目录
[1. 列出所有环境](#1. 列出所有环境)
[2. 激活环境](#2. 激活环境)
[3. 进入 Jupyter Notebook](#3. 进入 Jupyter Notebook)
[1. 打开 PyCharm](#1. 打开 PyCharm)
[2. 打开设置](#2. 打开设置)
[3. 配置项目解释器](#3. 配置项目解释器)
[4. 选择 Conda 环境](#4. 选择 Conda 环境)
[5. 应用设置](#5. 应用设置)
[6. 安装所需库（如果需要）](#6. 安装所需库（如果需要）)
🌈嗨！我是Filotimo__🌈。很高兴与大家相识，希望我的博客能对你有所帮助。
💡本文由Filotimo__✍️原创，首发于CSDN📚。
📣如需转载，请事先与我联系以获得授权⚠️。
🎁欢迎大家给我点赞👍、收藏⭐️，并在留言区📝与我互动，这些都是我前进的动力！
🌟我的格言：森林草木都有自己认为对的角度🌟。
前言
默认使用的是Windows 系统。
默认安装好了Anaconda，Jupyter，PyCharm等。
一、在特定环境中使用jupyter
在学习和工作中，可能会需要在不同的虚拟环境中工作。在特定环境中进入jupyter基本操作：
1. 列出所有环境
你可以在cmd命令行中，使用以下命令查看系统中所有已创建的 Anaconda 环境及其路径：
python
conda info --envs在列出的环境中，当前激活的环境会用星号（*）标记。
我的截图：
可以看到，我的ml环境路径是：C:\Users\admin\.conda\envs\ml\python.exe。
2. 激活环境
在cmd命令行中，使用以下命令来激活特定的 Anaconda 环境：
python
conda activate <环境名>例如：
3. 进入 Jupyter Notebook
在cmd命令行中激活特定环境后，输入 `jupyter notebook` 命令，可以在该环境中启动 Jupyter Notebook。这样，你的 Notebook 将使用激活的环境中的库和配置。
二、在特定环境中使用pycham
在 PyCharm 中配置并使用 Anaconda 环境，可以按照以下步骤操作：
1. 打开 PyCharm
启动 PyCharm。如果你已经有一个项目，直接打开它；如果没有，创建一个新的项目。
2. 打开设置
在菜单栏中，点击 `File`（文件），选择 `Settings`（设置）。
3. 配置项目解释器
在设置窗口中，找到左侧列表中的 `Project: <你的项目名>` 部分，然后选择 `Python Interpreter`（Python 解释器）。在右侧的解释器选择框中，点击 ⚙️（齿轮图标），然后选择 `Add...`（添加...）。
4. 选择 Conda 环境
在弹出的窗口中，选择 `Conda Environment`（Conda 环境）。然后选择 `Existing environment`（现有环境），并点击右侧的 `...` 按钮，浏览到你的 Anaconda 环境所在路径。
例如，对于 `ml` 环境，你可以选择：C:\Users\admin\.conda\envs\ml\python.exe（这是我的ml路径，在文章开头的列出所有环境部分，有介绍到如何查看环境路径）。
选择该路径后，点击 `OK`（确定）。
5. 应用设置
返回到项目设置页面，确保你选择的解释器是你所选的 `ml` 环境。点击 `Apply`（应用），然后点击 `OK`（确定）以保存设置。
6. 安装所需库（如果需要）
如果你的 `ml` 环境中缺少任何必要的库，你可以在 PyCharm 的 terminal(终端) 窗口中使用 `pip` 或`conda`命令进行安装。例如，使用以下命令安装常用库：
（1）numpy、pandas 和 scikit-learn 是假设你要安装的三个 Python 库。
python
conda install numpy pandas scikit-learn（2）jieba 是假设你要安装的 Python 库。-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 是指定使用的镜像源，这里是清华大学的镜像源，它可以加快下载速度，特别是在中国大陆地区。
python
pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple总结
通过以上步骤，你可以轻松地在Jupyter/PyCharm中使用特定的Anaconda环境，这会使得你的开发过程更加高效和有序。