AnaConda + Jupyter Notebook + Vscode环境部署流程

AnaConda安装

2.安装时，为所有用户安装，并取消勾选这两项，入门教程

3.配置环境变量（选择系统变量，根据实际anaconda安装路径填写）

Path添加：
D:\installDirectory\anaconda3
D:\installDirectory\anaconda3\Scripts
D:\installDirectory\anaconda3\Library\bin

4.检验是否配置成功（建议平时使用Anaconda Prompt,不用配置环境变量，且原生支持conda）
conda --version

5.配置conda镜像源（.condarc文件）参考链接

第一种

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://repo.anaconda.com
default_channels:
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/main
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/free
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/r
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/pro
  - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

第二种

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

6.修改conda虚拟环境默认路径

site-packages: 存储已安装的 Python 包，当你在 Conda 环境中安装 Python 包时，这些包会被放置在 site-packages 文件夹中。Python 解释器会在这个目录中查找可用的模块和包。
pkgs: 存储 Conda 下载的包的缓存，每当安装一个包时，Conda 会首先从 pkgs 文件夹中查找该包的缓存版本。如果找不到，Conda 会从远程仓库下载该包并将其存储在 pkgs 文件夹中，以便将来可以重用。
总结：
pip 下载的包会直接安装到 site-packages 中。
conda 下载的包会先存储在 pkgs 中，然后再安装到相应的环境的 site-packages 中。

1）修改.condarc文件，添加或修改 envs_dirs（conda环境的存储目录）和 pkgs_dirs（conda下载的包的缓存目录）配置项，指定自定义环境目录：

envs_dirs:
  - D:\installDirectory\anaconda3\envs # anaconda安装目录
pkgs_dirs:
  - D:\installDirectory\anaconda3\pkgs

2)验证配置生效：

conda config --show envs_dirs
conda config --show pkgs_dirs

3）修改envs和pkgs文件夹权限（下图是envs操作方式，pkgs类似）：

4）此时使用conda create --name 环境名 python=x.x.x，创建的环境会自动安装到D:\installDirectory\anaconda3\envs下:

AnaConda基本命令

在AnaConda自带的Anaconda Prompt或者windows系统自带的cmd窗口中，输入以下命令

查看conda环境信息：conda info --envs # *代表正在使用的虚拟环境
创建虚拟环境：conda create --name k-means python=3.8 # --name后面为环境名称，python=后面可以指定安装python版本
激活环境：activate k-means

删除环境：conda env remove --name 环境名称
安装和管理包，尽量使用conda，而不使用pip：conda install numpy pandas scikit-learn matplotlib