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安装包麻烦的地方就在于不知道包到底依赖哪些包，而且包的版本不一样依赖的包的版本也不一样，所以很麻烦
但还好
我们有conda info scipy可以查看包的信息（默认查看最新版本的信息，即便你安装的是旧版本，返回的也还是最新版本）

例如 我的scipy版本是 1.0.0
conda list scipy

现在我用conda info scipy
返回的是最新的

然后现在我指定下版本查一下 conda list scipy==1.0.0
返回如下

好了，我们用conda info 可以查看包的依赖信息 便可以下载了

由于scioy这个包安装情况比较特殊，我就直接开始讲了，这个会了，再安装其他的应该就没啥了

我的scipy是1.0.0版本的 是因为我的conda找不到mkl为2019.4的，然后我便用了scipy为1.0.0的

大家知道，用pip或conda安装的时候都会默认安装依赖包，但是呢，不完美的是依赖包的版本却不一定对，所以你就要卸了再自己安装
例如我想安装numpy为1.16.0的
就用conda install numpy==1.16.0
这个时候呢conda会自动将原先的包降级或者升级，也就省了卸（pip也一样）
不过最好 还是用 conda list numpy 查看下自己都有哪些numpy包，因为有的时候多嘛，conda不会全部升降级，你就要自己动手卸载了 conda remove numpy==版本
那其他依赖包也都一样
按照conda info 显示安装的就行

不过我还要多说一点
就是tensorflow对numpy的版本有要求 过高或者过低都会报警 我记得1.17版本就是太高了就报警了
这个嘛 你可以复制报警信息就能查到，到时候再安装就行
我是安装的1.16.0刚好，不嫌弃的就跟我一样吧

最后 conda search numpy 可以查找包 返回能查到的包的各种版本，可以自己看着安装

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