下载annaconda
在anaconda中install jupyter，默认创建环境base。
新建一个环境ML(Machine Learning)
参考：https://blog.csdn.net/ispeasant/article/details/107811588
https://blog.csdn.net/weixin_44135282的博客
步骤如下：
一、更换源
打开anaconda prompt
输入：
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
若出现安装失败，可以添加其他源（借助浏览器搜索anaconda源，已经添加源后可以运行上述命令，将已存在的源切换到top优先使用）
二、创建新的环境，命名为ML
Anaconda prompt中。输入：
Conda info -e
查看当前已有的环境，如下图为base 和ML。
创建新的环境：
创建环境的同时安装python和ipykernel，如果忘记安装了也可以用pip install，pip list查看已安装的模块。
Conda create -n 环境名称 python=（指定python的版本，如3.7） ipykernel
conda activate 环境名称
如：
conda create -n ML python = 3.7 ipykernel
conda activate ML
使用conda activate 环境名称，可以切换环境。
三、在ML环境中配置安装jupyter。
切换至ML环境。
将环境写入jupyter notebook的kernel中
python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name “显示的名称”
如：
python -m ipykernel install --user --name ML --display-name “ML-python3.7.11”
在该环境下pip install 需要的python 模块。
!注意:
Anaconda界面切换环境时，建议断网，否则会因为联网加载一些其他的东西，而导致切换超级慢。
切换环境之后，进入home，找到jupyter install。
然后就可以在environment中对应环境后面的小三角，打开jupyter notebook进行代码编写了。
