安装指南是在 Ubuntu 下面操作的。不同的 Linux 版本，安装指令不同。所以，该指南的某些指令对于像 CentOS 等非 Ubuntu 系统不适用。
为什么需要使用虚拟环境？
虚拟环境是一个将不同项目所需求的依赖分别放在独立的地方的一个工具，它给这些工程创建虚拟的Python环境。它解决了“项目X依赖于版本1.x，而项目Y需要项目4.x”的两难问题，而且使你的全局site-packages目录保持干净和可管理。
安装 virtualenv:
首先，需要安装 setuptools 等一些模块：
sudo apt-get install python-setuptools python-dev build-essential
然后安装 pip，接下来的virtualenv等环境可以通过 pip来安装:
sudo apt-get install python-pip
详细的 pip 安装可参考文档： http://pip-cn.readthedocs.io/en/latest/installing.html
接着，我们可以通过 pip 来安装 virtualenv：
$ sudo pip install virtualenv
此时，我们可以为项目创建虚拟环境了：
$ virtualenv <虚拟环境名>
该命令会在当前文件创建一个虚拟环境文件夹，其包含了 Python 可执行文件及 pip 库的拷贝。可以切换进我们创建的虚拟环境目录后，通过 source bin/activate 指令来激活。此时，你终端最左边会有出现你之前通过 virtualenv 指令来创建的名称，表明你已经进入到虚拟环境来了。这时候，你可以通过 pip 来安装你需要的任何python 库。比如安装 theano, 可以通过下列指令安装：
$ pip install theano
通过 pip list 指令来查看已安装的库列表。
退出该虚拟环境的指令：
$ deactivate
删除最简单，直接 rm -rf 当前文件夹即可。
安装 virtualenvwrapper：
通过 virtualenv 安装虚拟环境，使用是比较麻烦，管理起来也很烦。建议安装 virtualenvwrapper，通过它来使得虚拟环境工作变得方便。
安装：
pip install virtualenvwrapper
默认 virtualenvwrapper 安装在 /usr/local/bin 下面
我们可以接着创建一个文件夹来存放虚拟环境，如：
$ mkdir $HOME/.virtualenvs
接着，我们需要配置下 ~/.bashrc，将 virtualenv 添加进去：
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
让 bashrc 生效：
source ~/.bashrc
这样， virtualenvwrapper 就安装好了。我们可以通过下面的命令来安装虚拟环境：
mkvirtualenv <虚拟环境名>
这个时候，会在 WORKON_HOME 制定的目录中创建这个文件夹。我们可以通过 workon + <Tab按键> 来选择虚拟环境。其他游泳的诸如 lsvirtualenv 命令可以参考： http://pythonguidecn.readthedocs.io/zh/latest/dev/virtualenvs.html
接下来，创建一个或者多个虚拟环境 env1，env2：
$ mkvirtualenv env1
成功后，当前路径前面就会有 (env1)
$ mkvirtualenv env2
下面是一些基本操作命令
- 列出虚拟环境：
$ lsvirtualenv -b
env1
env2
- 切换虚拟环境：
$ workon env1
- 查看环境里安装了哪些包：
$ lssitepackages
- 进入当前环境：
$ cdvirtualenv
- 进入当前环境的site-packages：
$ cdsitepackages
$ cdsitepackages pip
- 复制虚拟环境：
$ cpvirtualenv env1 env3
Copying env1 as env3...
- 退出虚拟环境：
$ deactivate
- 删除虚拟环境：
$ rmvirtualenv env2
Removing env2...
安装 Numpy，Scipy，Matplotlib 等
接下来安装Python的各种包，就比较顺畅了，比如安在env1上：
$ workon env1
安装numpypip install numpy
安装scipy$ pip install scipy
安装matplotlib$ pip install matplotlib
安装ipython$ pip install ipython[all]
安装pandas$ pip install pandas
安装Statsmodel$ pip install statsmodel
安装scikit-learn$ pip install scikit-learn
按照顺序全部安装成功，后续就可以在虚拟环境上做分析了。
以后每次进入虚拟环境就执行如下代码即可，
不过因为我的环境变量没有写进bashrc里，所以都要多执行两行：
$ cd ~/workspaces
$ export WORKON_HOME=~/workspaces
$ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
$ workon env1
退出虚拟环境就用
$ deactivate
转自：https://www.linuxidc.com/Linux/2017-04/142752.htm