一、环境管理
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查看已安装的环境
conda env list或conda info --envs：列出所有已安装的Anaconda环境。 -
创建新环境
conda create -n env_name python=x.x：创建一个名为env_name的新环境，并指定Python版本为x.x。 -
激活环境
conda activate env_name：激活名为env_name的Anaconda环境。 -
停用当前环境
conda deactivate：停用当前激活的Anaconda环境。 -
删除环境
conda env remove -n env_name：删除名为env_name的Anaconda环境及其所有包。 -
导出环境信息
conda env export > environment.yml：导出当前激活的环境信息到environment.yml文件。 -
使用导出的环境信息创建环境
conda env create -f environment.yml：使用指定的environment.yml文件创建环境。
二、包管理
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查看已安装的包
conda list：列出当前激活环境中已安装的所有包和版本信息。 -
安装包
conda install package_name：安装指定的包。conda install -c channel_name package_name：从指定的channel安装包。pip install package_name（在激活的环境中）：使用pip安装指定包（作为conda的补充，适用于conda仓库中没有的包）。
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更新包
conda update package_name：更新一个已安装的包。 -
卸载包
conda remove package_name：卸载指定包。 -
搜索包
conda search package_name：搜索一个包，查看可用的版本和安装渠道。
三、其他常用命令
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配置管理
conda config --set key value：设置conda的配置项，如更改默认的安装渠道等。 -
清理缓存
conda clean --all：清理conda的缓存、未安装包及其历史版本。 -
启动Python解释器
python：启动当前激活环境中的Python解释器。python -V：显示当前激活环境中的Python版本信息。
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启动Jupyter Notebook
jupyter notebook：在默认浏览器中打开一个新的Jupyter Notebook。
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启动其他IDE或工具
spyder：启动Spyder IDE。ipython：启动IPython交互式环境。jupyter lab：启动Jupyter Lab。
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导入Python库（在Python解释器或脚本中）
import numpy：导入numpy库（或其他Python库，如pandas、matplotlib等）。 -
Jupyter Notebook转换
jupyter nbconvert --to html notebook.ipynb：将Notebook转换为HTML格式。jupyter nbconvert --to pdf notebook.ipynb：将Notebook转换为PDF格式。jupyter nbconvert --to markdown notebook.ipynb：将Notebook转换为Markdown格式。jupyter nbconvert --to python notebook.ipynb：将Notebook转换为Python脚本。jupyter nbconvert --execute notebook.ipynb：执行并转换Notebook。
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Jupyter扩展管理
conda install -c anaconda jupyter_nbextensions_configurator：安装Jupyter扩展配置工具。conda install nb_conda：使Jupyter能使用Conda环境。conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions：安装Jupyter扩展。jupyter nbextension enable <extension_name>：启用指定的Jupyter扩展。jupyter nbextension disable <extension_name>：禁用指定的Jupyter扩展。jupyter nbextension list：列出所有已安装的Jupyter扩展。
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查看显卡状态（在选择使用GPU时）
nvidia-smi：查看服务器上显卡的状态（需要安装NVIDIA驱动和CUDA）。
