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基于miniconda构建Python虚拟环境

打开命令行终端。输入conda list查看已安装的包。输入conda env list查看已有的虚拟环境。创建新的虚拟环境：使用命令conda create n 环境名 python=版本号创建新的虚拟环境。例如，创建名为complex_networks的虚拟环境，并指定Python版本为3.9.6，可以使用命令conda create n complex_networks python=3.9....
基于miniconda构建Python虚拟环境
基于miniconda构建Python虚拟环境的步骤如下：
下载并安装miniconda：
访问miniconda官方网址下载适用于你操作系统的miniconda安装包。按照安装向导完成安装，可以选择更改安装路径。配置环境变量：
打开“控制面板” > “系统和安全” > “系统” > “高级系统设置” > “环境变量”。在“系统变量”中找到名为Path的变量，并编辑，将miniconda的安装路径添加到其中。查看已有的包和虚拟环境：
打开命令行终端。输入conda list查看已安装的包。输入conda env list查看已有的虚拟环境。创建新的虚拟环境：
使用命令conda create n 环境名 python=版本号创建新的虚拟环境。例如，创建名为complex_networks的虚拟环境，并指定Python版本为3.9.6，可以使用命令conda create n complex_networks python=3.9.6。按提示输入y并按回车确认创建。激活虚拟环境：
使用命令activate 环境名激活虚拟环境。例如，激活complex_networks环境，可以使用命令activate complex_networks。安装包：
在激活的虚拟环境中，使用pip install 包名命令安装包。例如，安装numpy可以使用命令pip install numpy。若遇到安装包下载慢的问题，可以指定国内下载源，如清华或阿里。使用命令pip config set global.indexurl 国内源地址和pip config set install.trustedhost 源域名进行设置。测试虚拟环境：
在命令行终端中运行Python脚本或交互式Python会话，测试安装的包是否正常工作。也可以在IDE中选择激活的虚拟环境作为Python解释器，进行开发和测试。在Jupyter Notebook中使用虚拟环境：
若想在Jupyter Notebook中使用创建的虚拟环境，需要在该环境中安装ipykernel，使用命令conda install n 环境名 ipykernel。安装完成后，重启Jupyter Notebook，并在新建Notebook时选择对应的虚拟环境作为Kernel。2025-04-14
mengvlog 阅读 217 次 更新于 2025-10-31 15:20:36 我来答关注问题0
1 个回答檬味博客专题活动
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