Python 如何利用Anaconda虚拟环境管理图书馆？

我已经通过以下步骤安装了TensorFlow和Anaconda（请参见此处：）

现在我可以在Visual Code Studio中打开Jupyter笔记本，从tf虚拟环境中选择正确的Python内核并导入tensorflow。但是，当我尝试导入其他库时，例如我在其他Python文件夹中安装的pandas，它不起作用（没有名为“pandas”的模块）。我是否需要在此虚拟环境中重新安装所有内容？我可能错过了一半。。。我将非常感谢任何帮助。问候

虚拟环境是Python的一个命名的、独立的工作副本 它维护自己的文件、目录和路径，以便 可以使用特定版本的库或Python本身，而无需 影响其他Python项目。虚拟环境使您可以轻松地 明确区分不同的项目，避免不同项目的问题 组件之间的依赖关系和版本要求。康达酒店 命令是管理安装和安装的首选界面 使用Anaconda Python发行版的虚拟环境。如果你 安装普通Python或其他Python发行版，请参见 虚拟的

以上所有内容都意味着是的，您需要在新的虚拟环境中安装所需的所有模块

若你们有一些虚拟环境（或者有你们需要的模块的基本python版本），你们可以尝试创建并使用它，但虚拟环境的主要思想是——你们只有你们的任务所需要的东西

虚拟环境是Python的一个命名的、独立的工作副本 它维护自己的文件、目录和路径，以便 可以使用特定版本的库或Python本身，而无需 影响其他Python项目。虚拟环境使您可以轻松地 明确区分不同的项目，避免不同项目的问题 组件之间的依赖关系和版本要求。康达酒店 命令是管理安装和安装的首选界面 使用Anaconda Python发行版的虚拟环境。如果你 安装普通Python或其他Python发行版，请参见 虚拟的

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如果您有一些虚拟环境（或带有您需要的模块的基本python版本），您可以尝试创建并使用它，但虚拟环境的主要思想是—您只有任务所需的内容。

只需添加到这个答案中即可。请记住，当您要在虚拟环境中再次安装软件包时，它们将安装到最新版本，而原始软件包可能已安装旧版本。因此，在虚拟环境内外运行代码时，这可能会给您带来一些麻烦。谢谢！在这种情况下，有两件事我不明白。1.然后我需要在这个虚拟环境中再次安装许多库（比如sklearn、pandas、numpy…）。我可以用conda在virtualenv中安装它们吗？这对我来说没什么意义。。。2.为什么TensorFlow强迫我在虚拟环境中安装它？他们真的希望我只使用他们的库，而不使用其他库，比如numpy、sklearn或pandas吗？可以通过pip将Tensorflow安装到默认Python中，这没有问题。当您有不同项目的模块版本冲突时，VENV是有意义的。你认为我可以用pip安装tensorflow，我用conda安装的库和我将用pip（tensorflow）安装的库可以一起工作吗？谢谢你的回答！通常建议使用conda install和same，但您可以将它们混合使用，并使用pipJust添加到此答案。请记住，当您要在虚拟环境中再次安装软件包时，它们将安装到最新版本，而原始软件包可能已安装旧版本。因此，在虚拟环境内外运行代码时，这可能会给您带来一些麻烦。谢谢！在这种情况下，有两件事我不明白。1.然后我需要在这个虚拟环境中再次安装许多库（比如sklearn、pandas、numpy…）。我可以用conda在virtualenv中安装它们吗？这对我来说没什么意义。。。2.为什么TensorFlow强迫我在虚拟环境中安装它？他们真的希望我只使用他们的库，而不使用其他库，比如numpy、sklearn或pandas吗？可以通过pip将Tensorflow安装到默认Python中，这没有问题。当您有不同项目的模块版本冲突时，VENV是有意义的。你认为我可以用pip安装tensorflow，我用conda安装的库和我将用pip（tensorflow）安装的库可以一起工作吗？谢谢你的回答！通常建议使用conda install和same，但您可以将它们混合使用并使用pip

conda create -n tf tensorflow
conda activate tf