东莞网上推广,汕头百度快速优化排名,苏州市网站,xx汽车企业网站和信息化建设由于jupyter notebook 7以上的版本与jupyter_contrib_nbextensions存在冲突，导致以前使用顺手的插件无法使用了，就考虑建立一个虚拟环境，在里面使用jupyter notebook 6，以便和jupyter_contrib_nbextensions兼容。
conda简介和优势
Conda 是一个包管理器和环境管理器，它不…由于jupyter notebook 7以上的版本与jupyter_contrib_nbextensions存在冲突，导致以前使用顺手的插件无法使用了，就考虑建立一个虚拟环境，在里面使用jupyter notebook 6，以便和jupyter_contrib_nbextensions兼容。
conda简介和优势
Conda 是一个包管理器和环境管理器，它不仅支持 Python 包，还支持其他语言的包（如 R、C++ 等）。Conda 管理的是整个环境的依赖项，并提供了预编译的二进制包。 Conda 使用强大的依赖解决机制，能够安装和管理复杂的依赖项，特别是那些需要系统级库的包（如 C、C++ 或 Fortran 编译的包）。Conda 提供的是预编译的包，因此不需要在本地进行编译，减少了因为编译依赖或缺少编译工具链导致的错误。 Conda 使用预编译的二进制包，因此安装速度通常更快，尤其对于需要 C/C++ 编译的包。 Conda 默认从 Anaconda 或 Conda-Forge 频道中安装包，这些包经过测试并且是预编译的，特别适合在不同平台（Windows、macOS、Linux）上使用。
conda安装虚拟环境的过程
通过以下命令创建一个新的 Conda 环境（以3.10版本的python解释器为例）：
conda create --name myenv p
