Conda 环境

创建一个名为python34的环境，指定Python版本是3.4
conda create --name python34 python=3.4

创建指定python版本的环境
conda create --name your_env_name python=2.7
conda create --name your_env_name python=3
conda create --name your_env_name python=3.5

创建包含某些包的环境
conda create --name your_env_name numpy scipy

创建指定python版本下包含某些包的环境
conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy

激活某个环境
activate your_env_name # for Windows
source activate your_env_name # for Linux & Mac

退出某个环境
deactivate your_env_name # for Windows
source deactivate your_env_name # for Linux & Mac

退出当前环境
conda deactivate

列举当前所有环境
conda info --envs
conda env list

复制某个环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name

删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all

Conda包管理

查看

查看当前环境下已安装的包
conda list

查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34

查找package信息
conda search numpy

查看python版本
python -V

安装package

安装xxxx
conda install xxxx

conda install -n python34 numpy # 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境 也可以通过-c指定通过某个channel安装

conda install -c spyder-ide spyder=3.0.0 加一个-c表示从http://anaconda.org下载资源包

更新package

更新所有库
conda update --all

更新package
conda update -n python34 numpy

更新conda，保持conda环境最新
conda update conda
conda update anaconda

更新python
conda update python

更新 scikit-learn
conda update scikit-learn

更新 scikit-learn 到指定版本
conda install -c anaconda scikit-learn=0.20.1

删除package

conda remove -n python34 numpy

安装 Tensorflow (for Windows)

通常会新建一个虚拟环境，然后进入新环境，再安装tensorflow
conda create --name your_env_name
activate your_env_name
conda install -c conda-forge tensorflow
packageURL
安装完查看tensorflow版本
conda list tensorflow
最后安装成功可以离开当前环境
conda deactivate

安装 xgboost (for Windows)

anaconda search -t conda xgboost

搜索结果界面

cheat-sheet下载

jupyter notebook 添加环境

1. conda install -c anaconda ipykernel
2. python -m ipykernel install --user --name=firstEnv