1.1 下载安装包（选择适合你电脑的版本）#

👉 官方下载地址（复制到浏览器打开）：
https://www.anaconda.com/download

💡 小白提示

• Windows 用户选 “Windows”，苹果电脑选 “macOS”，Linux 用户……嗯，你可能不是纯小白
• 64 位系统选 “64-Bit Graphical Installer”（现在电脑基本都是 64 位）
• 文件很大（约 950 MB），建议用迅雷等下载工具加速

1.2 安装步骤（以 Windows 为例，macOS / Linux 类似）#

1. 双击安装包，出现欢迎界面 → 点击 “Next”
2. 同意协议 → 勾选 “I Agree”（不同意就没法装啦）
3. 选择安装给谁 → 选 “Just Me”（仅当前用户）→ “Next”
4. 选择安装路径（重点！）
   ❌ 不要装在 C 盘！不要装在 C 盘！不要装在 C 盘！
   ✅ 建议改成：D:\Anaconda3（直接在地址栏把 “C” 改成 “D”）
5. 高级选项（关键设置）
   ✅ 勾选 “Add Anaconda3 to my PATH environment variable”（让电脑能找到 Anaconda）
   ✅ 勾选 “Register Anaconda3 as my default Python”（设为默认 Python）
   → 点击 “Install”
6. 等待安装：进度条走完后，取消勾选 “Learn about Anaconda Cloud” → 点击 “Finish”

1.3 验证是否安装成功（这步很重要！）#

1. 打开命令提示符：按 Win + R → 输入 cmd → 回车
2. 输入验证命令：

1
conda --version
2
python --version

3. 看到版本号就成功了！例如显示 conda 23.9.0 和 Python 3.11.4

❌ 如果提示 “命令找不到”：

→ 检查安装时是否勾选了 “Add to PATH”

→ 重启电脑后再试

🌍 第二步：换国内镜像源（解决下载慢的世纪难题）

2.1 为什么要换源？（给小白的解释）

Anaconda 默认从国外服务器下载东西，就像从美国网购，又慢又容易断。“换源”就是改成从国内的“快递站点”下载，速度能提升 10–100 倍！（亲测下载 NumPy 从 3 分钟 → 8 秒）

2.2 手把手换源教程（分系统操作）

🖥️ Windows 系统（最详细）

1. 打开 Anaconda Prompt：

   开始菜单 → 找到 “Anaconda3” 文件夹 → 点击 “Anaconda Prompt”（黑色命令窗口）

2. 复制粘贴以下命令（一行一行来，复制完一行回车）：

1
# 添加清华源（国内最稳定）
2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
3
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
4
# 设置搜索时显示地址（方便检查是否换源成功）
5
conda config --set show_channel_urls yes

3. 验证是否成功：

   输入命令 conda info → 找到 “channels” 部分，如果看到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn... 就成功了！

🍎 macOS / Linux 系统

1. 打开终端：

   • macOS：启动台 → 其他 → 终端
   • Linux：Ctrl + Alt + T

2. 执行换源命令（同样一行一行复制）：

1
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
3
conda config --set show_channel_urls yes

2.3 顺便把 pip 也换了（Python 的另一个下载工具）

pip 是 Python 自带的包管理器，也需要换国内源：

Windows 系统
在 Anaconda Prompt 中输入：

1
# 创建 pip 配置文件
2
mkdir %APPDATA%\pip
3
# 写入清华源配置
4
echo [global] > %APPDATA%\pip\pip.ini
5
echo index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple >> %APPDATA%\pip\pip.ini
6
echo [install] >> %APPDATA%\pip\pip.ini
7
echo trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn >> %APPDATA%\pip\pip.ini

macOS / Linux 系统
在终端输入：

1
mkdir ~/.pip
2
cat > ~/.pip/pip.conf <<EOF
3
[global]
4
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
5
[install]
6
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
7
EOF

💡 小白验证方法：

随便装个包试试速度：pip install numpy → 如果几秒钟就完成，说明换源成功！

🔧 第三步：最常用的 5 个 conda 命令（新手必备）

3.1 环境管理（隔离不同项目的秘密武器）

什么是虚拟环境？

就像给不同的项目准备不同的工具箱：A 项目用 Python 3.8，B 项目用 Python 3.10，互不干扰。

操作 命令 大白话解释 创建环境 conda create -n myenv python=3.11 创建名叫 “myenv” 的环境，指定 Python 3.11 版本 激活环境 conda activate myenv 切换到 “myenv” 环境（命令行前面会显示 (myenv)） 退出环境 conda deactivate 回到默认环境 查看所有环境 conda env list 列出电脑上所有的虚拟环境 删除环境 conda remove -n myenv --all 删除 “myenv” 环境（谨慎使用！）

💡 实战示例：

1
# 创建一个叫 “数据分析” 的环境，用 Python 3.10
2
conda create -n 数据分析 python=3.10
3
# 激活这个环境
4
conda activate 数据分析
5
# 现在可以安装这个项目需要的包了
6
pip install pandas matplotlib

3.2 包管理（安装 / 更新 / 卸载工具库）

操作 命令 示例 安装包 conda install 包名 conda install numpy 用 pip 安装 pip install 包名 pip install requests 更新包 conda update 包名 conda update pandas 卸载包 conda remove 包名 conda remove tensorflow 查看所有包 conda list 列出当前环境安装的所有包

❓ 新手常见问题解决（遇到问题先看这里）

问题 1：命令行显示 “conda 不是内部或外部命令”

→ 原因：安装时没勾选 “Add to PATH”

→ 解决：手动添加环境变量

1. 找到 Anaconda 安装路径（如 D:\Anaconda3）
2. 右键 “此电脑” → “属性” → “高级系统设置” → “环境变量”
3. 在 “系统变量” 中找到 “Path” → “编辑” → “新建”
4. 添加以下 3 个路径（替换成你的安装路径）：

1
   D:\Anaconda3
2
   D:\Anaconda3\Scripts
3
   D:\Anaconda3\Library\bin

问题 2：换源后还是下载慢 / 报错

→ 解决步骤：

1. 清除缓存：conda clean -i

2. 检查配置文件：

   • Windows：C:\Users\你的用户名\.condarc
   • macOS / Linux：~/.condarc

   用记事本打开，确保里面没有 defaults 官方源

3. 试试中科大源（备用）：

1
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

问题 3：创建环境时卡在 “Solving environment”

→ 原因：conda 正在计算依赖关系，新版 conda 速度慢

→ 解决：安装 mamba 加速（一行命令搞定）：

1
conda install -n base -c conda-forge mamba
2
# 之后用 mamba 代替 conda，比如：
3
mamba create -n myenv python=3.11

🎯 总结：新手必学的 3 个核心技能

1. 会安装并验证 Anaconda：确保 conda --version 能正常显示
2. 会换国内源：记住清华源的命令，解决下载慢问题
3. 会管理虚拟环境：掌握 conda create / activate / remove 三个命令

🎉 恭喜你！现在你已经超越了 80 % 的 Python 新手，能够独立配置数据分析环境了！接下来可以学习 Jupyter Notebook 的使用，开始你的 Python 之旅啦～

📚 推荐后续学习资源

• Anaconda 官方文档（有中文版）：https://docs.anaconda.com
• 菜鸟教程-Python 入门：https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html