Anaconda环境变量的配置图文详解

Anaconda是用于科学计算的Python发行版，它集成了众多常用的科学计算库，并提供Conda包管理系统。在使用Anaconda时，我们需要正确配置环境变量，才能在命令行中正常使用Anaconda的命令和库。

环境变量的配置

Windows系统

1. 打开Anaconda Prompt，输入以下命令：

conda info --envs

1. 找到想要添加到系统路径中的环境的目录，例如：

C:\Users\UserName\Anaconda3
C:\Users\UserName\Anaconda3\envs\myenv

1. 打开系统环境变量设置界面：

2. 鼠标右键点击“此电脑”，选择“属性”；

3. 选择“高级系统设置”；

4. 选择“环境变量”。

5. 在系统变量中，找到“Path”，点击“编辑”。

6. 新建一个变量或编辑“Path”值，在值的末尾添加Anaconda的目录路径，以分号隔开，例如：

C:\Users\UserName\Anaconda3;C:\Users\UserName\Anaconda3\envs\myenv

1. 点击“确定”保存环境变量设置，关闭所有窗口。

2. 打开一个新的命令行窗口或重启计算机，即可在命令行中使用Anaconda的命令和库。

Linux和macOS系统

1. 打开终端，输入以下命令：

conda info --envs

1. 找到想要添加到环境变量中的环境的目录，例如：

/home/user/anaconda3
/home/user/anaconda3/envs/myenv

1. 打开环境变量配置文件：

2. 对于Linux系统：打开~/.bashrc文件

3. 对于macOS系统：打开~/.bash_profile文件

4. 在文件末尾添加如下内容，以添加Anaconda的目录路径为例：

export PATH="/home/user/anaconda3/bin:$PATH"
export PATH="/home/user/anaconda3/envs/myenv/bin:$PATH"

1. 输入以下命令让环境变量生效：

source ~/.bashrc

或

source ~/.bash_profile

1. 新开一个终端窗口，即可在命令行中使用Anaconda的命令和库。

示例说明

Windows系统示例

假设我们在Windows系统中使用Python和Numpy库，我们需要先在Anaconda Prompt中建立一个新环境，然后安装Python和Numpy：

conda create --name myenv
conda activate myenv
conda install python numpy

然后，我们需要将这个新环境添加到系统路径中：

1. 打开Anaconda Prompt，输入以下命令：

conda info --envs

1. 找到myenv环境的目录，例如：

C:\Users\UserName\Anaconda3\envs\myenv

1. 打开系统环境变量设置界面，编辑系统变量“Path”，添加“C:\Users\UserName\Anaconda3\envs\myenv”到变量值的末尾。

2. 新开一个Anaconda Prompt窗口，输入以下命令：

python

1. 输入以下Python代码，测试Numpy库是否安装成功：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

如果输出了array([1,2,3])，则说明Numpy库安装成功。

Linux系统示例

假设我们在Linux系统中使用Python和Pandas库，我们需要在终端中建立一个新环境，然后安装Python和Pandas：

conda create --name myenv
conda activate myenv
conda install python pandas

然后，我们需要将这个新环境添加到环境变量中：

1. 在终端中输入以下命令：

conda info --envs

1. 找到myenv环境的目录，例如：

/home/user/anaconda3/envs/myenv

1. 打开~/.bashrc文件，添加以下内容：

export PATH="/home/user/anaconda3/envs/myenv/bin:$PATH"

1. 输入以下命令让环境变量生效：

source ~/.bashrc

1. 新开一个终端窗口，输入以下命令：

python

1. 输入以下Python代码，测试Pandas库是否安装成功：

import pandas as pd
data = {'name': ['John', 'Emma', 'Peter'], 'age': [20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

如果输出了以下内容：

    name  age
0   John   20
1   Emma   25
2  Peter   30

则说明Pandas库安装成功。