1、python库放到conda里可以运行吗
当把Python库放到Conda里，通常是指使用Conda来管理Python环境和依赖包。Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，它可以帮助用户创建、导出、安装和管理多个环境。因此，当你把Python库放到Conda环境里，是可以运行的。
Conda可以通过创建虚拟环境来隔离不同项目的依赖包，确保它们互不干扰。这意味着你可以在不同的环境中安装不同版本的Python库，并且不必担心它们之间的冲突。这种灵活性使得在Conda环境中运行Python库变得非常方便。
另外，Conda还可以帮助你管理和分享环境和依赖包，包括本地和远程环境。这意味着你可以轻松地与团队成员或其他用户共享你的依赖环境，确保项目的一致性和可重现性。
总而言之，把Python库放到Conda里是可以运行的，而且借助Conda的环境管理功能，你可以更加方便地管理和运行Python库。
2、conda create -n python 3.6
标题：使用conda创建Python 3.6虚拟环境
在Python开发中，使用虚拟环境是一种良好的实践，可以帮助管理项目的依赖关系和版本。使用Anaconda提供的conda命令，可以轻松创建Python虚拟环境。要创建一个名为“python3.6”的Python 3.6虚拟环境，只需在命令行中输入以下命令：
bash
conda create -n python3.6 python=3.6
这条命令告诉conda创建一个名为“python3.6”的虚拟环境，并指定Python版本为3.6。conda会自动下载并安装所需的软件包，包括Python解释器和标准库。
一旦虚拟环境创建完成，可以通过以下命令激活该环境：
bash
conda activate python3.6
激活后，您将进入Python 3.6虚拟环境，可以在其中安装项目所需的其他软件包，并执行Python代码。
通过这种方式，您可以轻松管理不同版本的Python，并确保项目之间的依赖关系不会冲突。使用conda创建虚拟环境是Python开发的一项强大工具，能够提高项目的可维护性和稳定性。
3、anaconda和python冲突吗
当提到Anaconda和Python时，人们常常会困惑它们之间是否存在冲突。事实上，Anaconda并不是一种编程语言，而是一个开源的软件包管理器和环境管理器，用于数据科学和机器学习的开发。Python则是一种高级编程语言，非常流行且广泛使用。
Anaconda与Python之间并不存在直接的冲突，而是可以相互兼容和配合使用。Anaconda提供了一个包含了Python解释器以及大量常用科学计算和数据分析工具的发行版。它的一个优势在于，它可以管理Python的版本以及其他常用库的版本，使得在不同项目中使用不同版本的Python和库变得更加容易。
因此，可以说Anaconda是Python的一个增强版本，它为Python开发者提供了更便捷的环境管理和软件包安装体验。在使用Anaconda时，实际上是在使用Python的一个特定发行版，因此并不存在冲突问题。
4、conda和anaconda的区别
Conda 和 Anaconda 是两个在数据科学领域广泛使用的工具，它们虽然在名字上相似，但在功能和使用上有着一些区别。
Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，它可以用于安装、管理和卸载各种软件包及其依赖项。Conda 的优点之一是它可以跨平台运行，支持 Windows、Linux 和 macOS 等操作系统。Conda 还提供了一个命令行工具，让用户可以轻松地创建、导出和分享环境。
与之相对应，Anaconda 是一个基于 Python 的科学计算发行版，它包含了大量的数据科学和机器学习工具，如 NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib 和 Scikit-learn 等。Anaconda 除了包含了 Conda，还预装了许多常用的数据科学库，使得用户可以快速地开始数据分析和机器学习项目。
因此，虽然 Conda 是一个软件包管理系统，而 Anaconda 则是一个完整的数据科学平台。如果你只需要一个方便的包管理系统，那么 Conda 可能就够了；但如果你需要一个集成了各种数据科学工具的环境，那么 Anaconda 就是一个更好的选择。
