Anaconda是机器学习中常用的工具，使用它可以为你配置若干多个独立的虚拟环境来运行相应的程序，满足每个程序运行的不同需求。

1.下载并安装Anaconda

1.1下载Anaconda

1.方法一：进入官网下载（https://www.anaconda.com/download）
直接点击下载即可，但是由于是国外网址，可能会下载速度很慢，推荐使用方法二

方法二：使用清华镜像站下载（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D），下载速度要快很多。
选择最新版本的，自己系统的版本下载即可，Windows系统就选择如图所示即可。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9e2698baa26a4d04a42959fde66cc403.png

1.2安装conda

1.下载好后双击图标打开

2.下一步

3.这里选择Just Me,然后next

4.conda会比较占硬盘，不要在c盘里安装，自己在其他盘中建立一个anaconda文件夹，安装在其中

5.这里全选上，然后开始安装，第二项是可以帮你自动配置环境变量，不然之后再配置很麻烦的，不会出什么问题。

6.等待安装过程
最后将这两个都取消了，完成安装

7.点击主菜单选着所有应用

8.找到Anaconda3（64-bit）文件夹打开，然后点击所示图标打开，即可进入anaconda主界面了，即为安装成功

1.3确定conda环境配置以及问题解决

不需要使用Anaconda程序界面运行，在命令提示符中运行更便捷
1.按下win+R键，输入cmd进入

2.输入conda --version显示出conda版本号即表示conda安装完成且环境变量配置没问题,可以直接跳转到下面创建虚拟环境的步骤了

若返回的是说conda不是系统命令之类的，说明conda的环境变量没有配置好，不用担心，如下图在菜单中打开所示图标，即可进入Anaconda的根环境，在此环境中完成后续代码也可以创建使用虚拟环境。
此时如果还想要直接在cmd中就可以使用conda，可以去学习一下conda系统环境变量的配置，配置好了以后可以在cmd中直接使用非常方便。或者按我上述所讲的安装方法重装,默认是会配置好的。

2.使用conda创建虚拟环境

2.1虚拟环境的创建

输入此条指令创建conda虚拟环境,可以自己更改名称和python版本
conda create -n 自己输入名称 python=版本号
如下所示,我示例创建名为text的环境

conda create -n text python=3.8

点击回车,或者输入y再点回车即可

等待下载相关文件
此时表示conda环境以创建完成

2.2激活虚拟环境

输入下行代码激活刚才创建的环境,主要名称要与之前创建时设置的名称相应
conda activate 名称
例如我们输入conda activate text激活环境

注意,这里运行后,左边括号里变成你虚拟变量的名称,即为进入此环境了,之后你输入的所有命令都是在此环境中执行的。
若你退出cmd，下次进入时不需要再创建，只要重新激活此环境就行。

2.3使用虚拟环境打开python文件

若要使用conda环境运行python文件,首先要先转到该文件的目录下,有两种方法,第二种比较简单方便

方法一:
使用cd指令,如我想要运行的python文件在此目录下,我复制此目录(ctrl+C)然后在cmd中输入cd 目录位置
即可转换到此目录下

方法二:
直接在此目录中输入cmd然后回车,然后弹出的命令符就是直接转至这个位置之中.

随后我们还要在输入 conda activate 名称打开虚拟环境,记住每次打开cmd都要输入打开这个哦.

然后我们输入python 文件名称就可以运行python文件了,注意python文件是.py结尾的后缀.

如图中我们运行了image.py的文件,但是出现了缺少库的错误,我们随后来教大家下载库

3.在虚拟环境中安装库以及配置镜像源

3.1在虚拟环境中安装库

在虚拟环境中输入pip install 库名即可在此环境中

如图我们安装minpy库,最后出现successfully就是安装成功.

3.2配置镜像源

如果用pip安装库的过程中,下载速度特别慢停滞不动,或者出现红色报错,大家可以配置镜像源,能使下载速度快很多.

选择一种直接复制整条代码ctrl+V到cmd中即可,然后再运行pip安装指令速度就很快了.

1.清华大学镜像源

conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 

2.中科大源

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/

3.临时使用某个源(只用于此条代码)

在pip install --- 之后加上这些代码即可(分别为中科大源、清华源)

-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.3镜像源的其他指令

1.查看已添加的镜像

conda config --show channels

显示出的这几条就是你现在所使用的镜像

2.删除镜像

输入此条指令即可删除所有镜像源,在有时候镜像源出现问题报错时可以删除掉,或者换成其他源.

conda config --remove-key channels

4.conda的一些使用指令

4.1退出虚拟环境

输入conda deactivate当左边的小括号没有了，即为退出此环境了

4.2环境重命名

conda rename -n text text1
前一个text为旧名字,后一个text为新名字,注意要在base环境中运行此代码,更名后按新名字启动环境

4.3查找所有创建过的环境

输入此代码可查找到你创建过的所有环境

conda env list

下面列出两项为所有的环境,带*的为当前所属环境

4.4查看当前环境下安装的包

conda list
或
conda list  -n  名称

4.5删除环境

删除虚拟环境

conda remove -n 名称 --all 
或
conda env remove --name 名称