在讨论中，我想提到你实际上可以看到pip和conda的角色之间的一些分离。

pip是一个标准的包管理器，它只做一件事并且做得很好。可以在一个环境中生成requirements.txt文件，并通过pip在一个新环境中安装。

现在有conda输出：你正确地捕捉到他们的评论，其中说'我们生成了这个库列表以便与conda一起工作'。请注意，Python本身在conda的列表中，并且（正确地）不在requirements.txt中。conda复制自己的安装，这就是为什么它的库列表更长，并且包含Python本身的原因。

pip生成了一个在标准库之上安装的包的列表，以使您编写的包工作。希望这有助于区分这两者。

此外，pipenv是一个较新的工具，可以为您提供虚拟环境和包管理。

pipenv仍然是Python基础之上的一个工具，就像pip一样。它不会处理Python之外的依赖。这就是conda的作用，它处理更大的图景，详见pip和conda之间的区别是什么？

虽然这个答案提供了一些额外有用的信息，但它没有提供与conda和pip一起使用的实际命令。

问题的原因是在conda环境中使用pip freeze命令输出的格式不符合预期。输出结果中的包名和版本号之间使用了@符号，而期望的格式是使用==符号进行分隔。

解决方法是在激活的conda环境中使用pip list --format=freeze命令来获取正确的格式。然后可以将结果保存到requirements.txt文件中，方法是使用命令pip list --format=freeze > requirements.txt。

这样就可以得到符合预期的格式的requirements.txt文件，其中每行包含一个包名和版本号，使用==符号进行分隔。这个文件可以被用作pip的虚拟环境的需求文件，方便其他人使用pip进行包管理。

代码如下：

pip list --format=freeze > requirements.txt

从上述内容中可以看出，问题的出现原因是conda list -e > requirements.txt命令生成的requirements.txt文件不符合pip的正确格式。解决方法是在conda环境中安装pip，然后使用pip freeze命令生成正确格式的requirements.txt文件。接下来可以使用生成的requirements.txt文件创建一个pip虚拟环境。如果在requirements.txt中出现奇怪的路径引用，可以使用pip list --format=freeze > requirements.txt命令代替。这个解决方法提供了具体的命令来回答原始的问题，是最佳答案。另外，如果使用conda，最好的选择是使用conda env export > environment.yml命令来创建虚拟环境，并且提交environment.yml文件，然后使用conda env create -f environment.yml命令来恢复环境。但是需要注意，原问题是在一个只安装了pip而没有安装conda的机器上创建虚拟环境，所以这个方法不适用。