1.對於Ubuntu18.04，一開始會有一個系統默認的python解釋器，是3.6版本，位置在/usr/bin/python3.6。可以通過在terminal中輸入python或者python3來查看。因爲我已經安裝Anaconda，這個已經無法顯示了。
2.安裝了Anaconda3之後，Anaconda會自帶一個python解釋器，也是3.6版本，位置在/home/li/anaconda3/bin/python3。一旦安裝了Anaconda，這個python就會變成默認的。在terminal裏面直接輸入python，顯示的位置就是這個。
3.這個Anaconda默認的python，在系統之外虛擬出來一個使用python的環境，叫做base。在這個環境下面安裝的庫，不會與系統自帶的python以及庫衝突。星號表示默認。
4.此外，可以在Anaconda上再虛擬出各種自定義環境，能夠選擇python版本和庫版本。比如我新建了一個環境較python2，此時的python位置在/home/li/anaconda3/envs/python2/bin/python，其中的python2是我給這個虛擬環境的命名。新建環境可以通過Anaconda 操作界面，也可以使用指令。
5.其他一些anaconda 指令如下
創建環境，可以指定版本
conda create --name your_env_name
conda create --name your_env_name python=2.7
conda create --name your_env_name python=3
conda create --name your_env_name python=3.5
創建包含某些包的環境，可以指定包版本
conda create --name your_env_name numpy scipy
conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy
列舉當前所有環境，進入和退出環境
conda info --envs
conda env list
source activate your_env_name
source deactivate
6.在pycharm中選擇interpreter的時候，選擇conda environment。然後選擇base環境下，或者其他環境下的python，這樣就能得到想要的python以及該環境下的庫了。
這個圖中選擇的是系統默認的python解釋器，可以看到下面很多包是沒有的。
這次選擇的是Anaconda的默認python解釋器，tensorflow就在裏面了。
如果選擇自定義的環境python2中的解釋器，可以看到這個虛擬環境中只有最基本的一些庫。
