从Anaconda Prompt安装Anaconda- clean包

conda install anaconda-clean

在同一窗口中，运行以下命令之一: 删除所有与anaconda相关的文件和目录，而不提示删除每一个:

anaconda-clean --yes

窗口:

在运行安装根目录下的卸载之前，使用Windows资源管理器删除envs和pkgs文件夹。

在控制面板中，选择添加或删除程序或卸载程序，然后选择Python 3.6 (Anaconda)或您的Python版本。

卸载蟒蛇

要卸载Anaconda，您可以简单地删除该程序。这将留下一些文件，这对大多数用户来说是可以接受的。参见选项A。

如果您还想从Anaconda及其程序中删除配置文件和目录的所有痕迹，您可以先下载并使用Anaconda- clean程序，然后进行简单的删除。参见选项B。

选择一个。

使用简单的删除来卸载Anaconda:

macos -打开终端。然后通过输入rm -rf ~/anaconda3删除整个Anaconda目录，该目录的名称为anaconda2或anaconda3。

选项B。

完全卸载使用蟒蛇清洁和简单的删除。

注意:Anaconda-Clean必须在简单移除之前运行。

从Anaconda提示符或终端窗口安装Anaconda- clean包:

conda install anaconda-clean

在同一窗口中，运行以下命令之一:

删除所有与anaconda相关的文件和目录，并在删除每个文件之前提示确认:

anaconda-clean

或者，删除所有与anaconda相关的文件和目录，而不提示删除每一个:

anaconda-clean --yes

Anaconda-Clean在主目录中名为.anaconda_backup的文件夹中创建所有可能被删除的文件和目录的备份，例如.bash_profile。还要注意，Anaconda-Clean将保持AnacondaProjects目录中的数据文件不变。 使用Anaconda- clean后，按照选项A中的说明卸载Anaconda。 从.bash_profile删除Anaconda路径

如果你使用Linux或macOS，你可能还希望检查你的主目录中的.bash_profilefile，以找到如下一行:

export PATH="/Users/jsmith/anaconda3/bin:$PATH"

注意:用实际路径替换/Users/jsmith/anaconda3/。

这一行将Anaconda路径添加到path环境变量。它可能指的是水蟒或小蟒蛇。卸载Anaconda后，可以删除这一行并保存文件。

采用正式卸载方式

rm -rf ~/anaconda3

nano ~/.bashrc

按Ctrl+W搜索“Anaconda” 删除或注释掉以下行: /home/sammuel/.bashrc #由Anaconda3 4.2.0安装程序添加 导出路径= " / home / sammuel / anaconda3 / bin:美元路径”

编辑完文件后，按Ctrl+X退出，按y保存更改。

蟒蛇现在从你的服务器中删除。

我只是:

rm -rf ~/anaconda3

.．.这也删除了conda。

然后:

mousepad ~/.bashrc

.．.并删除了添加在最底部的路径线(由Anaconda明确标识为“由Anaconda添加”)。

值得注意的是，anaconda3在修改之前创建了我的.bashrc文件的备份，并将其命名为:

./bashrc-anaconda3.bak

.．.所以我可以重命名并删除我修改过的。bashrc

要卸载anaconda，你必须:

1)删除整个anaconda安装目录:

Rm -rf ~/anaconda2

2)和(可选):

- - - - - - >编辑~ /。bash_profile从PATH环境变量中删除anaconda目录。

->删除home目录下可能已经创建的隐藏文件和文件夹。

Rm -rf ~/。condarc ~ /。conda ~ / .continuum

源

删除Anaconda目录会有所帮助，但我不认为这是一个好主意，因为在不久的将来您可能需要使用Anaconda。因此，正如mwaskom所建议的，anaconda安装程序会自动添加PATH变量，该变量指向~/目录中的anaconda/bin目录。bashrc文件。(

它看起来是这样的

PATH="/home/linuxsagar/anaconda3/bin:$PATH

因此，只需注释掉该行(在该行的开头添加#)。 然后重新加载~/。Bashrc文件执行源~/.bashrc

现在，验证在新终端中执行哪个python的更改。