在jupyter里面使用conda创建的虚拟环境

提要

1. conda常用的命令。

conda list 查看安装了哪些包。


conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境


conda update conda 检查更新当前conda

2. 创建Python虚拟环境。

 使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等） anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
 指定python版本为2.7，注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下，自动安装最新python版本
 conda create -n env_name python=2.7
 同时安装必要的包

conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7
3. 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境。
打开命令行输入python –version可以检查当前python的版本。
使用如下命令即可 激活你的虚拟环境(即将python的版本改变)。
Linux: conda activate your_env_name(虚拟环境名称)

4. 对虚拟环境中安装额外的包。
   使用命令conda activate your_env_name 激活你的虚拟环境
   使用命令conda install [package] 即可安装package到your_env_name中

5. 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)。
   使用如下命令即可。
   conda deactivate env_name，也可以使用activate root切回root环境

6. 删除虚拟环境。
   移除环境
   使用命令conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) –all， 即可删除。
   删除环境中的某个包。
   使用命令conda remove –name your_env_name $package_name 即可。

   jupyter使用conda创建的虚拟环境

7. 安装 jupyter kernel
   conda activate your_env_name
   conda install ipykernel

8. 安装一个插件让jupyter notebook可以运行于指定的conda虚拟环境。
   conda install nb_conda_kernels

9. 连接虚拟环境到jupyter kernel
   python -m ipykernel install –user –name [环境名]

10. 删除虚拟环境
    jupyter kernelspec remove your_env_name

完成！