在vscode新建虚拟环境，并在base环境

1. 在 base 环境中安装插

   1conda activate base
   2conda install nb_conda_kernels

2. 在你的虚拟环境中安装 Jupyter 内核

   1conda activate your_env_name
   2conda install ipykernel

3. 启动 Jupyter

   • 无论你在哪个环境启动 Jupyter，它都会自动在内核列表中显示 Python [conda env:your_env_name]。
   • 你只需要在 Notebook 中切换到这个内核即可。
   • 

在jupyter终端运行

pip install stable-baselines3

如果你直接运行example的代码一定会报错

这是版本更新引起的，之前版本v2使用的是discrete动作空间库，但是现在强制更新到v3，就要求用box2d了，但是boxe2d依赖的uvloop库目前不支持 Windows，这要求我们独立下载box2d库，并重新完成gymnasium库的安装。

首先现在所有gymnasium相关包：

pip uninstall box2d-py gymnasium -y

然后，返回vscode的终端，安装gymnasium，不要在jupyter去运行以下命令！

请执行以下步骤：

1. 打开 Anaconda Prompt (或 CMD)

2. 激活你的环境

   1conda activate brain

3. 卸载所有相关包（清理战场

   1pip uninstall box2d-py gymnasium -y

4. 使用 Conda-Forge 通道安装（关键步骤

   1conda install -c conda-forge box2d-py

    
   • 注意：是 conda install，不是 pip install。conda-forge 是一个社区维护的高质量包源，里面有专门为 Windows 编译好的 Box2D。

5. 重新安装 Gymnasium

   1pip install gymnasium[box2d]

   出现这个就是安装成功了！

请在同一个终端窗口中继续执行以下命令：

1. 重新安装 Gymnasium
   这次我们只安装 box2d 依赖，避免再次触发之前那个 uvloop 的 Windows 兼容性问题

   1pip install "gymnasium[box2d]"

   (注意：因为刚才 Conda 已经帮你装好了底层的 box2d-py，这次 pip 安装时会检测到依赖已满足，速度会非常快。)

出现这个就是OK了：

运行测试命令，看看是否能成功：

1python -c "import gymnasium as gym; env = gym.make('LunarLander-v3'); print('🚀 完美！LunarLander-v3 环境加载成功')"

出现这个就是ok了：

回到jupyter，再次执行：

就正确输出Discrete(4)了！