anaconda安装配置教程

anaconda安装配置教程

今天为大家介绍anaconda安装配置教程方面的介绍，一起跟随小编看看吧！

Windows 系统安装 Miniconda

Windows 下安装 Anaconda/Miniconda 比较简单，只需在清华镜像站下载后按引导程序安装即可。

不过有时候可能安装完后需要手动添加环境变量，即在 System Path 中添加以下目录:

D:\ProgramFiles\Miniconda
D:\ProgramFiles\Miniconda\Scripts
D:\ProgramFiles\Miniconda\Library\bin
D:\ProgramFiles\Minionda\Library\usr\bin
D:\ProgramFiles\Miniconda\Library\mingw-w64\bin

Windows 下移动环境和包的位置

对于 Windows 系统，新建环境和缓存会加载到 C 盘用户目录，可修改到其他位置。

打开 .condarc 文件，添加 envs_dirs 和 pkgs_dirs。

channels:
  - conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true
envs_dirs:
  - D:\ProgramFiles\Miniconda\envs
  - C:\Users\wang\.conda\envs
pkgs_dirs:
  - D:\ProgramFiles\Miniconda\pkgs
  - C:\Users\wang\.conda\pkgs

Conda 更新软件源

Anaconda 安装后，需及时更新 Conda 和 Pip 的软件源。

Conda 更新源命令为:

conda config --show-sources # 查看有哪些源
conda config --get channels # 查看源的优先级
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 添加清华源
conda config --add channels conda-forge  # 添加 conda-forge 源
conda config --set show_channel_urls yes # 设置搜索时显示源地址

更改源后 Linux 和 Windows 用户目录下都会生成.condarc文件，用于索引环境，Python 包和软件源的路径。

Pip 更新软件源

Pip 可在安装模块时临时选择某个镜像源:

pip install [pak_name] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 其他镜像源
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple   # 中科大
http://mirrors.tencentyun.com/pypi/simple # 腾讯云
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple     # 阿里云

永久修改源的方法:

• Linux 下，修改~/.pip/pip.conf配置文件，没有就创建一个。
• Windows 下，修改C:\\Users\\<user name>\\AppData\\Roaming\\pip\\pip.ini配置文件，没有就创建一个。

在配置文件中添加以下内容:

[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
[install]
trusted-host = mirrors.aliyun.com

或者直接输入以下命令修改镜像源。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Conda 常用命令

conda info      # 查看 conda 信息
conda --version # 获取版本号
conda env list  # 列出所有环境
conda list      # 列出所有已安装的包
conda create -n [env_name] # 创建环境
conda create -n [env_name] numpy matplotlib python=3.11 # 创建指定版本下包含某些包的环境
conda activate [env_name] # 进入环境
conda deactivate          # 退出环境
# 新建环境需安装 ipykernel 后方可在 VSCode Jupyter 中打开 
conda install -n <环境名> ipykernel --update-deps --force-reinstall
conda install [pak_name]     # 安装包
conda install [pak_name]=1.4 # 安装指定版本包
conda install [pak_name_1] [pak_name_2] [pak_name_3] # 同时安装多个包
conda remove -n [env_name] --all # 删除环境
conda remove [pak_name]          # 删除包
conda uninstall [pak_name]       # 删除包
conda clean --all -y # 清理所有缓存和未使用的内容
conda clean -p       # 清理没有使用的包
conda clean -i       # 清除索引缓存
conda update/upgrade --all # 升级环境中所有包
conda update python        # 升级 python 到最新版
conda update conda         # 升级 conda
conda update anaconda      # 升级 anaconda, 需先升级 conda
# 彻底卸载 anaconda 未测试，待验证
conda install anaconda-clean
anaconda-clean --yes