在win10系统上的虚拟机安装（VMwareWorkstation 16 Pro, ubuntu 20.04）是根据下文学习的：

(15条消息) VMware Workstation Pro 16配置Ubuntu 20.04_tiffiny10的博客-CSDN博客_共享虚拟机已弃用怎么解决https://blog.csdn.net/weixin_44796670/article/details/115890854之后安装Anaconda，配置环境等先是完全按照下文进行的，这篇文章非常详细，如果你安装的ubuntu和anaconda和文章里面完全一样的话，就会和文章中过程完全一样，但如果版本不一样，会出现各种错误，这是我踩过的坑，所以请确认你下载的版本。

(15条消息) [Fenics有限元安装] 虚拟机Linux下，在ubuntu20.04上通过anaconda安装FEniCS有限元框架指南（适合新手小白，超详细）_qq_45783997的博客-CSDN博客_fenics安装https://blog.csdn.net/qq_45783997/article/details/118882768完全按照上述链接操作后可以在jupyter界面编程了，因为当时的mrsh是git clone下来的，这就会出现虽然from mrsh import *时没有报错，调用函数mshr.Polygen时会报错 module 'mshr' has no attribute 'Polygon'。这时help(mshr)发现mrsh的内容为空。

所以我就把git clone获得的mrsh文件夹删除。输入conda activate fenicsproject激活 fenicsproject环境，然后输入conda install --c cinda-forge mrsh。但是之后我在from mrsh import *时，会遇到

ImportError: generic_type: type "CSGGeometry" referenced unknown base type "dolfin::Variable"

这样的报错。解决方法参考：

Anaconda Installation of Fenics and Mshr - installation - FEniCS Projecthttps://fenicsproject.discourse.group/t/anaconda-installation-of-fenics-and-mshr/2062

应该是mshr和fenics版本不匹配导致的问题，生成fenicsproject环境时将fenics和指定版本的mshr一起安装即可

conda create -n fenicsproject -c conda-forge fenics mshr=2019.1.0=py38h255090a_2

总结：

1.首先根据第一个链接安装VMwareWorkstation 16 Pro并配置ubuntu 20.04

2.然后根据第二个链接完成其中1~3步，安装好anaconda

3.生成fenicsproject环境时将fenics和指定版本的mshr一起安装即可：

conda create -n fenicsproject -c conda-forge fenics mshr=2019.1.0=py38h255090a_2

安装过程中出现Proceed([y]/n)，输入y。这步安装过程中包含numpy，因此之后不需要再单独安装numpy。可以用指令conda list查看安装完成后的包有哪些。

 4.安装matplotlib，因为conda install matplotlib会报错，所以我直接中止了然后使用了pip install。注意一定要在fenicsproject环境下安装

conda activate fenicsproject
pip install matplotlib

安装过程中出现Proceed([y]/n)，输入y

5.安装pandas， pip install比conda快很多

pip install pandas

6.进行链接二第六步，或许？因为，我之前按照链接二完全进行过一遍，所以我后来通过指令（conda uninstall fenicsproject）卸载fenicsproject环境后重装fenics时没有重装paraview，但它应该在主目录下，所以第一遍安装的话应该是要走一遍流程的。

7.安装jupyterLab

conda install jupyterLab

安装过程中出现Proceed([y]/n)，输入y

8.输入jupyter lab，在火狐浏览器中弹出jupyter lab界面

jupyter lab

 之后jupyter lab中运行程序就没有任何报错了。