your_env_name  (激活虚拟环境)

4.conda list(查看conda的安装包)

5.conda install numpy(在conda里安装numpy库)碰到要求输入(Y/N)输Y就行

### 如何在 PyCharm 中设置 AnacondaJupyter Notebook 环境 要在 PyCharm 中成功配置 Anaconda 其内置的 Jupyter Notebook,以下是详细的说明: #### 1. 安装必要的软件 确保已经按照指定流程完成以下操作: - **Anaconda** 已经被正确安装[^1]。 - 使用 `conda` 命令创建了一个虚拟环境激活该环境[^2]。 可以通过运行以下命令来验证是否已正确安装初始化 Jupyter Notebook: ```bash conda activate your_env_name jupyter notebook --version ``` 如果返回了版本号,则表明 Jupyter Notebook 可用。 --- #### 2. 在 PyCharm 中集成 Jupyter Notebook 为了使 PyCharm 能够识别到 Jupyter Notebook 实例,需执行如下步骤: ##### (a) 设置 Python 解释器 打开 PyCharm 后,在项目设置中找到 *Python Interpreter* 部分。点击齿轮图标选择 *Add...* ,然后选择 Conda Environment -> Existing environment。浏览至之前创建好的 conda 虚拟环境中对应的 python.exe 文件路径[^3]。 ##### (b) 添加 Jupyter 插件支持 确认 PyCharm 社区版或专业版都启用了对 Jupyter Notebook 的插件支持。如果没有启用,请前往 Settings -> Plugins 搜索 “Jupyter”,勾选后重启 IDE 即可加载功能模块。 ##### (c) 连接到本地 Jupyter Server 进入 File -> Settings -> Build, Execution, Deployment -> Console -> Jupyter Notebook 。在此界面下,“URL”字段应填写类似于 http://localhost:8888/?token=your_token_value 地址(可通过启动 jupyter notebook 查看实际 token)。当连接建立完成后,右侧会显示可用 kernels 列表供选择使用。 --- #### 3. 测试配置有效性 新建一个 .ipynb 类型文件或者直接利用现有 notebook 文档尝试运行单元格代码片段。例如测试 numpy 是否正常工作: ```python import numpy as np array = np.array([1, 2, 3]) print(array) ``` 上述脚本应该能够顺利输出数组 `[1 2 3]` 结果而没有任何错误提示。 --- ### 注意事项 - 如果遇到权限不足或者其他异常情况,可能需要重新调整防火墙规则允许端口通信;亦或是更改默认浏览器设置以便于查看渲染后的 HTML 页面效果更佳。 - 对于某些特定依赖项比如 pytorch 版本匹配问题,建议始终遵循官方文档推荐组合搭配方式以减少潜在冲突风险。
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