Windows 系统下安装 Anaconda 并创建 Conda 环境详细教程
温馨提示：
本文最后更新于 2025年07月16日，已超过 10 天没有更新。若文章内的图片失效（无法正常加载），请留言反馈或直接联系我。
摘要：本文面向学生初学者，手把手讲解在 Windows 系统上下载、安装 Anaconda（含 Python 3.13.5 和 conda 25.5.1），并创建与管理独立的 Conda 环境。
引言
在数据科学与机器学习领域，一个隔离、可复现的 Python 环境至关重要。Anaconda 集成了 conda 包管理与环境管理工具，能让你在同一台机器上轻松切换不同项目所需的依赖与 Python 版本。本文将以 Windows 10（及更高版本）为例，演示如何下载、安装最新的 Anaconda 发行版，并创建自己的 Conda 环境。
要点一：安装 Anaconda
- 步骤一：下载安装包
- 下载地址：https://www.anaconda.com/download/#windows
- 到下载页面他会进行分发下载 请输你的邮箱 点击提交
- 提交完成后邮箱会受到这样一个邮件点击下载即可
- 步骤二：运行安装程序
- 双击
.exe安装包； - 点击“Next”，阅读并同意用户许可协议；
- 建议选择“Just Me”（单用户），并保持默认安装路径；
- 我选择给所有用户安装因为我自己电脑就一个用户administrator；
- 修改盘符注意不要有空格或者中文字符的目录否则后期会有bug点击下一步
- 第一项创建快捷方式 我勾选了 第二项 注册默认本地python 环境为13 因为我电脑没有安装过python所有我也选了，第三项 清理缓存 我也选了
- 点击“Install”完成安装。
- 双击
要点二：创建与激活 Conda 环境
- 步骤一：打开 Anaconda Prompt
在「开始」菜单中找到并运行 Anaconda Prompt。 步骤二：创建新环境
在命令行中输入：conda create -n mypy311 python=3.11
该命令将在本机创建一个名为mypy311、Python 3.11 的独立环境。步骤三：激活环境
conda activate mypy311
此时提示符前会出现
(mypy311)，表示当前已切换到该环境。
常用的 conda 命令，按功能分类列出，方便快速查阅和使用。
环境管理
| 命令 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
conda env list 或 conda info --envs |
列出所有已创建的环境 | conda env list |
conda create -n <env_name> python=<版本> |
新建环境并指定 Python 版本 | conda create -n myenv python=3.11 |
conda activate <env_name> |
激活指定环境 | conda activate myenv |
conda deactivate |
退出当前激活环境 | conda deactivate |
conda remove -n <env_name> --all |
删除整个环境 | conda remove -n myenv --all |
conda env export > environment.yml |
导出当前环境配置到 YML 文件 | conda env export > env.yml |
conda env create -f environment.yml |
通过 YML 文件创建环境 | conda env create -f env.yml |
conda env update -f environment.yml |
根据 YML 文件更新环境 | conda env update -f env.yml |
conda env remove -n <env_name> |
删除环境（同 remove --all） |
conda env remove -n oldenv |
包管理
| 命令 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
conda install <包名> |
安装包（默认从 defaults 或指定 channel） | conda install numpy |
conda install -c <channel> <包名> |
从指定 channel 安装 | conda install -c conda-forge pandas |
conda update <包名> |
更新指定包到最新版本 | conda update scipy |
conda update --all |
更新所有已安装包 | conda update --all |
conda remove <包名> |
卸载指定包 | conda remove matplotlib |
conda list |
列出当前环境中所有已安装包 | conda list |
conda search <包名> |
查找可用的包及版本 | conda search tensorflow |
通用信息与配置
| 命令 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
conda info |
查看 conda 配置信息及版本 | conda info |
conda config --show |
显示所有用户／系统级配置 | conda config --show |
conda config --add channels <channel> |
添加新的 channel | conda config --add channels conda-forge |
conda config --set auto_activate_base false |
关闭启动时自动激活 base 环境 | conda config --set auto_activate_base false |
conda clean --all |
清理索引缓存、包缓存、日志等 | conda clean --all |
高级用法
克隆环境
conda create --name newenv --clone oldenv导出仅 Python 包
conda list --export > requirements.txt查看环境依赖树
conda-tree deptree --prefix ./envs/myenv（需先
pip install conda-tree）
结论
通过以上步骤，你已在 Windows 系统上成功安装 Anaconda 并创建了第一个 Conda 环境。建议后续根据项目需要，在不同环境中安装所需包，并定期更新 conda 与环境中的依赖，以保持开发效率与环境安全。
正文到此结束
- 本文标签： conda Anaconda python
- 本文链接： https://code.itptg.com/article/27
- 版权声明： 本文由老魏原创发布，转载请遵循《署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-NC-SA 4.0)》许可协议授权
