本文为您详细介绍了2025年最新版的Anaconda安装教程，旨在帮助开发者掌握Anaconda的使用。内容涵盖Anaconda的下载安装、基本操作、环境管理、包安装与更新、数据分析和可视化、机器学习、深度学习等高级功能。

Anaconda简介

Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等

因此安装Anaconda的好处主要为以下几点：

1）包含conda：conda是一个环境管理器，其功能依靠conda包来实现，该环境管理器与pip类似，那有童鞋会问了：我能通过pip装conda包达到conda环境管理器一样的功能吗？答案是不能，conda包的实现离不开conda环境管理器。想详细知道两者异同可以去知乎遛一遛https://www.zhihu.com/question/279152320

2）安装大量工具包：Anaconda会自动安装一个基本的python，该python的版本Anaconda的版本有关。该python下已经装好了一大堆工具包，这对于科学分析计算是一大便利，你愿意费时耗力使用pip一个个包去装吗？

3）可以创建使用和管理多个不同的Python版本：比如想要新建一个新框架或者使用不同于Anoconda装的基本Python版本，Anoconda就可以实现同时多个python版本的管理

  安装新的anaconda需要卸载干净上一个版本的anaconda，不然可能会在新版本安装过程或者后续使用过程中出错，完全卸载干净anaconda的方法，可以参考我的博客！

安装

1：下载anaconda安装包

    官网：[Anaconda | The Operating System for AI](https://www.anaconda.com/)

（不过官网是外网，这里推荐国内清华大学的镜像源，对于国内的网络友好，下载速度更快！）

清华镜像网：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
这里有许多版本，博主这些选择下载最新版本的2024.10-1版本，大家根据需求选择即可。

2： 安装anaconda

    打开刚刚下载好的安装包，双击运行。

     前面我们一直确认next即可。直到这里我们选择all user。

     这里选择安装路径，这里最好选择自己的路径（默认安装是安装在C盘）。

    这里我们只选择第二个，默认带一个python3.12环境。

     然后等待安装即可，安装文件有几GB，时间会可能会比较久，因各自电脑配置而异，耐心等待即可。

    这里建议勾选，选择finish。（我截的图忘记勾选了，可以选上哈）

     到这里anaconda已经安装完成。

3：配置环境变量

打开设置，搜索“查看高级系统设置”，点击打开。
若安装时已勾选自动配置， 此步可忽略

     打开环境变量。

    在系统变量中，找到变量path。

     双击打开，右键新建。

    新建五个变量进去，将下面的五个变量的结合你的anaconda实际安装目录来更改写入。

（我这里的anaconda安装路径为D:\Anaconda3，把下面的更改为你的anaconda路径即可）

D:\Anaconda3
D:\Anaconda3\Scripts
D:\Anaconda3\Library\bin
D:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin
D:\Anaconda3\Library\usr\bin

    添加结束，右下角确认退出。 

4：检查是否安装成功

按下Win+R，输入cmd打开终端。

输入命令检验。//检验anaconda版本

conda --version    

//进入anaconda自带的python环境

python    

5：更改镜像源

（切记，更改镜像源需要在系统环境，如果第四步进入了python环境，需要先输入exit退出，或者重新打开一个终端更改镜像源）
更改方法一：cmd后依次输入下面命令
直接输入以下命令即可，将默认的国外站点更改为国内的镜像源，速度更快！

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
 
//设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

更改方法二：打开 .condarc文件，直接简单粗暴的把上面的内容复制进去
打开C盘用户目录，我这里是

C:\Users\User

找到.condarc文件，

ssl_verify: true
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

6：更新包

更新时间较长，建议找个空余时间更新,不更新也可以，但为避免后续安装其他东西出错最好更一下，这里我就不更了，把命令贴出来

先更新conda

conda update conda

再更新第三方所有包

conda upgrade --all

7：检查

    有一些小伙伴会发现安装anaconda之后，找不到相关的程序。通过下面的方式，在菜单搜索里面，搜索anaconda，就会出现相关终端。

Jupyter Notebook

一.Jupyter Notebok简介

Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。
Jupyter Notebook官方介绍

Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。

组成部分
1.1.网页应用
网页应用即基于网页形式的、结合了编写说明文档、数学公式、交互计算和其他富媒体形式的工具。简言之，网页应用是可以实现各种功能的工具。
2.2.文档
即Jupyter Notebook中所有交互计算、编写说明文档、数学公式、图片以及其他富媒体形式的输入和输出，都是以文档的形式体现的。
这些文档是保存为后缀名为.ipynb的JSON格式文件，不仅便于版本控制，也方便与他人共享。
此外，文档还可以导出为：HTML、LaTeX、PDF等格式。

3.Jupyter Notebook的主要特点

• 编程时具有语法高亮、缩进、tab补全的功能。
• 可直接通过浏览器运行代码，同时在代码块下方展示运行结果。
• 以富媒体格式展示计算结果。富媒体格式包括：HTML，LaTeX，PNG，SVG等。
• 对代码编写说明文档或语句时，支持Markdown语法。
• 支持使用LaTeX编写数学性说明。

二.安装Jupyter Notebook

0.先试用再决定
如果看了以上对Jupyter Notebook的介绍你还是拿不定主意究竟是否适合你，那么不要担心，你可以先免安装试用体验一下，戳这里(点击链接)然后再做决定。

官方提供的同时试用是有限的，如果你点击链接之后进入的页面如下图所示，那么不要着急，过会儿再试试看吧。

如果你足够幸运，那么你将看到如下界面，就可以开始体验啦。

编辑页面如下

1.安装
①安装前提
安装Jupyter Notebook的前提是需要安装了Python（3.3版本及以上，或2.7版本）。

②使用Anaconda安装
如果是小白，那么建议你通过安装Anaconda来解决Jupyter Notebook的安装问题，因为Anaconda已经自动为你安装了Jupter Notebook及其他工具，还有python中超过180个科学包及其依赖项。

你可以通过进入Anaconda的官方下载页面自行选择下载；如果你对阅读英文文档感到头痛，或者对安装步骤一无所知，甚至也想快速了解一下什么是Anaconda，那么可以去搜索安装Anaconda的相关内容

常规来说，安装了Anaconda发行版时已经自动为你安装了Jupyter Notebook的，但如果没有自动安装，那么就在终端（Linux或macOS的“终端”，Windows的“Anaconda Prompt”，以下均简称“终端”）中输入以下命令安装：

conda install jupyter notebook

③使用pip命令安装
如果你是有经验的Python玩家，想要尝试用pip命令来安装Jupyter Notebook，那么请看以下步骤吧！接下来的命令都输入在终端当中的噢！
首先把pip升级到最新版

# Python 3.x
pip3 install --upgrade pip
1
2
# Python 2.x
pip install --upgrade pip

注意：老版本的pip在安装Jupyter Notebook过程中或面临依赖项无法同步安装的问题。因此强烈建议先把pip升级到最新版本。

安装Jupyter Notebook

# Python 3.x
pip3 install jupyter
1
2
# Python 2.x
pip install jupyter

三.运行Jupyter Notebook

0.帮助
如果你有任何jupyter notebook命令的疑问，可以考虑查看官方帮助文档，命令如下：

jupyter notebook --help

或者

jupyter notebook -h

1.启动

①默认端口启动

在终端中输入以下命令：

jupyter notebook

执行命令之后，在终端中将会显示一系列notebook的服务器信息，同时浏览器将会自动启动Jupyter Notebook。
启动过程中终端显示内容如下：

$ jupyter notebook
[I 08:58:24.417 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /Users/catherine
[I 08:58:24.417 NotebookApp] 0 active kernels
[I 08:58:24.417 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/
[I 08:58:24.417 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).

注意：之后在Jupyter Notebook的所有操作，都请保持终端不要关闭，因为一旦关闭终端，就会断开与本地服务器的链接，你将无法在Jupyter Notebook中进行其他操作。

浏览器地址栏中默认地将会显示：http://localhost:8888。其中，“localhost”指的是本机，“8888”则是端口号。

如果你同时启动了多个Jupyter Notebook，由于默认端口“8888”被占用，因此地址栏中的数字将从“8888”起，每多启动一个Jupyter Notebook数字就加1，如“8889”、“8890”……

②指定端口启动
如果你想自定义端口号来启动Jupyter Notebook，可以在终端中输入以下命令：

jupyter notebook --port <port_number>

其中，“<port_number>”是自定义端口号，直接以数字的形式写在命令当中，数字两边不加尖括号“<>”。如：jupyter notebook --port 9999，即在端口号为“9999”的服务器启动Jupyter Notebook。

③启动服务器但不打开浏览器
如果你只是想启动Jupyter Notebook的服务器但不打算立刻进入到主页面，那么就无需立刻启动浏览器。在终端中输入：

jupyter notebook --no-browser

此时，将会在终端显示启动的服务器信息，并在服务器启动之后，显示出打开浏览器页面的链接。当你需要启动浏览器页面时，只需要复制链接，并粘贴在浏览器的地址栏中，轻按回车变转到了你的Jupyter Notebook页面。

例图中由于在完成上面内容时我同时启动了多个Jupyter Notebook，因此显示我的“8888”端口号被占用，最终分配给我的是“8889”。

2.主页面

①主页面内容
当执行完启动命令之后，浏览器将会进入到Notebook的主页面，如下图所示。

如果你的主页面里边的文件夹跟我的不同，或者你在疑惑为什么首次启动里边就已经有这么多文件夹，不要担心，这里边的文件夹全都是你的家目录里的目录文件。你可以在终端中执行以下2步来查看：
第一步: cd 或cd - 或cd ~ 或cd /Users/<user_name>
这个命令将会进入你的家目录。“<user_name>” 是用户名。用户名两边不加尖括号“<>”。
第二步: ls
这个命令将会展示你家目录下的文件。

②设置Jupyter Notebook文件存放位置
如果你不想把今后在Jupyter Notebook中编写的所有文档都直接保存在家目录下，那你需要修改Jupyter Notebook的文件存放路径。

⑴创建文件夹/目录
Windows用户在想要存放Jupyter Notebook文件的磁盘中新建文件夹并为该文件夹命名；双击进入该文件夹，然后复制地址栏中的路径
Linux/macOS用户在想要存放Jupyter Notebook文件的位置创建目录并为目录命名，命令为：mkdir <directory_name>；进入目录，命令为：cd <directory_name>；查看目录的路径，命令为：pwd；复制该路径。注意：“<directory_name>”是自定义的目录名。目录名两边不加尖括号“<>”。
⑵配置文件路径
一个便捷获取配置文件所在路径的命令：

jupyter notebook --generate-config

注意： 这条命令虽然可以用于查看配置文件所在的路径，但主要用途是是否将这个路径下的配置文件替换为默认配置文件。

如果你是第一次查询，那么或许不会出现下图的提示；若文件已经存在或被修改，使用这个命令之后会出现询问“Overwrite /Users/raxxie/.jupyter/jupyter_notebook_config.py with default config? [y/N]”，即“用默认配置文件覆盖此路径下的文件吗？”，如果按“y”，则完成覆盖，那么之前所做的修改都将失效；如果只是为了查询路径，那么一定要输入“N”。

常规的情况下，Windows和Linux/macOS的配置文件所在路径和配置文件名如下所述：

• Windows系统的配置文件路径：C:\Users<user_name>.jupyter\
• Linux/macOS系统的配置文件路径：/Users/<user_name>/.jupyter/ 或 ~/.jupyter/
• 配置文件名：jupyter_notebook_config.py

注意：

• ① “<user_name>”为你的用户名。用户名两边不加尖括号“<>”。
• ② Windows和Linux/macOS系统的配置文件存放路径其实是相同的，只是系统不同，表现形式有所不同而已。
• ③ Windows和Linux/macOS系统的配置文件也是相同的。文件名以“.py”结尾，是Python的可执行文件。
• ④ 如果你不是通过一步到位的方式前往配置文件所在位置，而是一层一层进入文件夹/目录的，那么当你进入家目录后，用ls命令会发现找不到“.jupyter”文件夹/目录。这是因为凡是以“.”开头的目录都是隐藏文件，你可以通过ls -a命令查看当前位置下所有的隐藏文件。

⑶修改配置文件

• Windows系统的用户可以使用文档编辑工具或IDE打开jupyter_notebook_config.py文件并进行编辑。常用的文档编辑工具和IDE有记事本、Notepad++、vim、Sublime Text、PyCharm等。其中，vim是没有图形界面的，是一款学习曲线较为陡峭的编辑器，其他工具在此不做使用说明，因为上手相对简单。通过vim修改配置文件的方法请继续往下阅读。
• Linux/macOS系统的用户建议直接通过终端调用vim来对配置文件进行修改。具体操作步骤如下：
  ⒜ 打开配置文件
  打开终端，输入命令：

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

执行上述命令后便进入到配置文件当中了。

⒝ 查找关键词
进入配置文件后查找关键词c.NotebookApp.notebook_dir。查找方法如下：
进入配置文件后不要按其他键，用英文半角直接输入/c.NotebookApp.notebook_dir，这时搜索的关键词已在文档中高亮显示了，按回车，光标从底部切换到文档正文中被查找关键词的首字母。

⒞ 编辑配置文件
按小写i进入编辑模式，底部出现–INSERT–说明成功进入编辑模式。使用方向键把光标定位在第二个单引号上（光标定位在哪个字符，就在这个字符前开始输入），把 创建文件夹/目录 章节 步骤中复制的路径粘贴在此处。

⒟ 取消注释
把该行行首的**井号(#)**删除。因为配置文件是Python的可执行文件，在Python中，井号(#)表示注释，即在编译过程中不会执行该行命令，所以为了使修改生效，需要删除井号(#)。

⒠ 保存配置文件
先按ESC键，从编辑模式退出，回到命令模式。
再用英文半角直接输入:wq，回车即成功保存且退出了配置文件。

注意：

• 冒号（:） 一定要有，且也是英文半角。
• w：保存。
• q：退出。
  ⒡ 验证
  在终端中输入命令jupyter notebook打开Jupyter Notebook，此时你会看到一个清爽的界面，恭喜！
  

⒢ 注意
以上所有命令均以英文半角格式输入，若有报错，请严格检查这两个条件，英文且半角。

这里仅介绍了vim编辑器修改配置文件的方法，没有对vim编辑器的详细使用进行讲解，所以无需了解vim编辑器的具体使用方法，只需要按照上述步骤一定可以顺利完成修改！
推荐有时间和经历时学习一下vim编辑器的使用。这款强大的编辑器将会成为你未来工作中的利器。

四.Jupyter Notebook的基本使用

1.Files页面

此时你的界面当中应该还没有“Conda”和“Nbextensions”类目。不要着急，这两个类目将分别在== “五、拓展功能”中的“1.关联Jupyter Notebook和conda的环境和包——‘nb_conda’”和“2.Markdown生成目录”中安装。 ==

Files页面是用于管理和创建文件相关的类目。

对于现有的文件，可以通过勾选文件的方式，对选中文件进行复制、重命名、移动、下载、查看、编辑和删除的操作。

同时，也可以根据需要，在“New”下拉列表中选择想要创建文件的环境，进行创建“ipynb”格式的笔记本、“txt”格式的文档、终端或文件夹。如果你创建的环境没有在下拉列表中显示，那么你需要依次前往==“五、拓展功能”中的“1.关联Jupyter Notebook和conda的环境和包——‘nb_conda’”和“六、增加内核——‘ipykernel’”中解决该问题。==

① 笔记本的基本操作

上图展示的是笔记本的基本结构和功能。根据图中的注解已经可以解决绝大多数的使用问题了！

工具栏的使用如图中的注解一样直观，在此不过多解释。需要特别说明的是“单元格的状态”，有Code，Markdown，Heading，Raw NBconvert。其中，最常用的是前两个，分别是代码状态，Markdown编写状态。Jupyter Notebook已经取消了Heading状态，即标题单元格。取而代之的是Markdown的一级至六级标题。而Raw NBconvert目前极少用到，此处也不做过多讲解。

菜单栏涵盖了笔记本的所有功能，即便是工具栏的功能，也都可以在菜单栏的类目里找到。然而，并不是所有功能都是常用的，比如Widgets，Navigate。Kernel类目的使用，主要是对内核的操作，比如中断、重启、连接、关闭、切换内核等，由于我们在创建笔记本时已经选择了内核，因此切换内核的操作便于我们在使用笔记本时切换到我们想要的内核环境中去。由于其他的功能相对比较常规，根据图中的注解来尝试使用笔记本的功能已经非常便捷，因此不再做详细讲解。

② 笔记本重命名的两种方式
⑴ 笔记本内部重命名
在使用笔记本时，可以直接在其内部进行重命名。在左上方“Jupyter”的图标旁有程序默认的标题“Untitled”，点击“Untitled”然后在弹出的对话框中输入自拟的标题，点击“Rename”即完成了重命名。

⑵ 笔记本外部重命名
若在使用笔记本时忘记了重命名，且已经保存并退出至“Files”界面，则在“Files”界面勾选需要重命名的文件，点击“Rename”然后直接输入自拟的标题即可。

2.Running页面
Running页面主要展示的是当前正在运行当中的终端和“ipynb”格式的笔记本。若想要关闭已经打开的终端和“ipynb”格式的笔记本，仅仅关闭其页面是无法彻底退出程序的，需要在Running页面点击其对应的“Shutdown”。更多关闭方法可以查阅==“八、关闭和退出”中的“1.关闭笔记本和终端”==

3.Clusters页面
Clusters类目现在已由IPython parallel对接，且由于现阶段使用频率较低，因此在此不做详细说明，想要了解更多可以访问IPython parallel的官方网站

4.Conda页面
Conda页面主要是Jupyter Notebook与Conda关联之后对Conda环境和包进行直接操作和管理的页面工具。详细信息请直接查阅==“五、拓展功能”中的“1.关联Jupyter Notebook和conda的环境和包——‘nb_conda’”。==这是目前使用Jupyter Notebook的必备环节，因此请务必查阅。

5.Nbextensions页面

Nbextensions页面提供了多个Jupyter Notebook的插件，使其功能更加强大。该页面中主要使用的插件有nb_conda，nb_present，Table of Contents(2)。这些功能我们无需完全掌握，也无需安装所有的扩展功能，根据本文档提供的学习思路，我们只需要安装Talbe of Contents(2)即可，该功能可为Markdown文档提供目录导航，便于我们编写文档。该安装指导请查阅==“五、拓展功能”中的“2.Markdown生成目录”。==

五.拓展功能

1.关联Jupyter Notebook和conda的环境和包——“nb_conda”

① 安装**

conda install nb_conda

执行上述命令能够将你conda创建的环境与Jupyter Notebook相关联，便于你在Jupyter Notebook的使用中，在不同的环境下创建笔记本进行工作。

② 使用
可以在Conda类目下对conda环境和包进行一系列操作。

可以在笔记本内的“Kernel”类目里的“Change kernel”切换内核。

③ 卸载

canda remove nb_conda

执行上述命令即可卸载nb_conda包。

2.Markdown生成目录

不同于有道云笔记的Markdown编译器，Jupyter Notebook无法为Markdown文档通过特定语法添加目录，因此需要通过安装扩展来实现目录的添加。

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

执行上述命令后，启动Jupyter Notebook，你会发现导航栏多了“Nbextensions”的类目，点击“Nbextensions”，勾选“Table of Contents ⑵”

nbextensions
之后再在Jupyter Notebook中使用Markdown，点击下图的图标即可使用啦。

3.Markdown在文中设置链接并定位

在使用Markdown编辑文档时，难免会遇到需要在文中设定链接，定位在文档中的其他位置便于查看。因为Markdown可以完美的兼容html语法，因此这种功能可以通过html语法当中“a标签”的索引用法来实现。

语法格式如下：

[添加链接的正文](#自定义索引词)
<a id=自定义索引词>跳转提示</a>

注意：

• 语法格式当中所有的符号均是英文半角。
• “自定义索引词”最好是英文，较长的词可以用下划线连接。
• “a标签”出现在想要被跳转到的文章位置，html标签除了单标签外均要符合“有头（）必有尾（）”的原则。头尾之间的“跳转提示”是可有可无的。
• “a标签”中的“id”值即是为正文中添加链接时设定的“自定义索引值”，这里通过“id”的值实现从正文的链接跳转至指定位置的功能。

4.加载指定网页源代码

① 使用场景
想要在Jupyter Notebook中直接加载指定网站的源代码到笔记本中。

② 方法
执行以下命令:

%load URL

其中，URL为指定网站的地址。

5.加载本地Python文件

① 使用场景
想在Jupyter Notebook中加载本地的Python文件并执行文件代码。

② 方法
执行以下命令：

%load Python文件的绝对路径

③ 注意

Python文件的后缀为“.py”。
“%load”后跟的是Python文件的绝对路径。
输入命令后，可以按CTRL 回车来执行命令。第一次执行，是将本地的Python文件内容加载到单元格内。此时，Jupyter Notebook会自动将“%load”命令注释掉（即在前边加井号“#”），以便在执行已加载的文件代码时不重复执行该命令；第二次执行，则是执行已加载文件的代码。

6.直接运行本地Python文件

① 使用场景
不想在Jupyter Notebook的单元格中加载本地Python文件，想要直接运行。

② 方法
执行命令：

%run Python文件的绝对路径
或

!python3 Python文件的绝对路径
或

!python Python文件的绝对路径

③ 注意

Python文件的后缀为“.py”。
“%run”后跟的是Python文件的绝对路径。
“!python3”用于执行Python 3.x版本的代码。
“!python”用于执行Python 2.x版本的代码。
“!python3”和“!python”属于 !shell命令 语法的使用，即在Jupyter Notebook中执行shell命令的语法。
输入命令后，可以按CTRL 回车来执行命令，执行过程中将不显示本地Python文件的内容，直接显示运行结果。

7.在Jupyter Notebook中获取当前位置

① 使用场景
想要在Jupyter Notebook中获取当前所在位置的绝对路径。

② 方法

%pwd
或

!pwd

③ 注意

获取的位置是当前Jupyter Notebook中创建的笔记本所在位置，且该位置为绝对路径。
“!pwd”属于 !shell命令 语法的使用，即在Jupyter Notebook中执行shell命令的语法。
8.在Jupyter Notebook使用shell命令
① 方法一——在笔记本的单元格中

!shell命令

在Jupyter Notebook中的笔记本单元格中用英文感叹号“!”后接shell命令即可执行shell命令。

② 方法二——在Jupyter Notebook中新建终端
⑴ 启动方法
在Jupyter Notebook主界面，即“File”界面中点击“New”；在“New”下拉框中点击“Terminal”即新建了终端。此时终端位置是在你的家目录，可以通过pwd命令查询当前所在位置的绝对路径。

⑵ 关闭方法
在Jupyter Notebook的“Running”界面中的“Terminals”类目中可以看到正在运行的终端，点击后边的“Shutdown”即可关闭终端。

常用操作

创建和管理虚拟环境

conda create -n python27 python=2.7

通过切换虚拟环境

conda info -e  或者  conda-env list

查看Anaconda中当前存在的环境

可以看到当前只存在一个叫做base的环境，这个环境即是Anaconda安装的Python版本
使用创建虚拟环境，后 切换激活新的虚拟环境

activate python27

更改anaconda中默认路径

1. 使用命令查看具体配置。

conda config --show

conda info

如图，我们可以看到 package cache 和 envs directories 既有 Anaconda 安装路径的 D 盘，又有默认路径的 C 盘。

2. 将 envs_dirs 和 pkgs_dirs 显式地添加在 Conda 的配置文件中。

conda config --add envs_dirs D:\anaconda3\envs

conda config --add pkgs_dirs D:\anaconda3\pkgs

使用 conda config --show 命令或打开 C:\Users\username 下的 .condarc 文件查看是否配置成功。注：有多条路径没关系，第一条路径会作为默认存储路径。

3. 修改用户权限。
   检查是否存在权限问题，导致 Conda 无法将环境写入 D 盘的指定目录。找到 Anaconda 安装路径，右击文件夹选择属性，找到安全tab，将 Users 的权限点满。
   

再次创建时就会发现 envs 和 pkgs 都在设置好的 D 盘位置啦！

至此，anaconda的安装全部结束，如果小伙伴安装过程中遇到问题，可以评论留言或者私聊我，谢谢。