官网：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

国内镜像（推荐）：

清华：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

中科大：https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/miniconda/

安装，勾选 “Add Miniconda3 to my PATH”

验证安装

conda --version  # 显示版本即成功

conda info       # 查看详细信息

conda常用命令

环境管理（核心）

查看所有环境

conda env list

# 或

conda info --envs

创建环境

# 基础：指定名字 + Python 版本

conda create -n myenv python=3.11

# 创建立即装包

conda create -n myenv python=3.11 numpy pandas

# -y 自动确认

conda create -n myenv python=3.11 -y

激活 / 退出环境

# 激活

conda activate myenv

激活后终端前缀会变成 (myenv)

# 退出（回到 base）

conda deactivate

复制 / 删除环境

# 导出（当前环境）

conda env export > environment.yml

# 从 yml 创建

conda env create -f environment.yml

# 跨平台（不含系统依赖）

conda env export --no-builds > env.yml

安装包

# 当前环境

conda install numpy

conda install numpy=1.26.0  # 指定版本

# 多个包

conda install numpy pandas matplotlib

# 指定环境安装（不用激活）

conda install -n myenv numpy

# 从 conda-forge 安装（常用）

conda install -c conda-forge scikit-learn

# conda 没有的包，用 pip（激活环境后）

pip install openai

查看包

# 更新单个包

conda update numpy

# 更新所有包（谨慎）

conda update --all

# 更新 conda 自身

conda update conda

更新包

# 更新单个包

conda update numpy

# 更新所有包（谨慎）

conda update --all

# 更新 conda 自身

conda update conda

卸载包

# 当前环境卸载

conda remove numpy

# 指定环境卸载

conda remove -n myenv numpy

国内镜像加速

# 添加清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

# 设置频道优先级

conda config --set channel_priority strict

# 显示下载源

conda config --show channels

常用命令速查表

功能命令

查看版本conda -V / conda --version

查看环境conda env list

创建环境conda create -n myenv python=3.11

激活环境conda activate myenv

退出环境conda deactivate

删除环境conda remove -n myenv --all

安装包conda install numpy

安装指定版本conda install numpy=1.26

从 conda-forge 安装conda install -c conda-forge pkg

查看已装包conda list

更新包conda update numpy

卸载包conda remove numpy

导出环境conda env export > env.yml

导入环境conda env create -f env.yml

清理缓存conda clean -a