Windows 11 安装 Miniconda 与 Jupyter 全流程指南

一、Miniconda 安装与配置

1. 下载安装程序

  1. 访问官网 :打开 Miniconda 官网,下载 Python 3.x 版本的 Windows 64 位安装包
  2. 安装路径选择
    • 推荐路径:D:\Miniconda3(避免使用中文路径和空格)。
  • 勾选 ​"Add Miniconda to my PATH environment variable"​(简化后续命令行操作)。

安装完毕后,在环境变量里手工设置到bin目录一下才可以生效。

2. 验证安装

  1. 打开 Anaconda Prompt (Miniconda3)​
    复制代码
    conda --version  # 显示版本号即成功。

  1. 更新 Conda (可选):
    复制代码
    conda update conda

3. 配置清华镜像源(加速下载)

复制代码
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/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes  # 显示包来源

二、虚拟环境管理

1. 创建独立环境(避免包冲突)

conda create -n jupyter_env python=3.10 # 创建名为 jupyter_env 的 Python 3.10 环境

conda env list #查看当前的环境

conda activate jupyter_env # 激活环境

conda deactivate jupyter_env # 抑制环境

conda env remove --prefix="C:\Users\opfly\.conda\envs\jupyter_env" #移除环境

2. 安装 Jupyter

复制代码
conda install jupyter jupyterlab       # 安装核心组件
conda install nb_conda                 # 支持内核切换(可选)

3. 环境内核绑定(使 Jupyter 识别环境)

复制代码
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=jupyter_env --display-name "Python 3.10 (Jupyter)"

三、Jupyter 优化配置

1. 修改默认启动目录

生成配置文件:

复制代码
jupyter notebook --generate-config

编辑 C:\Users\用户名\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

复制代码
c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:\\Jupyter_Projects'  # 替换为自定义路径

2. 创建快速启动脚本

新建 StartJupyter.bat 文件,内容:

@echo off

conda activate jupyter_env

jupyter notebook

双击运行即可自动激活环境并启动 Jupyter

四、启动与验证

  1. 启动方式
    • 命令行:jupyter notebook(自动打开浏览器)
    • 界面入口:通过开始菜单的 Jupyter Notebook (jupyter_env)​ 启动
  2. 验证功能
    • 新建 Notebook,选择内核 Python 3.9 (Jupyter)​
    • 输入 !conda list 检查环境依赖是否准准确

五、常见问题解决

1. ​Conda 命令未识别

  • 原因:环境变量未正确配置。
  • 解决:手动添加 D:\install\miniconda3\ScriptsD:\install\miniconda3\condabin 到系统 PATH。

2. ​Jupyter 内核丢失

  • 原因:虚拟环境未绑定内核。
  • 解决:重新执行 ipykernel 安装命令并重启 Jupyter。

3. ​安装包速度慢

  • 解决:临时使用清华 pip 镜像:

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

六、扩展功能(可选)​

1. 集成深度学习框架

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch # CPU 版本 PyTorch

2. 安装 Jupyter 插件

复制代码
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions  # 代码折叠、目录生成等
相关推荐
干啥都是小小白7 分钟前
话题通信之python实现
python·机器人·ros
仟濹27 分钟前
「数据采集与网络爬虫(使用Python工具)」【数据分析全栈攻略:爬虫+处理+可视化+报告】
大数据·爬虫·python·数据挖掘·数据分析
水银嘻嘻1 小时前
03 APP 自动化-定位元素工具&元素定位
python·appium·自动化
蹦蹦跳跳真可爱5891 小时前
Python----目标检测(《用于精确目标检测和语义分割的丰富特征层次结构》和R-CNN)
人工智能·python·深度学习·神经网络·目标检测·cnn
抽风的雨6102 小时前
【python深度学习】Day 42 Grad-CAM与Hook函数
开发语言·python·深度学习
Mikhail_G2 小时前
Python应用for循环临时变量作用域
大数据·运维·开发语言·python·数据分析
人衣aoa2 小时前
Python编程基础(二)| 列表简介
开发语言·python
豆沙沙包?3 小时前
2025年- H61-Lc169--74.搜索二维矩阵(二分查找)--Java版
python·线性代数·矩阵
AntBlack3 小时前
计算机视觉 : 端午无事 ,图像处理入门案例一文速通
后端·python·计算机视觉
Freshman小白3 小时前
基于python脚本进行Maxwell自动化仿真
python·自动化