Anaconda最新版2026版安装教程
一、Anaconda的下载安装
建议使用清华镜像源 下载(anaconda 的官网上进行安装的话因为国内网络的问题，下载速度很慢)
清华大学开源软件镜像站
以Windows-x86_64为例，这里选择下载最新版本的Anaconda3-2025.12-2-windows-x86_64.exe 下载完成后就可以得到一个exe文件。
如图，鼠标左键双击
现在一步一步按照提示安装
注：路径名字最后要为Anaconda3
二 、Anaconda的基本配置
右击此电脑===>属性===>高级系统设置
新建好后，记得点击确定。
在windows菜单栏搜索Anaconda,以管理员身份打开anaconda prompt
查看版本号，检查是否成功安装
conda --version成功安装会显示Anaconda的版本号，这里anaconda就安装完成了。
打开上面的anaconda prompt命令窗口，输入
conda info在C盘-用户-用户名，找到.condarc
删除其他的，输入以下指令(我这里修改为E盘)
envs_dirs: - E:\Anaconda_envs\envs pkgs_dirs: - E:\Anaconda_envs\pkgsCTRL + S 保存
以管理员身份打开anaconda prompt，输入以下指令
# 添加清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # 添加阿里云镜像源 conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/ # 添加中科大源 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ # （可选）设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「2301_80430541」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/2301_80430541/article/details/160301713如果这里误装了不可用的镜像源可以输入以下指令删除
conda config --remove-key channels最后我们验证一下上面的内容是否成功配置
conda info这里就完成了。
三、Anaconda 常用命令速查表
（注意:需要在Anaconda自带的命令行工具使用）
你可以在开始菜单中的Anaconda文件夹下拉框中找到它
（一）conda 自身管理命令
功能：查看 conda 版本
conda --version更新 conda 到最新版
conda update conda功能：查看所有配置信息（路径、镜像源等）
conda info（二）虚拟环境管理命令（最常用）
功能：创建环境（示例：创建名为 py38、Python3.8 的环境；不指定版本则用默认 Python3.12）
创建指定Python版本的环境（示例：py38 + Python3.8）
conda create -n py38 python=3.8创建默认Python版本的环境（示例：py_default，用系统默认Python版本）
conda create -n py_default功能：创建环境并装包（示例：创建环境时直接装 NumPy 和 Pandas，省得后续再装）
（示例：创建 py38 环境并安装 NumPy、Pandas）：
conda create -n py38 python=3.8 numpy pandas功能：查看所有环境（带 “*” 的是当前激活的环境）
conda env list功能：激活环境（示例：激活 py38 环境，激活后 cmd 前缀会显示环境名）
conda activate py38功能：退出环境（退出后回到 base 环境，前缀显示 “(base)”）
conda deactivate功能：克隆环境（示例：复制 py38 到 py38_copy，避免重复配置）
（示例：克隆 py38 为 py38_copy）：
conda create --name py38_copy --clone py38功能：删除环境（删除前确认无重要文件，删除后无法恢复；示例：删除 py38 环境）
（示例：删除 py38 环境）：
conda remove -n py38 --all（三）包管理命令
功能：安装包（默认装最新版；指定版本需加 “= 版本号”，示例：安装 matplotlib）
安装最新版 matplotlib
conda install matplotlib安装指定版本 matplotlib（示例：3.8.0 版本）
conda install matplotlib=3.8.0功能：给指定环境装包（不用激活环境也能装；示例：给 py38 环境装 tensorflow）
（示例：给 py38 环境装 tensorflow）：
conda install -n py38 tensorflow功能：卸载包（示例：卸载当前环境中的 numpy）
（示例：卸载当前环境的 numpy）：
conda update numpy更新当前环境所有包
conda update --all功能：查看已装包（显示当前环境所有包及版本）
conda list功能：搜索包（查看 conda 仓库中该包的可用版本；示例：搜索 numpy）
（示例：搜索 numpy 可用版本）：
conda search numpy功能：清理缓存（删除下载的临时包，释放磁盘空间，不影响已装包）
conda clean --all（四）环境导出与恢复（项目协作必备）
功能：导出环境配置（生成.yml 文件，记录环境中所有包及版本；示例：导出到 D:\env\py38.yml）
（示例：导出当前环境到 D:\env\py38.yml）：
conda env export > D:\env\py38.yml功能：恢复环境（拿到别人的.yml 文件后，一键复现相同环境，避免 “你这能跑我这报错”；示例：根据 D:\env\py38.yml 恢复）
（示例：根据 D:\env\py38.yml 恢复环境）：
conda env create -f D:\env\py38.yml四、Anaconda 彻底卸载
1. 常规卸载主程序
打开系统设置 →「应用」→「安装的应用」
搜索「Anaconda3」→ 点击「卸载」→ 按提示完成
2. 清理安装目录残留
删除 Anaconda 安装文件夹（如 D:\Anaconda3 或 C:\ProgramData\anaconda3）
若提示文件占用，先关闭所有终端和 IDE
3. 清理用户目录残留
打开路径 C:\Users\你的用户名
按「Ctrl+Shift+.」显示隐藏文件，删除 .conda 和 .continuum 文件夹
4. 清理环境变量残留
右键「此电脑」→「属性」→「高级系统设置」→「环境变量」
在「用户变量」和「系统变量」的「Path」中，删除所有含「anaconda3」的路径
依次点击「确定」保存
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