Python과 Anaconda의 차이점은 무엇입니까?

이 기사에서는 Python과 Anaconda의 차이점에 대해 알아봅니다.

파이썬이란 무엇인가요?

Python은 코드를 읽기 쉽게 만드는 데 중점을 둔 오픈 소스 언어입니다. 그리고 줄을 들여쓰고 공백을 제공하여 이해합니다. 파이썬의 유연성과 사용이 간편하여 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 응용 분야에 이상적입니다. 과학 컴퓨팅, 인공 지능, 데이터 과학, 창조 및 개발 분야 온라인 신청. Python을 테스트하면 즉시 번역됩니다. 기계어로 번역되는 것은 해석된 언어이기 때문이다. C++와 같은 일부 언어는 이해하려면 컴파일이 필요합니다.

Python에 능숙하다는 것은 이해하고 개발하기가 매우 쉽기 때문에 중요한 장점입니다. 실행하고 읽으십시오. 이것이 Python을 가장 인기 있고 이해하기 쉬운 프로그래밍으로 만듭니다. 이 언어는 사이버 보안을 포함하여 컴퓨터 산업의 많은 응용 프로그램에서 사용됩니다.

아나콘다란 무엇인가요?

Anaconda는 Python 및 R 프로그래밍을 위한 무료 오픈 소스 배포판입니다. 언어. 데이터사이언스, 머신러닝, 예측분석, 빅데이터 처리 등 언어. 데이터 과학, 기계 학습, 예측 분석, 빅 데이터 처리 및 딥 러닝 애플리케이션은 이를 사용하여 패키지 관리 및 배포를 개선합니다.

2012년 Peter Wang과 Travis Oliphant가 Anaconda Inc(Continuum Analytics)를 설립했습니다. Anaconda의 개발 및 유지 관리를 담당합니다. 제외하고는 Anaconda Distribution 및 Anaconda라는 이름의 Anaconda 제품 개인판.

8백만 명 이상의 사람들이 훨씬 더 많은 기능을 제공하는 Anaconda 배포판을 사용합니다. Windows, Linux 및 macOS용 300개 이상의 데이터 과학 프로그램.

일부 소프트웨어 패키지는 다음과 같습니다 -

• Jupyter Notebook − 라이브 코드, 시각화 및 텍스트를 결합한 협업(공유 가능) 노트북입니다.

• 시각화 라이브러리 - Bokeh, Datashader, Matplotlib 및 Holoviews는 여러 시각화 라이브러리입니다.

• 데이터 과학 라이브러리 - Pandas, NumPy 및 Dask는 데이터 과학 라이브러리의 몇 가지 예입니다.

• 머신러닝 라이브러리 - TensorFlow, Scikit-learn 및 Theano는 머신러닝 라이브러리의 예입니다.

• 오픈 소스 패키지이자 환경 관리 시스템인 Conda를 사용하면 패키지 설치 및 업데이트는 물론 새로운 환경 설정도 더 쉬워집니다.

Anaconda와 Python의 주요 차이점

• 데이터 과학 커뮤니티는 Anaconda와 Python의 개발로 이익을 얻습니다. Python과 Anaconda의 주요 차이점은 Anaconda는 고급 범용 프로그래밍 언어인 반면, 전자는 데이터 과학 및 기계 학습 애플리케이션을 위한 Python 및 R 프로그래밍 언어의 배포판이라는 것입니다.

• Python 패키지 관리자 pip에 비해 Anaconda 패키지 관리자는 conda라고 합니다.

• Anaconda를 만드는 데 Python이 사용되었지만 Conda는 가상 시스템 환경의 모든 프로그램에 사용할 수 있는 패키지 관리자인 반면 pip는 Python의 패키지 관리자일 뿐이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

• Python은 웹 및 데스크톱 애플리케이션을 만드는 데 사용할 수 있는 범용 프로그래밍 언어인 반면 Anaconda는 데이터 과학 및 기계 학습으로 제한됩니다.

• 데이터 과학 도구인 Anaconda는 기여자가 프로그래머일 것을 요구하지 않습니다. Python 프로그래밍 언어는 매우 강력하지만 이를 효과적으로 사용하려면 언어에 대한 확실한 이해가 필요합니다.

Anaconda와 Python 설치의 차이점

은 다음과 같이 번역됩니다: function

비교 요소	파이썬	파이썬
지침	아나콘다는 오픈 소스 Python 및 R 배포 목적은 과학적 계산 수행 개선을 통해 더 쉽게 패키지 관리 및 배포.	Python은 고급 언어입니다. 설명 및 무료 프로그래밍 언어 위해 사용될 수 있습니다 다양한 프로젝트.
사용	특히 아나콘다는 심층적인 기능을 용이하게 하기 위해 개발됨 학습, 머신러닝, 및 데이터 과학 프로젝트.	데이터의 영역을 넘어서 과학과 기계 배우세요, Python이 용도를 찾습니다. 다른 많은 측면들 중에서 다음을 포함하는 필드 포함: 임베디드 시스템, 컴퓨터 비전, 네트워크 개발하고 네트워크 소프트웨어.
개발자	2012년에 설립된 회사입니다. 저자: 피터 왕(Peter Wang), 트래비스(Travis) 올리펀트가 책임진다 지속적인 개발 및 유지 관리 파이썬.	귀도 반 로섬 첫 번째 설계된 Python 프로그래밍 언어, Python 소프트웨어 재단은 계속됩니다 언어 개발.
패키지 관리자	Conda는 소프트웨어 패키지입니다 관리자 제공자 파이썬.	pip은 소프트웨어 패키지입니다 관리자 제공자 파이썬 프로그래밍 언어.
커뮤니티	타 업체와 비교 Python의 대규모 사용자 기반, Anaconda는 훨씬 작습니다.	타 업체와 비교 Anaconda, Python 사용자 베이스가 상당히 더 크다.
지원 요소	다양한 소프트웨어 패키지 및 NumPy, SciPy와 같은 라이브러리 팬더, scikit-learn, nltk, 그리고 목성은 이미 그리고 목성은 파이썬으로 설치했습니다.	Python은 어떤 환경에서도 사용할 수 있습니다. 운영 체제. 숫자 숫자, 문자열, 목록, 튜플과 딕셔너리는 모든 유효한 입력. 파이썬 코드는 다음에서 올바르게 실행됩니다. 다양한 시스템.
기타 프로그래밍 언어 지원	R과 Python 프로그래밍 언어 도움을 받다 파이썬. 로서 Anaconda의 서브루틴, 스파이더는 파이썬 도구입니다 선택하다.	Python을 사용할 수 있는 곳은 다음과 같습니다. 절차적 측면과 객체지향 프로그래밍해 보세요 다양한 언어.
인기	Anaconda가 첫 번째 선택입니다 데이터 과학 커뮤니티는 Python을 뛰어넘습니다. 여러 가지 문제를 해결해주기 때문에 양측의 공통 문제 시작과 기간 개발 프로세스.	보편적으로 언어와 접근하기 쉬운 구문이 있습니다. 매우 높은 인기 초보자이시거나 숙련된 프로그래머.
패키지 관리자 Functioning	패키지 관리자 아나콘다(Conda)는 아마도 Python을 설정하는 데 사용할 항목 Python이 아닌 라이브러리.	pip 패키지 관리자 설치만 허용됩니다 Python 관련 소프트웨어 패키지.

결론

데이터 분석은 기업이 잠재 고객을 식별하는 데 도움이 됩니다. 사업 개발 기술은 데이터 관리 및 분석을 단순화합니다.

Anaconda는 분석해야 할 데이터 양이 많은 경우 사용하기에 이상적인 프로그램입니다.

그러나 Python의 유연성은 프로그래머가 데이터를 생성하는 데 좋은 선택이 됩니다. 과학적 응용.

Anaconda 프로그래밍은 conda 패키지 관리자를 사용하는 반면 Python은 프로그래밍에서는 종종 pip 패키지 관리자를 사용합니다.

위 내용은 Python과 Anaconda의 차이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!