从环境安装，到深度学习实战Anaconda 环境管理

如果大家电脑设备之前没有装过Python环境，可以直接跳过这一步（装过的也建议卸载，使用Anaconda来进行管理）

1 清理旧Python环境

1.1 清理Python的安装环境通过电脑的软件商店 直接卸载自己的Python环境

卸载完毕

1.2 卸载Anaconda重装（可选）因为有的同学安装目录没搞清楚，包括新建的环境不想放在C盘的，建议直接卸载，然后按照我们的教程进行重装

2 Anaconda安装

2.1 为什么选择Anaconda有些同学可能有疑惑，为什么选择Anaconda呢？

电脑直接安装的Python 3.12.2(64-bit)和通过Anaconda安装的Python之间有一些区别：1. 包管理器：Anaconda是一个Python发行版，它包含了Python解释器以及许多常用的科学计算库和工具。Anaconda提供了一个名为conda的包管理器，用于管理和安装各种Python库和依赖项。而直接安装的Python通常使用pip作为包管理器。

2. 预安装的库：Anaconda预先安装了许多常用的数据科学和机器学习库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。这使得在使用Anaconda时，您可以直接使用这些库而无需单独安装。而直接安装的Python默认情况下没有预安装这些库，您需要在需要时手动安装它们。

3. 环境管理：Anaconda提供了一个名为conda的环境管理器，可以创建和管理多个独立的Python环境。这使得您可以在不同的项目中使用不同的Python版本和库集合，从而避免版本冲突和依赖问题。而直接安装的Python通常没有内置的环境管理器，您可以使用第三方工具如virtualenv来管理环境。

4. 操作系统支持：Anaconda提供了对多个操作系统（如Windows、macOS和Linux）的支持，并且预编译了许多库以适应不同的操作系统。而直接安装的Python也支持多个操作系统，但需要手动编译和安装库以适应特定的操作系统。

2.1 Anaconda安装教程主要介绍在 windows11 系统中安装 Anaconda 的详细过程：

第一步，下载：Anaconda 

官网下载地址：联系本站客服下载最新版本，Free Download | Anaconda直接点击下载

下载完毕：

把下载的exe文件放在自己的大文件分区中（肯定不放C盘），比如我们设备放在D盘中的test文件中，同时在其目录下新建Anaconda文件夹（以备放安装的Anaconda文件）

第二步，安装：右击以管理员身份运行

按照以下教程安装比较简单，点击下一步即可：

这里注意，为了避免占用c盘内存，我们放在了之间新建的Anaconda文件中

这一步网上很多教程众说纷纭，我们亲测都勾选后面完全没有影响

安装需要一段时间，等待安装完成即可

安装完成，点击下一步

到这里就安装完成了，可以将这两个对号去掉（没用），然后点击“Finish”即可安装完后就需要系统环境配置了！

3 系统环境配置

3.1 进入环境设置第一步，点击系统信息

第二步，高级系统设置

第三步，点击环境变量

3.2 清除之前的环境路径（如果大家是第一次安装Python的环境可以直接跳过这一步）

分别 连续单击两下 Path 第一步、第二步，看自己的环境变量路径中是否还 Python  、anacondaScripts、 anacondaLibraryin 等关于 Python 和 anaconda 的路径，如果有的话直接删除就行

3.3 配置环境变量第一步，连续单击两下系统变量中的 Path 

第二步，先点击 新建 路径， 然后再点击 浏览

第三步，找到之前 Anaconda 的安装文件中（D: estAnacondaScripts）的 Scripts 文件

选择 Scripts 文件， 然后点击 确定

生成一条环境变量。然后继续点击 新建 ， 浏览

第四步，点击浏览，找到之前 Anaconda 的安装文件中（D: estAnacondaLibraryin）的 bin 文件

成功设置好这两个环境变量，这里添加的路径不是随便添加的，因为我们的anaconda安装在了D盘的testAnaconda这里，所以添加这个，也就是你的anaconda的路径在哪，你就要添加那个（切记自己的路径中不要有中文路径！！！）

第五步，完成配置，一步步点击确定退出即可

第六步，检验环境变量是否配置成功切记！一定要用管理员模式打开 终端（方便后续的 Python环境安装）

然后，命令行输入  

conda --version如果输出conda 24.1.2之类的就说明环境变量设置成功了

以下内容 是 重中之重！

4 Anaconda 管理 Python 环境

4.1 Anaconda 命令学习可能常见的教程，在这里直接就开始创建 Python 的环境了比如：