一、Anaconda的下载安装

建议使用清华镜像源 下载(anaconda 的官网上进行安装的话因为国内网络的问题，下载速度很慢)
清华大学开源软件镜像站

以Windows-x86_64为例，这里选择下载最新版本的Anaconda3-2025.12-2-windows-x86_64.exe     下载完成后就可以得到一个exe文件。

如图，鼠标左键双击

现在一步一步按照提示安装

注：路径名字最后要为Anaconda3

二 、Anaconda的基本配置 

右击此电脑===>属性===>高级系统设置 

新建好后，记得点击确定。

在windows菜单栏搜索Anaconda,以管理员身份打开anaconda prompt

查看版本号，检查是否成功安装

conda --version

成功安装会显示Anaconda的版本号，这里anaconda就安装完成了。

打开上面的anaconda prompt命令窗口，输入 

conda info

在C盘-用户-用户名，找到.condarc

删除其他的，输入以下指令(我这里修改为E盘)

envs_dirs:
  - E:\Anaconda_envs\envs
pkgs_dirs:
  - E:\Anaconda_envs\pkgs

 CTRL + S  保存

以管理员身份打开anaconda prompt，输入以下指令

# 添加清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
 
# 添加阿里云镜像源
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
 
# 添加中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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/
 
# （可选）设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
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如果这里误装了不可用的镜像源可以输入以下指令删除

conda config --remove-key channels

最后我们验证一下上面的内容是否成功配置

conda info 

这里就完成了。

三、Anaconda 常用命令速查表

（注意:需要在Anaconda自带的命令行工具使用） 

你可以在开始菜单中的Anaconda文件夹下拉框中找到它

（一）conda 自身管理命令

功能：查看 conda 版本

conda --version

1. 更新 conda 到最新版

conda update conda

1. 功能：查看所有配置信息（路径、镜像源等）

conda info

（二）虚拟环境管理命令（最常用）

1. 功能：创建环境（示例：创建名为 py38、Python3.8 的环境；不指定版本则用默认 Python3.12） 

 创建指定Python版本的环境（示例：py38 + Python3.8）

conda create -n py38 python=3.8

 创建默认Python版本的环境（示例：py_default，用系统默认Python版本）

conda create -n py_default

功能：创建环境并装包（示例：创建环境时直接装 NumPy 和 Pandas，省得后续再装）

（示例：创建 py38 环境并安装 NumPy、Pandas）：

conda create -n py38 python=3.8 numpy pandas

1. 功能：查看所有环境（带 “*” 的是当前激活的环境）

conda env list

1. 功能：激活环境（示例：激活 py38 环境，激活后 cmd 前缀会显示环境名）

conda activate py38

1. 功能：退出环境（退出后回到 base 环境，前缀显示 “(base)”）

conda deactivate

1. 功能：克隆环境（示例：复制 py38 到 py38_copy，避免重复配置） 

（示例：克隆 py38 为 py38_copy）：

conda create --name py38_copy --clone py38

1. 功能：删除环境（删除前确认无重要文件，删除后无法恢复；示例：删除 py38 环境）

（示例：删除 py38 环境）：

conda remove -n py38 --all

（三）包管理命令

1. 功能：安装包（默认装最新版；指定版本需加 “= 版本号”，示例：安装 matplotlib）

安装最新版 matplotlib

conda install matplotlib

 安装指定版本 matplotlib（示例：3.8.0 版本）

conda install matplotlib=3.8.0

1. 功能：给指定环境装包（不用激活环境也能装；示例：给 py38 环境装 tensorflow）

（示例：给 py38 环境装 tensorflow）：

conda install -n py38 tensorflow

1. 功能：卸载包（示例：卸载当前环境中的 numpy） 

（示例：卸载当前环境的 numpy）：

conda update numpy

 更新当前环境所有包

conda update --all

1. 功能：查看已装包（显示当前环境所有包及版本）

conda list

1. 功能：搜索包（查看 conda 仓库中该包的可用版本；示例：搜索 numpy）

（示例：搜索 numpy 可用版本）：

conda search numpy

1. 功能：清理缓存（删除下载的临时包，释放磁盘空间，不影响已装包）

conda clean --all

（四）环境导出与恢复（项目协作必备）

1. 功能：导出环境配置（生成.yml 文件，记录环境中所有包及版本；示例：导出到 D:\env\py38.yml） 

（示例：导出当前环境到 D:\env\py38.yml）：

conda env export > D:\env\py38.yml

1. 功能：恢复环境（拿到别人的.yml 文件后，一键复现相同环境，避免 “你这能跑我这报错”；示例：根据 D:\env\py38.yml 恢复）

（示例：根据 D:\env\py38.yml 恢复环境）：

conda env create -f D:\env\py38.yml

四、Anaconda 彻底卸载

1. 常规卸载主程序
打开系统设置 →「应用」→「安装的应用」
搜索「Anaconda3」→ 点击「卸载」→ 按提示完成
2. 清理安装目录残留
删除 Anaconda 安装文件夹（如 D:\Anaconda3 或 C:\ProgramData\anaconda3）
若提示文件占用，先关闭所有终端和 IDE
3. 清理用户目录残留
打开路径 C:\Users\你的用户名
按「Ctrl+Shift+.」显示隐藏文件，删除 .conda 和 .continuum 文件夹
4. 清理环境变量残留
右键「此电脑」→「属性」→「高级系统设置」→「环境变量」
在「用户变量」和「系统变量」的「Path」中，删除所有含「anaconda3」的路径
依次点击「确定」保存

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