Python和Anaconda之間有什麼區別？

在本文中，我們將了解 Python 和 Anaconda 之間的差異。

Python是什麼？

Python 是一種開源語言，非常重視讓程式碼易於閱讀 並透過縮進行和提供空白來理解。 Python 的靈活性和 易於使用使其非常適用於各種應用，包括但不限於 對於科學計算、人工智慧和數據科學，以及創造和發展的 線上應用程式。當Python經過測試時，它會立即被翻譯 轉化為機器語言，因為它是一種解釋性語言。有些語言，如 C ， 需要編譯才能被理解。

精通Python是一個重要的優勢，因為它非常容易理解、開發， 執行並讀取。這使得 Python 成為最受歡迎、最容易理解的程式設計 電腦產業中的許多應用程式都使用該語言，包括網路安全。

什麼是 Anaconda？

Anaconda 是 Python 和 R 程式設計的免費開源發行版 語言。數據科學、機器學習、預測分析、大數據處理等 語言。數據科學，機器學習，預測分析，大數據處理，和 深度學習應用使用它來改善軟體包管理和部署。

2012 年，Peter Wang 和 Travis Oliphant 創立了 Anaconda Inc (Continuum Analytics)， 負責Anaconda的開發與維護。除了是 Anaconda 產品，名稱為 Anaconda Distribution 和 Anaconda 個人版。

有超過 800 萬人使用 Anaconda 發行版，該發行版提供了更多功能 超過 300 個適用於 Windows、Linux 和 macOS 的資料科學程式。

部分軟體包如下 -

• Jupyter Notebook − 它是一個協作（可共享）的筆記本，結合了即時程式碼、視覺化和文字。

• 視覺化函式庫 - Bokeh，Datashader，Matplotlib和Holoviews是幾個視覺化函式庫。

• 資料科學庫 - Pandas、NumPy 和 Dask 是資料科學庫的一些範例。

• 機器學習函式庫 - TensorFlow、Scikit-learn 和 Theano 是機器學習函式庫的範例。

• 安裝和更新軟體包以及設定新環境都變得更加容易，使用Conda，這是一個開源的軟體包和環境管理系統。

Anaconda 與 Python 之間的主要差異

• 資料科學社群受益於Anaconda和Python的創建。 Python和Anaconda的主要區別在於Anaconda也是一種高級通用程式語言，而前者是Python和R程式語言的分發，用於資料科學和機器學習應用。

• 與 Python 套件管理器 pip 相比，Anaconda 套件管理器稱為 conda。

• 雖然Python用於創建Anaconda，但需要注意的是Conda是一個可以用於虛擬系統環境中的任何程式的套件管理器，而pip僅是Python的套件管理器。

• Python 是一種通用程式語言，可用於製作網路和桌面應用程序，而 Anaconda 僅限於資料科學和機器學習。

• 作為資料科學工具，Anaconda並不要求其貢獻者是程式設計師。 Python程式語言非常強大，但要有效地使用它需要對該語言有紮實的掌握。

安裝Anaconda和Python的差別

的翻譯為：函數

比較因素	蟒蛇	Python
說明	Anaconda是一個 開源的Python和R 分佈的目的是 進行科學計算 透過改進更容易 套件管理和 部署。	Python是一種高階語言， 解釋且免費 程式設計語言 可能用於的 各種各樣的項目。
使用	特別是，Anaconda是 開發以促進深入的功能 學習、機器學習、 和數據科學項目。	超越數據領域 科學與機器 學習，Python找到用途 在許多其他方面中 包括字段在內，包括 嵌入式系統， 電腦視覺，網絡 開發和 網路軟體。
開發者	公司成立於2012年 作者：Peter Wang 和 Travis Oliphant負責 的持續開發和維護 蟒蛇。	Guido van Rossum 第一 設計了Python 程式設計語言, Python 軟體基金會繼續 語言 開發。
套件管理器	#Conda 是一個軟體包 經理提供者 蟒蛇。	pip 是軟體包 經理提供者 the Python程式設計 語言。
社群	與其他相比 Python的大量使用者基礎， Anaconda 的要小得多。	與其他相比 Anaconda，Python 的用戶 base is considerably (基礎相當) 更大。
支援元素	許多軟體包和 庫，如 NumPy、SciPy、 熊貓、Scikit 學習、nltk、 和木星，已經 並且 Jupiter，已經 installed in 蟒蛇。	Python 可以在任何 作業系統.數位 數字、字串、列表、 元組和字典是 所有有效輸入。 Python 程式碼在 a 上正確運行 寬廣的系統的種類。
其他編程 語言支援	#R 和 Python 程式語言s 得到支持 蟒蛇。作為一個 Anaconda 的子程序， Spyder是Python工具 選擇。	Python 可用於 既是程序性的又是 物件導向 編程，使其成為 多功能語言。
流行度	Anaconda 是首選 數據科學 社群超越Python 因為它解決了幾個問題 雙方的共同問題 開始和期間 開發流程。	作為一個通用的 語言與 平易近人的語法，它有 一個很高的受歡迎程度 無論是初學者還是 經驗豐富的程式設計師。
套件管理器 Functioning	套件管理器 Anaconda (Conda) 可能是 用於設定Python的內容 和非 Python 函式庫。	pip軟體套件管理器 只會讓你安裝 Python相關的軟體套件。

結論

數據分析幫助企業識別他們的潛在客戶。業務的發展 技術簡化了資料管理和分析。

如果您有大量需要分析的數據，Anaconda是使用的理想程式。

然而，Python 的靈活性使其成為程式設計師創建資料的好選擇 科學應用。

Anaconda 程式設計使用 conda 套件管理器，而 Python 程式設計常常使用pip軟體包管理器。

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