这部分功能与pip类似。
1. 安装package：如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前环境

conda install scipy
conda install -n python34 numpy

也可以通过-c指定通过某个channel安装

最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包

安装完成后，可以用“which 软件名”来查看该软件安装的位置：

 which gatk

如需要安装特定的版本:

conda install 软件名=版本号
conda install gatk=3.7

这时conda会先卸载已安装版本，然后重新安装指定版本。
更新指定软件:

conda update gatk

卸载指定软件:

conda remove gatk

2. 查看已安装的包
(1) 查看当前环境下已安装的包

conda list

(2) 查看某个指定环境的已安装包

conda list -n python34

3. 查找package信息
查找可供安装的包版本

#精确查找
conda search --full-name python       #即查找全名为“python”的包有哪些版本可供安装。

#模糊查找
conda search py                       #即查找含有“py”字段的包，有哪些版本可供安装。

conda search numpy

4. 删除package

conda remove -n python34 numpy
conda remove pandas                       #即在当前环境中卸载pandas包。

5. 更新package
更新所有包

conda update --all
conda upgrade --all

更新指定包

conda update numpy
conda upgrade numpy

建议：在安装Anaconda之后执行上述命令更新Anaconda中的所有包至最新版本，便于使用。

conda update -n python34 numpy

前面已经提到，conda将conda、python等都视为package，因此，完全可以使用conda来管理conda和python的版本，例如

# 更新conda，保持conda最新
conda update conda

# 更新anaconda
conda update anaconda

# 更新python
conda update python

假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本

6.补充：如果创建新的python环境，比如3.4，运行conda create -n python34 python=3.4之后，conda仅安装python 3.4相关的必须项，如python, pip等，如果希望该环境像默认环境那样，安装anaconda集合包，只需要：

在当前环境下安装anaconda包集合

conda install anaconda

结合创建环境的命令，以上操作可以合并为

conda create -n python34 python=3.4 anaconda

也可以不用全部安装，根据需求安装自己需要的package即可

Conda clean 净化Anaconda

conda 安装的包都在目录Anaconda/pkgs下。随着使用，conda 安装的包也越来越多；有时候会出现以下不好的情况：

• 有些包安装之后，从来没有使用过；
• 一些安装包的tar包也保留在了计算机中；
• 由于依赖或者环境等原因，某些包的不同版本重复安装。

上面的这些情况使得anaconda显得更加冗余，并且浪费储存；对于这些情况可以使用conda clean 净化Anaconda。

查看conda clean使用参数

$ conda clean -H
usage: conda clean [-h] [-a] [-i] [-l] [-p] [-t] [-f]
                   [-c TEMPFILES [TEMPFILES ...]] [-d] [--json] [-q] [-v] [-y]

Remove unused packages and caches.

Examples:
    conda clean --tarballs

删除从不使用的包

$ conda clean --packages

删除tar包

$ conda clean --tarballs

删除索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包。

$ conda clean -a 

参考：conda clean