Anaconda下载安装+环境配置超详细图文教程（附安装包，适合新手）

着急下载 Anaconda 软件的，直接提供下载地址：Anaconda安装包

Anaconda 是一款在数据科学领域广受欢迎的软件发行版，它的核心功能是为 Python 和 R 语言提供一站式的开发环境。简单来说，它就像是一个装备齐全的"工具箱"，里面预装了数百个常用的数据分析、机器学习库，让用户无需从零开始配置复杂的开发环境。对于刚接触编程的新手而言，最头疼的往往是安装各种依赖包时出现的版本冲突问题，而 Anaconda 通过其强大的包管理器 Conda，能够自动解决这些兼容性难题。

Anaconda 最引人注目的特点是其"开箱即用"的设计理念。安装完成后，用户立即就能使用 Jupyter Notebook、Spyder 等专业工具进行数据探索和可视化。Jupyter Notebook 特别值得一提，它允许用户将代码、图表和文字说明整合在一个交互式文档中，这种"文学编程"的方式极大地提升了数据分析报告的可读性和可复现性。

Anaconda 和同类软件相比，优势还是比较明显的，

工具	定位	预装包数量	安装包大小	适用场景
Anaconda	完整数据科学平台	1500+	约3-5GB	新手入门、教学、快速上手
Miniconda	精简版Conda	仅基础包	约100-400MB	高级用户、服务器部署、Docker
pip+venv	Python原生方案	无	极小	纯Python项目、Web开发
Poetry	现代Python包管理	无	小	专业Python开发、依赖锁定
Conda	包/环境管理工具	无	不适用	作为Anaconda/Miniconda的底层引擎

总的来说，如果你是初学者，选Anaconda，开箱即用，省去折腾环境的时间，专注学习本身。

下载Anaconda

Anaconda安装包下载地址：https://pan.quark.cn/s/7fa04fffa19b

安装Anaconda

1) 下载安装包，双击 Anaconda3-2025.12-1-Windows-x86_64.exe 启动安装：


2) 点击 “Next”：


3) 点击 “I Agree”：


4) 选择 “All Users”，点击 “Next”：


5) 系统默认安装到 C 盘，这里强烈建议手动修改到其他盘（非系统盘），点击 “Next”：


6) 勾选下列 3 个选项，点击 “Install”：


7) 进度条加载到 100%，点击 “Next”：


8) 点击 “Next”：


9) 取消勾选 “Launch Anaconda Navigator” 和 “Welcome to Anaconda”，点击 “ Finish ”：


10) 双击运行软件，出现下图所示界面，安装成功：

Anaconda配置环境变量

1) 右击 “此电脑”，点击 “属性”，点击 “高级系统设置”：


2) 点击 “环境变量”：


3) 点击 “Path”，然后点击 “编辑”：


4) 找到安装位置，添加下面的 3 个路径：


5) 点击 “确定”：


6) Win + R 输入 cmd，点击 “确定” 或者点击 “Enter” 键：


7) 输入 “ conda ”，如下图所示，配置成功：


8) 输入 conda -V 检查版本：

Anaconda使用注意事项和常见问题

使用注意事项

• 避免中文路径：安装 Anaconda 及创建虚拟环境、存放项目时，路径中不要包含中文和空格，否则可能导致命令行调用失败或程序报错；
• 合理管理虚拟环境：为每个项目创建独立虚拟环境，命名清晰（例如“data_analysis_2026”），便于后续管理和切换；
• 定期更新Conda：打开终端输入 “conda update conda” 可更新 Conda 包管理器，避免因版本过旧导致的兼容性问题；
• 谨慎删除环境：删除虚拟环境前需确认环境内无重要项目文件，删除命令为 “conda remove -n 环境名 --all”，不可误删默认的 base 环境。

常见使用问题

1) 安装后输入 “conda” 提示 “command not found”（环境变量未添加）：
可手动添加环境变量——找到 Anaconda 安装路径下的 Scripts 文件夹（例如D:\Anaconda3\Scripts），将其添加到系统环境变量 Path 中，重启终端即可

2) 虚拟环境切换失败或无法创建环境：
检查命令是否正确，创建环境命令为 “conda create -n 环境名 python = 版本号”（例如conda create -n test python=3.9），切换环境命令为 Windows：“conda activate 环境名”。

3) 与 PyCharm 对接时无法识别 Anaconda 环境
在 PyCharm 中新建项目时，选择 “Conda Environment”，点击 “Existing environment”，浏览找到 Anaconda 安装路径下的 python.exe 文件（Windows）确认后即可完成配置。若仍无法识别，重启 PyCharm 或重新安装 Anaconda 环境。

总结

对于数据科学、Python 开发领域的学习者和从业者来说，Anaconda 的核心价值在于“简化流程、提升效率”——它将复杂的环境配置、包管理、版本控制等工作整合，让用户无需花费大量时间在环境搭建上，能专注于核心技能的提升。无论是新手小白想要快速入门数据分析，还是专业用户需要高效管理多项目环境，Anaconda 都能满足需求。

新手按教程完成下载安装后，从 Jupyter Notebook 开始尝试交互式编程，逐步探索各类预装库的功能。

学会 Anaconda，就相当于打通了数据科学入门的“任督二脉”，后续无论是学习机器学习、深度学习，还是从事数据分析相关工作，都能轻松应对环境配置难题，专注于核心能力的成长。