前言：
Anaconda是一个强大的开源数据科学平台,它将很多好的工具整合在一起，极大地简化了使用者的工作流程，并能够帮助使用者解决一系列数据科学难题。
有小伙伴纠结先安装python还是安装anaconda，这边的建议是装anaconda，就不需要单独装python了，因为anaconda自带python，且安装了anaconda之后，默认python版本是anaconda自带的python版本。
情况一：电脑现在没有装python或者现在装的可以卸载掉（装Anaconda时先卸python）
情况二： 电脑目前装了python，但想保留它 (比较复杂，请参考网上其他教程 !)
彻底卸载python
首先利用 电脑管家自带的卸载工具 将python卸载，并且手动删除安装目录中的文件（这部分十分简单就不详细介绍了），接下来删除环境变量：
第一步： 计算机（右键）→属性→高级系统设置→（点击）环境变量
第二步： 查看用户自己设置的环境变量，也就是上面那一栏，找到path，双击path后面的值，进入查看自己设置过的环境变量
第三步：将安装python的变量全部删除，如图中两个值，都选中，然后点击删除，再确定 （如果卸载完python的时候环境变量自动删掉了就不用管！）
注：在退出时，不要忘记外面还有几个确认按钮，也需要点击，不要直接叉掉，否则并没有保存设置。
ok,到此处就彻底将python卸载完整啦！
Anaconda下载地址
方法一： 登录Anaconda官网。
方法二： 官网下载太慢了，推荐下载地址：** 点击这里到清华镜像站下载
安装详细步骤
配置环境变量
计算机（右键）→属性→高级系统设置→（点击）环境变量
在下面系统变量里，找到并点击Path
在编辑环境变量里，点击新建
输入下面的五个环境变量。（这里不是完全一样的！你需要将以下五条环境变量中涉及的到的”D:WorkSoftwareInstallAnaconda3″都修改为你的Anaconda的安装路径）
D:WorkSoftwareInstallAnaconda3
D:WorkSoftwareInstallAnaconda3Scripts
D:WorkSoftwareInstallAnaconda3Librarybin
D:WorkSoftwareInstallAnaconda3Librarymingw-w64bin
D:WorkSoftwareInstallAnaconda3Libraryusrbin
简要说明五条路径的用途：这五个环境变量中，1是Python需要，2是conda自带脚本，3是jupyter notebook动态库, 4是使用C with python的时候
新建完成后点击确定！
检验安装是否成功
同时按 win + r ，输入cmd，在弹出的命令行查看anaconda版本，输入 ：
conda --version
输入：
python
在电脑屏幕左下角的Windows徽标键这里，选择点击绿色圈圈Anaconda Navifator将其打开
出现此界面即为安装成功：
更改conda源（后续安装第三方库可以加快速度）
conda install 包名
安装需要的Python包非常方便，但是官方服务器在国外，下载龟速，国内清华大学提供了Anaconda的镜像仓库，我们把源改为 清华大学镜像源
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
conda config --show channels
恢复默认源
conda config --remove-key channels
删除旧镜像源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/
添加新镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/
超详细彻底卸载Anaconda教程
Tensorflow–gpu 安装
如果要做深度学习，可能要安装tensorflow、pytorch 等，有需要安装tensorflow–gpu的小伙伴，可以参考我另一篇博客：
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_43412762/article/details/129599741
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