Anaconda安装以及配置Python笔记（2026.10.11）

前言这是lz这两天安装的小笔记一方面给自己留个学习用存档另一方面也许会帮到某个人或者没有也没事总之写的不好还请见谅。一、官网安装Anaconda1.1 下载Anaconda安装包Anaconda Download进入官网下载安装包网址如下Download Anaconda Distribution | Anaconda进入后会有两个选项这里我们选择右边的Get Started with Anaconda Distribution左边Kilo 是 Anaconda 最近推出的偏向 AI 工作流的新产品对于lz这种小白来说暂时还用不到大家可以按需要安装。接下来就是选择安装包进行安装这一步应该都没啥歧义lz就略过了。对了顺带一提lz这里的版本是Anaconda3-2026.07-1-Windows-x86_641.2 安装anaconda点开下载好的安装包进行安装步骤。里面有很多自定义的选项大家按照需要选择lz是小白不懂所以这边列出来lz问gpt得到的相关选项解释以及lz这次安装的选项嫌啰嗦可直接跳过。just me就是只给你这一个windows用户权限如果你用自己的电脑其实就选这个就好不会涉及到管理员权限。下面一个选项gpt的回复是会涉及到管理员权限的问题lz觉得麻烦没有选择。自定义安装路径建议别选C盘其他没啥按自己喜好来。第一个建立开始菜单就是给你一个快捷方式没啥副作用第二个lz之前电脑里有装过python为了避免后续用anaconda装python引起混乱就没有勾选有类似经历的慎重考虑第三个如果勾选了所有的调用python的地方都会默认调用你用anaconda装的这个python还是跟之前一样lz为了这个python和之前系统装的独立开来没有勾选第四个安装后清理缓存这里lz是工位电脑又不是自己电脑那么爱惜干啥以及gpt说后续建立其他环境可能需要所以lz就没有勾选接下来点击“install”即可接下俩这里会比较缓慢等他完成即可。姆巴佩补水啦后续没啥问题就一直next到这里这里lz查了下navigator是什么回答是一个图形界面。那么我们后续安装库以及后续编程都是在指令框anaconda prompt里面完成你搜到的教程或者问ai一般也是给你代码所以这里这个图形界面可选可不选。但lz本着你可以不用但不能没有的想法还是选上了。这里附上界面Anaconda Navigator界面那么恭喜你到这里第一步anaconda的安装就结束了二、创建Anaconda下的python2.1 创建新环境data_analysis在这个环境下安装python 3.11首先打开Anaconda prompt用以下代码查看相关的版本号conda --version python --version检查过后就可以开始创建一个新的python环境这里lz选择安装python 3.11版本因为使用者这个版本可以有更好的兼容性包括库以及别人的代码笑conda create -n data_analysis python3.11这个命令就是创建一个新环境“data_analysis”然后在这个环境下安装3.11版本的python前面可能会先出来一个让你更新conda版本可以直接忽略。如果没有跳出来忽略这行然后会跳出这个界面输入 y 即可。最终出现下面这一行就表示创建成功了一个新环境data_analysis到现在为止我们的电脑是这样的Anaconda base │ └── Python 3.14 data_analysis │ └── Python 3.11 ← 已创建成功 ✅2.2 配置新环境在anaconda界面输入如下代码进入我们的data_analysis环境内conda activate data_analysis那么在我们的终端可以看到如下变化(base) C:\Users\xxx(data_analysis) C:\Users\xxx接下来就是为新的环境安装我们需要的常用的库conda install numpy pandas matplotlib scipy seaborn scikit-learn openpyxl jupyterlab notebook ipykernel在这里附上gpt老师给的相关库的作用大家自行选择后续有需要用上面的安装代码安装新的库即可。接下来开始安装时间会有点久lz这里不知道咋回事总之等了很久以后发现终端上已经被清空了如下代码可以检验是否安装完成conda activate data_analysis jupyter lab如果能跳转到Jupyter Notebook界面那应该就是安装好了的。讨论到这里其实已经基本完成了。接下来的一步是因为lz先前已经安装了Pycharm所以根据gpt老师的建议是要把 PyCharm 切换到data_analysis环境。因为以后大概率80% 时间在 PyCharm 写代码这样做以后无论是在Jupyter还是PyCharm运行的都是同一个 Python 环境不会出现“Jupyter 能运行、PyCharm 却报找不到包”的问题。那么在接下来开始前先介绍一下Python、Anaconda、Pycharm和Jupyter之间的关系。Python才是真正执行代码的人而Pycharm和Jupyter是不同的工作方式。如果用作家来作比那么Python就是你本人。Pycharm像一个办公室里面有电脑、文件柜、调试工具、自动补全、项目管理因此它更加适合大项目的开发。Jupyter像一个草稿本最大的特点是“写一小段运行一小段”适合学习、调试代码、调整作图参数等等。因此很多科研人都是Jupyter → 验证成功 → PyCharm → 形成项目那么就会有人好奇在这个过程中Anaconda的作用又是什么呢他其实就是提供了python的环境是个Python环境管理器。如果我们合并了Jupyter和Pycharm调用的Python让他们都使用我们刚刚创建的data_analysis环境下的python 3.11那么他俩就都是调用者而被使用的Python是在我们的Anaconda下的。ps以上回答来源于gpt我加工整理了一下...