1 安装包
conda 的包管理功能和pip 是一样的，当然你选择pip 来安装包也是没问题的。
# 安装 matplotlib
conda install matplotlib 2 卸载包
# 删除包
conda remove matplotlib3 更新包
# 包更新
conda update matplotlib4 查询已经安装的包
# 查看已安装的包
conda list 5 修改镜像地址
(1).修改Anaconda镜像地址
安装Anaconda时候，访问的是国外的网络，所以下载Anaconda和安装包时会特别慢。我们需要更换到国内镜像源地址，这里我更换到国内的清华大学地址。（永久添加镜像）Windows命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes(2).修改pip镜像地址
如果你安装包时用的是pip，感觉也很慢。同样的，我们把pip的镜像源地址改成国内的，豆瓣源速度比较快。（临时修改的方法）Windows命令：
可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
例子：
#这样就会从清华这边的镜像去安装numpy库。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy当然，pip还有永久修改，一劳永逸的办法：
windows下，直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，内容如下：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple6.如何管理环境
conda 可以为你不同的项目建立不同的运行环境。
（1）创建环境
conda create –n python27 numpy上面的命令中，python27是设置环境的名称（-n是指该命令后面的python27是你要创建环境的名称），numpy是你要安装在环境中的包名称。
注意：创建环境时，可以指定要安装在环境中的Python版本。当你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时这很有用。要创建具有特定 Python 版本的环境，例如创建环境名称为python36，并安装最新版本的Python3.6在终端中输入：
conda create –n python36 python=3.6或也可以这样创建环境名称为python27，并安装最新版本Python2.7：
conda create –n python27 python=2.7因为我做的项目不同，有时候会用到Python2，还有时候会用到Python3。所以我在自己的计算机上创建了这两个环境，并分别取了这样的环境名称：python27,python36。这样我可以根据不同的项目轻松使用不同版本的python。
（2）进入环境
在 Windows 上，你可以使用
conda activate python27进入。进入之后，你可以在终端提示符中看到环境名称。当然，当你进入环境后，可以用conda list 查看环境中默认的安装包。
（3）离开环境
在 Windows 上，终端中输入：
deactivate（4）共享环境
共享环境非常有用，它能让其他人安装你代码中使用的所有包，并确保这些包的版本正确。比如你开发了一个药店数据分析系统，你要提交给项目部署系统的人来部署你的项目，但是他们并不知道你当时开发时使用的是哪个python版本，以及使用了哪些包和包的版本。这怎么办呢？你可以在你当前的环境的终端中使用:
conda env export > environment.yaml将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件（包括Pyhton版本和所有包的名称）。命令的第一部分 conda env export 用于输出环境中的所有包的名称（包括 Python 版本）。你在终端中上可以看到导出的环境文件路径。在 GitHub 上共享代码时，最好同样创建环境文件并将其包括在代码库中。这能让其他人更轻松地安装你的代码的所有依赖项。
那么问题来了:导出的环境文件，在其他电脑环境中如何使用呢？
首先在conda中进入你的环境，比如conda activate python27。然后在使用以下命令更新你的环境：
#其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径
conda env update -f=/path/to/environment.yml对于不使用conda 的用户，我们通常还会使用以下命令将一个 txt文件导出并包括在其中:
pip freeze > environment.txt
然后我将该文件包含在项目的代码库中，其他项目成员即使在他的电脑上没有安装conda也可以使用该文件来安装和我一样的开发环境：
他在自己的电脑上进入python命令环境，然后运行以下命令就可以安装该项目需要的包：
#其中C:\Users\Microstrong\enviroment.txt是该文件在你电脑上的实际路径。
pip install -r C:\Users\Microstrong\enviroment.txt（5）列出环境
有时候会忘记自己创建的环境名称，这时候用 就可以列出你创建的所有环境。
conda env list你会看到环境的列表，而且你当前所在环境的旁边会有一个星号。默认的环境（即当你不在选定环境中时使用的环境）名为 base。
6）删除环境
如果你不再使用某个环境，可以使用以下命令。
#删除指定的环境（在这里环境名为 python27）。
conda env remove -n python27
Linux下使用Anaconda
1. 列出当前环境信息
conda list2. 列出现有环境
conda env list3. 进入相应的环境
source activate python364. 退出当前的环境
source deactivate5. 创建环境
conda create -n python36 python=3.66. 移除环境
conda remove -n python36
conda remove -n python36 --all