anacoda虚拟环境

### 如何创建和管理 Anaconda 虚拟环境

#### 打开 Anaconda Prompt
为了启动命令界面，需通过开始菜单找到Anaconda3(64-bit)，随后进入所有应用程序列表中的Anaconda Prompt来开启终端窗口[^2]。

#### 创建虚拟环境
在 Anaconda Prompt 中输入如下指令以创建新的虚拟环境：

conda create -n 虚拟环境名字 python=3.6

这条语句会基于 Python 3.6 版本建立名为 `虚拟环境名字` 的新环境。当然，可替换 `虚拟环境名字` 和指定不同的 Python 版本来适应具体需求[^1]。

#### 激活与停用虚拟环境
一旦创建完成，可通过下面两条命令分别激活或退出该自定义环境：

- **激活**：`conda activate 虚拟环境名字`
- **停用**：`conda deactivate`

这使用户能够在不同环境下轻松切换工作状态，确保各个项目的独立性和稳定性[^4]。

#### 安装额外软件包
当处于某个特定的虚拟环境中时，可以通过 pip 或者 conda 来安装所需的第三方库文件。例如，如果想要在这个新建的环境中加入 NumPy 库，则只需执行以下操作之一即可：

- 使用 Conda 安装：`conda install numpy`
- 使用 Pip 安装：`pip install numpy`

值得注意的是，在大多数情况下推荐优先考虑使用 conda 进行安装，因为这样可以获得更好的兼容性支持以及更稳定的性能表现[^3]。

#### 升级 Python 解释器版本
对于已经存在的虚拟环境而言，有时可能需要更新其内部使用的 Python 解释器至最新稳定版或其他所需的具体版本号。此时应该先确认当前可用的 Python 发布版本清单，再决定具体的升级目标；之后便能够利用类似于这样的命令来进行相应调整：

conda update python    # 更新到最新的次要版本
conda install python=x.y.z   # 将 Python 设置为 x.y.z 版本

这里假设 x.y.z 表示期望达到的确切 Python 主次版本组合形式。

#### 删除不再需要的虚拟环境
最后，如果有任何不再使用的旧有虚拟环境占用着磁盘空间资源的话，那么就可以借助于如下的简单命令将其彻底移除掉：

conda env remove --name 虚拟环境名字

此过程将会连同关联的数据一起清除干净，从而释放出宝贵的存储容量给其他更重要的用途所用。