In diesem Artikel erfahren wir mehr über die Unterschiede zwischen Python und Anaconda.
Python ist eine Open-Source-Sprache, die großen Wert darauf legt, den Code leicht lesbar zu machen Und verstehen Sie, indem Sie Zeilen einrücken und Leerraum bereitstellen. Pythons Flexibilität und Durch die einfache Handhabung eignet es sich ideal für eine Vielzahl von Anwendungen, unter anderem, aber nicht beschränkt auf Für wissenschaftliches Rechnen, künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft sowie Kreation und Entwicklung Online-Bewerbung. Wenn Python getestet wird, wird es sofort übersetzt in Maschinensprache, da es sich um eine interpretierte Sprache handelt. Einige Sprachen wie C++, Zum Verständnis ist eine Kompilierung erforderlich.
Kenntnisse in Python sind ein wichtiger Vorteil, da es sehr einfach zu verstehen, zu entwickeln und zu entwickeln ist. Ausführen und lesen. Dies macht Python zur beliebtesten und am einfachsten zu verstehenden Programmierung Die Sprache wird in vielen Anwendungen in der Computerindustrie verwendet, einschließlich der Cybersicherheit.
Anaconda ist eine kostenlose Open-Source-Distribution für Python- und R-Programmierung Sprache. Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, prädiktive Analyse, Big-Data-Verarbeitung usw. Sprache. Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Predictive Analytics, Big-Data-Verarbeitung und Deep-Learning-Anwendungen nutzen es, um die Paketverwaltung und -bereitstellung zu verbessern.
Im Jahr 2012 gründeten Peter Wang und Travis Oliphant Anaconda Inc (Continuum Analytics), Verantwortlich für die Entwicklung und Wartung von Anaconda. außer ist Anaconda-Produkte unter den Namen Anaconda Distribution und Anaconda Persönliche Ausgabe.
Mehr als 8 Millionen Menschen nutzen die Anaconda-Distribution, die mehr Funktionen bietet Über 300 Data-Science-Programme für Windows, Linux und macOS.
Einige Softwarepakete sind wie folgt -
Jupyter Notebook − Es handelt sich um ein kollaboratives (gemeinsam nutzbares) Notizbuch, das Live-Code, Visualisierungen und Text kombiniert.
Visualisierungsbibliotheken – Bokeh, Datashader, Matplotlib und Holoviews sind mehrere Visualisierungsbibliotheken.
Data-Science-Bibliotheken – Pandas, NumPy und Dask sind einige Beispiele für Data-Science-Bibliotheken.
Bibliotheken für maschinelles Lernen – TensorFlow, Scikit-learn und Theano sind Beispiele für Bibliotheken für maschinelles Lernen.
Das Installieren und Aktualisieren von Paketen sowie das Einrichten neuer Umgebungen wird mit Conda, einem Open-Source-Paket- und Umgebungsverwaltungssystem, einfacher.
Die Data-Science-Community profitiert von der Entwicklung von Anaconda und Python. Der Hauptunterschied zwischen Python und Anaconda besteht darin, dass Anaconda ebenfalls eine allgemeine Programmiersprache auf hohem Niveau ist, während erstere eine Distribution der Programmiersprachen Python und R für Anwendungen in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen ist.
Im Vergleich zum Python-Paketmanager pip heißt der Anaconda-Paketmanager conda.
Obwohl Python zum Erstellen von Anaconda verwendet wurde, ist es wichtig zu beachten, dass Conda ein Paketmanager ist, der für jedes Programm in einer virtuellen Systemumgebung verwendet werden kann, während pip nur ein Paketmanager für Python ist.
Python ist eine universelle Programmiersprache, die zum Erstellen von Web- und Desktop-Anwendungen verwendet werden kann, während Anaconda auf Datenwissenschaft und maschinelles Lernen beschränkt ist.
Als datenwissenschaftliches Tool verlangt Anaconda nicht, dass seine Mitwirkenden Programmierer sind. Die Programmiersprache Python ist sehr leistungsfähig, ihre effektive Nutzung erfordert jedoch solide Kenntnisse der Sprache.
| Vergleichsfaktoren | Python | Python |
|---|---|---|
| Anleitung | Anaconda ist ein Open-Source-Python und R Der Zweck der Verteilung ist Führen Sie wissenschaftliche Berechnungen durch Einfacher durch Verbesserung Paketverwaltung und einsetzen. | Python ist eine Hochsprache, Erklärt und kostenlos Programmiersprache kann verwendet werden für Verschiedene Projekte. |
| Verwenden | Insbesondere Anaconda Entwickelt, um umfassende Funktionalität zu ermöglichen Lernen, maschinelles Lernen, und datenwissenschaftliche Projekte. | Jenseits des Datenbereichs Wissenschaft und Maschinen Lernen Sie, Python findet eine Verwendung neben vielen anderen Aspekten Einschließlich Felder, einschließlich eingebettete Systeme, Computer Vision, Netzwerk entwickeln und Netzwerksoftware. |
| Entwickler | Das Unternehmen wurde 2012 gegründet Autor: Peter Wang und Travis Oliphant ist verantwortlich Kontinuierliche Weiterentwicklung und Pflege von Python. | Guido van Rossum zuerst Entworfenes Python Programmiersprache, Die Python Software Foundation geht weiter Sprache Entwicklung. |
| Paketmanager | Conda ist ein Softwarepaket Manager-Anbieter Python. | pip ist ein Softwarepaket Manager-Anbieter der Python-Programmierung Sprache. |
| Community | Im Vergleich zu anderen Pythons große Benutzerbasis, Anacondas ist viel kleiner. | Im Vergleich zu anderen Anaconda, Python-Benutzer Basis ist beträchtlich (Basis ist beträchtlich) größer. |
| Unterstützungselemente | Viele Softwarepakete und Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Pandas, scikit-learn, nltk, und Jupiter schon Und Jupiter hat in Python installiert. | Python kann in jedem verwendet werden Betriebssystem. Nummer Zahlen, Zeichenfolgen, Listen, Tupel und Wörterbücher sind Alle gültigen Eingaben. Python Der Code läuft korrekt auf a Große Vielfalt an Systemen. |
| Andere Programmierung Sprachunterstützung | R und Python Programmiersprachen Holen Sie sich Unterstützung Python. als Anacondas Unterprogramme, Spyder ist ein Python-Tool wählen. | Python ist verfügbar für sowohl verfahrenstechnisch als auch objektorientiert Programmieren Sie es so Vielseitige Sprache. |
| Beliebtheit | Anaconda ist die erste Wahl Datenwissenschaft Community geht über Python hinaus Weil es mehrere Probleme löst Gemeinsame Probleme für beide Parteien Beginn und Zeitraum Entwicklungsprozess. | Als Universal Sprache und zugängliche Syntax, es hat eine sehr hohe Beliebtheit Egal, ob Sie Anfänger sind oder Erfahrener Programmierer. |
| Paketmanager Funktionieren | wird übersetzt als: FunktionPaketmanager Anaconda (Conda) kann sein Was zum Einrichten von Python verwendet werden soll und Nicht-Python-Bibliotheken. | pip-Paketmanager lässt Sie nur installieren Python-bezogene Softwarepakete. |
Die Datenanalyse hilft Unternehmen, ihre potenziellen Kunden zu identifizieren. Geschäftsentwicklung Technologie vereinfacht die Datenverwaltung und -analyse.
Anaconda ist das ideale Programm, wenn Sie über große Datenmengen verfügen, die analysiert werden müssen.
Aufgrund seiner Flexibilität ist Python jedoch eine gute Wahl für Programmierer zum Erstellen von Daten Wissenschaftliche Anwendungen.Anaconda-Programmierung verwendet den Conda-Paketmanager, während Python Bei der Programmierung wird häufig der Pip-Paketmanager verwendet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind die Unterschiede zwischen Python und Anaconda?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
