嘿，我来帮你理清这个困惑！首先先明确一个关键点：你完全不需要每次安装新包就创建新的Conda环境。Conda环境的核心作用是隔离不同项目的依赖版本——比如当你有两个项目，一个需要numpy=1.21，另一个需要numpy=1.26，这时候分开环境才是必要的。如果是同一类工作流，直接在现有环境里添加新包就好啦。

下面是在Jupyter中顺畅使用Conda包的完整步骤：

1. 管理你的Conda环境（选现有或新建） #

• 如果你已经有合适的Conda环境，直接激活它：

  conda activate your-existing-env
  

• 如果你想新建一个专门的环境（推荐给特定项目）：

  # 创建名为my_project_env的环境，指定Python版本
  conda create -n my_project_env python=3.10
  # 激活环境
  conda activate my_project_env
  

2. 给Conda环境添加Jupyter内核 #

这是让Jupyter识别到你Conda环境的关键步骤：

• 先在激活的环境里安装ipykernel（Jupyter的内核依赖）：

  conda install ipykernel
  

• 把这个环境注册到Jupyter的内核列表中：

  python -m ipykernel install --user --name my_project_env --display-name "Python (my_project_env)"
  

  这里的--display-name是你在Jupyter里会看到的名称，尽量起得直观好认。

3. 在环境中安装所需包 #

现在你可以在激活的环境里自由用Conda（或pip）装包了：

• 用Conda安装：

  conda install pandas matplotlib scikit-learn
  

• 如果某些包Conda仓库没有，也可以直接用pip安装（环境激活后，pip会指向这个环境的Python）：

  pip install some-package-not-in-conda
  

4. 在Jupyter中使用Conda环境的包 #

打开Jupyter Notebook后，点击右上角的内核选择器，找到你刚才注册的Python (my_project_env)内核，切换过去就可以直接使用环境里的所有包了——不需要额外配置，导入即用！

一些额外小贴士 #

• 尽量不要在Conda的base环境里装项目依赖，base是Conda的基础环境，保持干净能避免很多奇怪的冲突。
• 如果某个环境不再需要，可以先删除Jupyter内核：

  jupyter kernelspec uninstall my_project_env
  

  再删除环境：

  conda remove -n my_project_env --all
  

• 如果你之前用pip在Jupyter的默认环境装了包，想切换到Conda环境，只需要给Conda环境注册内核就行，不用重新安装Jupyter本身。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sheetal Mangesh Pandrekar