装包（package）
法一：从官方库下载whl文件到本地安装。
下载的文件放到python的Scripts目录下，
例如我的目录是：E:Anaconda5.2envspython3.6Scripts
命令行进入该目录，执行命令：pip install numpy-1.18.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
由于已经安装过，所以有如上图提示。
注：此方式安装某包过程中可能需要依赖其他包，会自动兼容的版本，若报time out等异常，也可将对应的依赖包以同样的方式下载到本地先安装。
法二：从pycharm安装。
法三：在命令行用pip命令安装
指定版本号：
pip install numpy==1.18.1
指定安装源：
pip install numpy==1.18.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
默认安装源：https://pypi.Python.org/simple/
有时候安装一些依赖包，网速慢，直接时，可以指定国内源镜像。
国内的一些安装源：
豆瓣：http://pypi.douban.com/
中国科学技术大学：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
法四：安装项目导出环境中所有的依赖包。
1、将当前项目依赖包导出为requirements.txt文件：
pip freeze > requirements.txt
如下图，导出的文件中指定了包名及其版本，原项目能跑起来，那导出环境的依赖包一般都是互相兼容的。这种方式省去了后期因版本不兼容带来的很多麻烦，比如Keras和TensorFlow可能出现版本不兼容等。
2、安装requirements.txt文件中的依赖包：
pip install -r requirements.txt
查看包
1、进入某虚拟环境。
activate python3.6
2、执行命令
查看本环境所有包及其版本：
conda list
查看指定包详情：
conda list numpy
卸载包
1、命令行进入某虚拟环境。
activate python3.6
2、执行命令
pip uninstall [包名]==版本号
或
conda remove [包名]==版本号