Python と Anaconda の違いは何ですか?

この記事では、Python と Anaconda の違いについて学びます。

Python とは何ですか?

Python は、コードを読みやすくすることに重点を置いたオープンソース言語です。 そして、行をインデントし、空白を設けることで理解できます。 Python の柔軟性と 使いやすさにより、以下を含むさまざまな用途に最適です。 科学技術計算、人工知能、データサイエンス、創造・開発向け オンライン申請。 Python がテストされると、すぐに翻訳されます 機械語はインタプリタ型言語であるため、機械語に変換されます。 C などの一部の言語では、 理解するにはコンパイルが必要です。

Python は理解、開発、分析が非常に簡単であるため、Python の習熟度は重要な利点となります。 実行して読み取ります。このため、Python は最も人気があり、理解しやすいプログラミングとなっています。 この言語は、サイバーセキュリティを含むコンピューター業界の多くのアプリケーションで使用されています。

アナコンダとは何ですか?

Anaconda は、Python および R プログラミング用の無料のオープンソース ディストリビューションです。 言語。データサイエンス、機械学習、予測分析、ビッグデータ処理など 言語。データサイエンス、機械学習、予測分析、ビッグデータ処理、 深層学習アプリケーションはこれを使用して、パッケージの管理と展開を改善します。

2012 年、Peter Wang と Travis Oliphant は Anaconda Inc (Continuum Analytics) を設立しました。 Anaconda の開発と保守を担当します。を除いて Anaconda Distribution および Anaconda という名前の Anaconda 製品 パーソナル版。

800 万人以上が、より多くの機能を提供する Anaconda ディストリビューションを使用しています Windows、Linux、macOS 用の 300 以上のデータ サイエンス プログラム。

一部のソフトウェア パッケージは次のとおりです -

• Jupyter Notebook -ライブコード、視覚化、テキストを組み合わせた共同作業用 (共有可能な) ノートブックです。

• 視覚化ライブラリ - Bokeh、Datashader、Matplotlib、および Holoviews は、いくつかの視覚化ライブラリです。

• データ サイエンス ライブラリ - Pandas、NumPy、Dask はデータ サイエンス ライブラリの例です。

• 機械学習ライブラリ - TensorFlow、Scikit-learn、Theano は機械学習ライブラリの例です。

• オープン ソース パッケージおよび環境管理システムである Conda を使用すると、 パッケージのインストールと更新、および新しい環境のセットアップが簡単になります。

Anaconda と Python の主な違い

• データ サイエンス コミュニティは、Anaconda と Python の作成から恩恵を受けています。 Python と Anaconda の主な違いは、Anaconda も高レベルの汎用プログラミング言語であるのに対し、前者はデータ サイエンスおよび機械学習アプリケーション向けの Python および R プログラミング言語のディストリビューションであることです。

• Python パッケージ マネージャー pip と比較して、Anaconda パッケージ マネージャーは conda と呼ばれます。

• Anaconda の作成には Python が使用されましたが、Conda は仮想システム環境内のあらゆるプログラムに使用できるパッケージ マネージャーであるのに対し、pip は Python のみのパッケージ マネージャーであることに注意することが重要です。

• Python は Web アプリケーションやデスクトップ アプリケーションの作成に使用できる汎用プログラミング言語ですが、Anaconda はデータ サイエンスと機械学習に限定されています。

• データ サイエンス ツールとしての Anaconda では、貢献者がプログラマーである必要はありません。 Python プログラミング言語は非常に強力ですが、それを効果的に使用するには、言語をしっかりと理解する必要があります。

Anaconda と Python のインストールの違い

＃＃＃＃＃＃使用＃＃＃＃＃＃ ＃＃＃＃＃＃開発者＃＃＃＃＃＃ グイド・ファン・ロッサムが1位 デザインされたPython プログラミング言語、 Python ソフトウェア財団は継続します 言語 発達。 パッケージマネージャーConda はソフトウェア パッケージです マネージャープロバイダー パイソン。 サポートされている要素その他のプログラミング 言語サポート ＃＃＃＃＃＃人気＃＃＃＃＃＃ Anaconda が第一選択です データサイエンス コミュニティは Python を超えます いくつかの問題が解決されるので、 双方に共通する問題 開始と期間 開発プロセス。 パッケージマネージャー Functioning は次のように翻訳されます: Functionデータ分析は、企業が潜在的な顧客を特定するのに役立ちます。事業開発 テクノロジーにより、データの管理と分析が簡素化されます。 Anaconda は、分析する必要がある大量のデータがある場合に使用するのに最適なプログラムです。

比較要素	Python	Python
イラスト	アナコンダは オープンソースの Python と R 配布の目的は、 科学計算を実行する 改良すればもっと簡単に パッケージ管理と 展開する。	Python は高級言語です。 説明あり、無料 プログラミング言語 に使用される可能性があります さまざまなプロジェクト。
特に、Anaconda は 詳細な機能を容易にするために開発されました 学習、機械学習、 そしてデータサイエンスプロジェクト。 データの領域を超えて 科学と機械 学びましょう、Python は用途を見つけます 他の多くの側面の中でも フィールドを含む 組み込みシステム、 コンピュータビジョン、ネットワーク 開発し、 ネットワーク ソフトウェア。		当社は2012年に設立されました。 著者: ピーター ワンとトラヴィス オリファントが担当 継続的な開発と保守 パイソン。
pip はソフトウェア パッケージです マネージャープロバイダー Pythonプログラミング 言語。	＃＃＃＃＃＃コミュニティ＃＃＃＃＃＃ 他人と比較する Python の大規模なユーザーベース、 アナコンダの方がずっと小さいです。	他人と比較する アナコンダ、Python ユーザー ベースはかなりあります より大きい。
多くのパッケージと NumPy、SciPy、 パンダ、scikit-learn、nltk、 そして木星はすでに そして木星は、 Pythonにインストールされています。	Python はあらゆるもので使用できます オペレーティング·システム。番号 数値、文字列、リスト、 タプルと辞書は、 すべての有効な入力。パイソン コードは次の環境で正しく実行されます 多種多様なシステム。
R と Python プログラミング言語 支持を得ます パイソン。として アナコンダのサブルーチン、 Spyder は Python ツールです 選ぶ。	Python は次の目的で使用できます。 手続き的にも、 オブジェクト指向 そうなるようにプログラムする 多用途な言語。
一般的に 言語と 親しみやすい構文です。 非常に高い人気 初心者であっても、 経験豊富なプログラマー。
パッケージマネージャー アナコンダ (Conda) は、 Python のセットアップに使用するもの Python 以外のライブラリも含まれます。 pip パッケージマネージャー インストールのみを許可します Python 関連のソフトウェア パッケージ。		＃＃＃結論は＃＃＃
ただし、Python は柔軟性があるため、プログラマーがデータを作成するのに適しています。 科学的応用。 Anaconda プログラミングは conda パッケージ マネージャーを使用しますが、Python は プログラミングでは、pip パッケージ マネージャーをよく使用します。

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