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本文為大家分享了Ubuntu下Anaconda和Pycharm的配置方法，供大家參考，具體內容如下
1.對于Ubuntu18.04，一開始會有一個系統默認的python解釋器，是3.6版本，位置在/usr/bin/python3.6。可以通過在terminal中輸入python或者python3來查看。
2.安裝了Anaconda3之后，Anaconda會自帶一個python解釋器，也是3.6版本，位置在/home/li/anaconda3/bin/python3。一旦安裝了Anaconda，這個python就會變成默認的。在terminal里面直接輸入python，顯示的位置就是這個。
3.這個Anaconda默認的python，在系統之外虛擬出來一個使用python的環境，叫做base。在這個環境下面安裝的庫，不會與系統自帶的python以及庫沖突。星號表示默認。
4.此外，可以在Anaconda上再虛擬出各種自定義環境，能夠選擇python版本和庫版本。比如我新建了一個環境較python2，此時的python位置在/home/li/anaconda3/envs/python2/bin/python，其中的python2是我給這個虛擬環境的命名。新建環境可以通過Anaconda 操作界面，也可以使用指令。
5.其他一些anaconda 指令如下
創建環境，可以指定版本
conda create --name your_env_name conda create --name your_env_name python=2.7 conda create --name your_env_name python=3 conda create --name your_env_name python=3.5
創建包含某些包的環境，可以指定包版本
conda create --name your_env_name numpy scipy conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy
列舉當前所有環境，進入和退出環境
conda info --envs conda env list source activate your_env_name source deactivate
uninstall Anaconda
rm -rf ~/anaconda3
6.在pycharm中選擇interpreter的時候，選擇conda environment。然后選擇base環境下，或者其他環境下的python，這樣就能得到想要的python以及該環境下的庫了。
這個圖中選擇的是系統默認的python解釋器，可以看到下面很多包是沒有的。
這次選擇的是Anaconda的默認python解釋器，tensorflow就在里面了。
如果選擇自定義的環境python2中的解釋器，可以看到這個虛擬環境中只有最基本的一些庫。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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