机器学习第一步:从零搭建 Python 开发环境(Anaconda + PyCharm)

本文面向完全零基础的新手，手把手教你从零搭建 Python 开发环境。全程照着做就行，不需要任何前置知识。

它帮你把 Python 本体、常用科学计算库（NumPy、Pandas、Matplotlib 等）和环境管理工具一次性全装好。装完之后打开 Anaconda Prompt，输入 conda list 回车，你会看到一长串已经预装好的库：

# Name Version

numpy 1.24.3

pandas 2.0.3

matplotlib 3.7.2

scikit-learn 1.3.0

...

JetBrains 公司出品，用它来写代码、运行代码、调试程序。

新手建议：先装社区版就够了。后面有需要再升级专业版（学生可以用教育邮箱免费申请）。

下载速度慢？试试用手机开热点，或者搜"Anaconda 国内镜像下载"。

☑️ Create Anaconda3 shortcuts — 在开始菜单创建快捷方式，建议勾选

☑️ Add Anaconda3 to my PATH — 加到系统环境变量，新手建议勾上，利大于弊

☑️ Register Anaconda3 as my default Python — 注册为默认 Python，让 PyCharm 能自动检测，建议勾选

☑️ Clear the package cache — 安装完自动清理临时文件，省磁盘空间，勾上

为什么要选 "Just Me"？选了之后，虚拟环境会安安稳稳地待在 Anaconda 自己的目录下。选 "All Users" 的话，环境可能会跑到系统目录去，后面管理起来很麻烦。

# 验证 conda 版本

conda -V

# 输出类似 conda 23.x.x

# 验证 Python 版本

python -V

# 输出类似 Python 3.10.x

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/free/

conda config --add channels \

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/

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/pytorch/

conda config --set show_channel_urls yes

以后想恢复默认？执行 conda config --remove-key channels 即可。

☑️ Add "bin" folder to PATH — 方便在命令行里启动 PyCharm

☑️ Add "Open Folder as Project" — 右键文件夹可以直接用 PyCharm 打开

☑️ .py — 关联 Python 文件，双击 .py 文件自动用 PyCharm 打开

想象一下：你有两个项目，一个需要 TensorFlow 2.8，另一个需要 TensorFlow 2.12。

✨ 虚拟环境就是给每个项目一个独立的"小房间"，各自装各自的库，互不干扰。

conda create -n ml-project python=3.8

Python 版本怎么选？

• 做机器学习 / 深度学习：推荐 3.8 或 3.9（兼容性最好）

• 日常学习练手：3.10 或 3.11 就行

• 跟着某个教程 / 论文做：教程用什么版本你就用什么版本

# 进入虚拟环境

conda activate ml-project

# 退出虚拟环境

conda deactivate

conda env list

# 输出：

base D:\Anaconda3

ml-project D:\Anaconda3\envs\ml-project

⚠️ 路径一定要指向 envs\你的环境名\python.exe，不要选成 Anaconda 根目录下的那个 python.exe，那是 base 环境的。

import sys

print("Python 路径：", sys.executable)

print("Python 版本：", sys.version)

# 清华源（推荐）

pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

# 阿里云源

pip install 库名 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 中科大源

pip install 库名 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

一劳永逸的设置：执行下面这行命令，以后 pip install 自动走清华源：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

按 Win 键，直接搜 "Anaconda Prompt"。

先检查有没有配国内镜像源（见 2.4 节）。配了还慢的话，试试 conda clean -i 清理索引缓存后重试。

多半是网络问题。确认镜像源配置正确，或者开全局代理试试。

检查路径对不对——必须是 Anaconda安装路径\envs\你的环境名\python.exe，不是根目录下的 python.exe。

新手做数据分析 / 机器学习，社区版完全够用。需要 Web 开发、数据库支持再考虑专业版。

如果安装时勾选了 "Add to PATH"，可能会有冲突。建议：要么卸掉原来的 Python 全用 Anaconda 管理，要么安装时不要勾 "Add to PATH"，用 Anaconda 自带的 Prompt 操作。

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