Anaconda 自带 Python（解释器） 和 Conda（包、环境管理器），通过 Conda 能够方便地安装、管理和切换不同版本的 Python 环境和对应的库。
清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
conda -V
conda 22.9.0
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#下pytorch：conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c 镜像地址 -c nvidia
#清华镜像-pytorch、torchvision、torchaudio：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
#清华镜像-cudatoolkit及其他包：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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#创建名为env_name且python版本为x.x的库
conda create -n env_name python=x.x
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conda create --prefix "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\py310" python=3.10
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#创建纯净版的虚拟环境
conda create -n env_name python=x.x --no-default-packages
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#激活 进入虚拟环境 env_name
conda activate env_name
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#退出
conda deactivate
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#查看已有的虚拟环境
conda env list
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#删除
conda remove -n env_name --all
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#重命名
conda create -n env_name1 --clone env_name2
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#搜索包可用的版本号
conda search scikit-learn
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#安装sklearn库
pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#`load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2.