在GitHub上找了一篇文献，想复现一下，记录一下其中遇到的环境配置问题。
我也不是很懂相关的操作，只是用来记录，如果我的操作有什么不必要或错误的地方，辛苦大家耐心指正。
把cmd转到保存着yml文件对应路径中
在该路径下安装yml文件（我理解为解压别人在电脑上配置好的环境及其安装的包），输入：
conda env create -f environment.yml
等待安装成功之后，就会在conda的安装路径下的envs文件夹中找到新添加的环境（例如我这里的Project 就是新添加的环境）
我在安装yml文件的时候，在Installing pip dependencies这一步出现了错误，并且失败。询问大佬，发现这些包可以后续离线安装，就没解决，继续下面的操作啦。
之后用anaconda prompt编辑器激活Project环境，然后在里面添加了scr目录，注意e后面有个“.”
conda activate Project
pip install -e .
解析在这里:
pip install -e . 解析
这里参考的是使用 nb_conda_kernels 添加所有环境
用anaconda prompt编辑器激活Project环境
conda activate Project # this is the environment for your project and code
conda install ipykernel
conda deactivate
conda activate base # could be also some other environment
conda install nb_conda_kernels
jupyter notebook
解释：
调用conda install ipykernel下载内核
这个方法就是一键添加所有 conda 环境
注意：这里的 conda install nb_conda_kernels 是在 base 环境下操作的。
安装好后，打开 jupyter notebook 就会显示所有的 conda 环境啦，点击随意切换。
conda create -n my-conda-env # creates new virtual env
conda activate my-conda-env # activate environment in terminal
conda install ipykernel # install Python kernel in new conda env
ipython kernel install --user --name=my-conda-env-kernel # configure Jupyter to use Python kernel
jupyter notebook # run jupyter from system
解释：
只有 Python 内核会在 conda 环境中运行，系统中的 Jupyter 或不同的 conda 环境将被使用——它没有安装在 conda 环境中。
通过调用ipython kernel install将 jupyter 配置为使用 conda 环境作为内核.
缺点是:新建一个环境，就要重复操作一次。
用pycharm打开代码所在文件夹，配置解释器
选择“existing environment”按钮，点击“…”
选择Project里面的Python.exe
参考链接是这个
在Windows 下打开到文件的位置，然后在该位置下，按住 shfit + 鼠标右键，选择在此处打开命令密口（W）
输入
jupyter notebook ./ # jupyter notebook 打开当前文件夹
最终我呈现的效果如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import sys,os
path_module = os.path.abspath(os.path.join('G:\\SEU\study_Python\\jupyter_file\\Data-driven-car-following-model-main\\datadrivencarfollowing-v1\\src'))
if path_module not in sys.path:
sys.path.append(path_module)
#import src
import Cleanup
import Transformation
import FileProcessing
