如果创建不了虚拟环境，可以尝试我下面手动创建虚拟环境的方法，同时，还可以替换清华源，在Python下载包时极快，具体方法可以看下面的图文演示。

Python修改环境变量涉及到环境管理，「环境管理」是Python使用中的一大好习惯，如果你不想再一遍遍重装Python和系统中折腾循，那么环境管理是学习Python过程中非常必要的一环。

手动创建虚拟环境

软件安装完毕后，在开始菜单下，找到Anaconda3(64-bit)文件夹，点击Anaconda Navigator。

打开后是这样的界面：

创建Python3.6虚拟环境：

正在创建，这个会需要一点时间

Python版本为3.6.8的虚拟环境就创建好了

打开命令行，发现系统默认的Python版本不是Python3.6.8，而是Anaconda默认的Python3.7.X，这是因为创建的安装Anaconda的时候勾选了把Anaconda添加到环境变量的选项，它同时也把Anaconda默认的Python版本作为系统默认的版本，修改一下环境变量就可以。

具体操作：打开我的电脑右键-->属性-->高级系统设置-->环境变量-双击PATH环境变量，我们所创建的Python3.6的虚拟环境的路径为：

C:ProgramDataAnaconda3envspy36

发现系统环境变量中有5个Anaconda相关的变量，它们是在安装Anaconda的时候勾选添加到环境变量选项后程序自动添加进去的，我们只需要把虚拟环境的路径添加进去并放在Anaconda环境变量的前面覆盖掉就可以了。

命令行创建Python环境

conda操作虚拟环境

# 查看虚拟环境
conda env list

#创建一个环境名为py36，指定版本为3.6
conda create -n py36 python=3.6

激活环境

# 在windows环境下使用activate激活
activate py36

退出环境

# 在windows环境下使用deactivate
deactivate

# 删除虚拟环境
conda remove -n py36 –all

#查看已有的环境列表
conda info -e

命令行切换虚拟环境

source activate python3.6

activate python3.6

conda activate python3.6

命令行关闭虚拟环境

source deactivate python3.6

deactivate python3.6

conda deactivate

命令行安装Python包

# 安装numpy
pip install numpy

# 安装matplotlib
pip install matplotlib

# 安装pandas
pip install pandas

# 安装sklearn
pip install scikit-learn

# 安装tensorflow并指定版本为1.6.0
pip install tensorflow==1.6.0

# 安装requests
pip install requests

使用数据库功能

# 安装ini配置文件解析
pip install configparser

# 安装mysql驱动
pip install pymysq

#安装dbutils数据库连接池
anaconda search -t conda dbutils

使用国内镜像下载包

# 使用国内镜像下载包
# 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
# 华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
# 山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
# 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

# 使用方法：
# pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple库名如，安装 matplotlib 
pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

以上是作者使用图文演示Anaconda如何创建虚拟环境，并且使用命令行功能进行激活环境，具体可以动手实际操作，有问题也可以「私信」我，如果你也感兴趣Python数据分析，不妨关注我，持续分享数据分析知识，助力你入门数据分析师~