打开Anaconda Prompt，在命令行中输入conda create -n 虚拟环境名称 python==版本号，例如conda create -n env python==3.7 之后会见到下面界面 输入y，之后就会开始创建虚拟环境 在命令行中输入activate 环境名，例如activate env，就会激活环境并进入其中，表现为前面的括号由(base)变为(env)

使用conda deactivate可以退出环境

在此环境下（env）输入命令行pip install 包名，可以下载代码中使用的第三方库 输入命令pip list可以查看当前虚拟环境已经下载的所有包

至此就配好了环境

在创建好的虚拟环境中输入命令conda install ipykernel，注意这里在命令行最前面的虚拟环境名应该是（env），会见到下面图片的情况

等一些询问，并需要你输入y，之后静静等待

等运行结束后，再输入python -m ipykernel install --user --name 上面创建好的虚拟环境的名称 --display-name "希望在jupyter中显示的环境名称"，例如python -m ipykernel install --user --name env --display-name "ipykernel_env"

完成好这一切后，刷新jupyter的界面，就可以在这里找到你所配置的环境（我这里的名称是我自己的虚拟环境的名称）

在jupyter中运行代码时，在这里切换核为自己刚刚创建好的虚拟环境

直接在Anaconda Prompt中，在虚拟环境env下执行pip install 包名即可

缺少sklearn包应该下载scikit-learn