【2025最新】Anaconda下载保姆级安装图文教程（全网最详细）【附官方安装包+永久pycharm】
前言
作为Python领域最流行的科学计算平台，Anaconda下载后能一站式解决环境配置难题。不管你是刚开始学习编程，还是需要专业的anaconda配置pycharm环境，这篇anaconda安装教程都能帮你快速上手。
Anaconda不仅仅是个Python解释器，它是一个强大的集成环境，打包了几乎所有你在数据分析和机器学习中需要的库和工具。通过conda这个包管理器，你可以轻松在同一台电脑上管理多个不同的开发环境，对科研人员和开发者来说简直是救星。
Anaconda下载方法
首先，我们需要获取Anaconda安装包。这里提供了一个快速的下载链接：
点击下载 anaconda https://pan.quark.cn/s/d47b6c0a0ec7
文件比较大，耐心等待下载完成。如果你网速不佳，可以考虑晚上下载或使用下载工具。
Anaconda安装步骤详解
下载完成后，让我们开始安装过程：
双击刚才下载的anaconda安装包，启动安装程序
点击【Next】继续
阅读协议后点击【I Agree】同意条款
选择安装类型：这里保持默认选项就行，适用于当前用户
选择anaconda安装路径
重要提醒！Anaconda安装包特别大，千万别装C盘，后悔都来不及
推荐路径：D:\software\anaconda3 或其他非系统盘
点击【Next】继续
高级选项保持默认，直接点【Install】开始安装
等anaconda安装完成，这过程有点慢，别着急去做别的事
安装好anaconda后点【Next】，然后【Finish】结束安装
Anaconda环境变量配置
装完不算完，还得配置环境变量才能正常使用：
搜索并打开"编辑系统环境变量"
点击【环境变量】按钮
在【Path】中添加这三个路径（假设你装在D盘）：
Anaconda主目录：D:\Anaconda
Scripts目录：D:\Anaconda\Scripts
Library\bin目录：D:\Anaconda\Library\bin
小贴士：用户变量或系统变量的【PATH】配一个就行，不用两个都加
点几个【确定】保存设置
关掉命令提示符再重新打开
测试一下，输入conda命令，看到下面这样的信息就是成功了
Anaconda创建虚拟环境
Anaconda的一大优势是可以创建独立的虚拟环境，这对于不同项目需要不同依赖包的情况特别有用。下面介绍如何创建和管理虚拟环境：
打开Anaconda Prompt
创建新环境的命令格式：
conda create -n 环境名称 python=版本号
例如，创建一个名为"data_science"的Python 3.8环境：
conda create -n data_science python=3.8
系统会提示安装必要的包，输入y确认
激活新创建的环境：
conda activate data_science
命令提示符前面会显示(data_science)，表示已进入该环境
在环境中安装需要的包：
conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn
退出当前环境回到base：
conda deactivate
通过虚拟环境，你可以为每个项目创建独立的Python环境，避免依赖冲突，保持系统整洁。
Anaconda更换镜像源详解
前面简单提到了更换镜像源，这里详细说明一下为什么要更换以及更多镜像源选择：
为什么要更换镜像源？
默认的国外源在国内访问速度慢
某些包可能因网络问题下载失败
国内镜像源能大幅提升下载速度
常用国内镜像源：
清华镜像源（前面已介绍）
阿里云镜像：
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
中科大镜像：
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
查看当前配置的镜像源：
conda config --show channels
恢复默认源（如有需要）：
conda config --remove-key channels
更新所有包：
conda update --all
选择离你最近或速度最快的镜像源，能让你的Python开发体验更加流畅。对于大型机器学习框架的安装尤其重要，可以将下载时间从小时级缩短到分钟级。
总结
这样，我们就完成了Anaconda的安装配置全过程，从下载、安装、环境变量设置到和PyCharm的连接。按这个教程来，即使是小白也能顺利配置好Python数据科学环境。
有什么问题随时在评论区提问，我尽量回复大家的疑问！