在本文中,我们将了解 Python 和 Anaconda 之间的差异。
Python是什么?
Python 是一种开源语言,非常重视使代码易于阅读 并通过缩进行和提供空白来理解。 Python 的灵活性和 易于使用使其非常适用于各种应用,包括但不限于 对于科学计算、人工智能和数据科学,以及创造和发展的 在线应用程序。当Python经过测试时,它会立即被翻译 转化为机器语言,因为它是一种解释性语言。有些语言,比如 C++, 需要编译才能被理解。
精通Python是一个重要的优势,因为它非常易于理解、开发, 执行并读取。这使得 Python 成为最流行、最容易理解的编程 计算机行业中的许多应用程序都使用该语言,包括网络安全。
什么是 Anaconda?
Anaconda 是 Python 和 R 编程的免费开源发行版 语言。数据科学、机器学习、预测分析、大数据处理等 语言。数据科学,机器学习,预测分析,大数据处理,和 深度学习应用使用它来改进软件包管理和部署。
2012 年,Peter Wang 和 Travis Oliphant 创立了 Anaconda Inc (Continuum Analytics), 负责Anaconda的开发和维护。除了是 Anaconda 产品,名称为 Anaconda Distribution 和 Anaconda 个人版。
有超过 800 万人使用 Anaconda 发行版,该发行版提供了更多功能 超过 300 个适用于 Windows、Linux 和 macOS 的数据科学程序。
部分软件包如下 -
Jupyter Notebook − 它是一个协作(可共享)的笔记本,结合了实时代码、可视化和文本。
可视化库 - Bokeh,Datashader,Matplotlib和Holoviews是几个可视化库。
数据科学库 - Pandas、NumPy 和 Dask 是数据科学库的一些示例。
机器学习库 - TensorFlow、Scikit-learn 和 Theano 是机器学习库的示例。
安装和更新软件包以及设置新环境都变得更加容易,使用Conda,这是一个开源的软件包和环境管理系统。
Anaconda 和 Python 之间的主要区别
数据科学社区受益于Anaconda和Python的创建。Python和Anaconda的主要区别在于Anaconda也是一种高级通用编程语言,而前者是Python和R编程语言的分发,用于数据科学和机器学习应用。
与 Python 包管理器 pip 相比,Anaconda 包管理器称为 conda。
虽然Python用于创建Anaconda,但需要注意的是Conda是一个可以用于虚拟系统环境中的任何程序的包管理器,而pip仅是Python的包管理器。
Python 是一种通用编程语言,可用于制作网络和桌面应用程序,而 Anaconda 仅限于数据科学和机器学习。
作为一个数据科学工具,Anaconda并不要求其贡献者是程序员。Python编程语言非常强大,但要有效地使用它需要对该语言有扎实的掌握。
安装Anaconda和Python的区别
比较因素 | 蟒蛇 | Python |
---|---|---|
说明 | Anaconda是一个 开源的Python和R 分布的目的是 进行科学计算 通过改进更容易 包管理和 部署。 | Python是一种高级语言, 解释且免费 编程语言 可能用于的 各种各样的项目。 |
使用 | 特别是,Anaconda是 开发以促进深入的功能 学习、机器学习、 和数据科学项目。 | 超越数据领域 科学与机器 学习,Python找到用途 在许多其他方面中 包括字段在内,包括 嵌入式系统, 计算机视觉,网络 开发和 网络软件。 |
开发者 | 公司成立于2012年 作者:Peter Wang 和 Travis Oliphant负责 的持续开发和维护 蟒蛇。 | Guido van Rossum 第一 设计了Python 编程语言, Python 软件基金会继续 语言 开发。 |
包管理器 | Conda 是一个软件包 经理提供者 蟒蛇。 | pip 是软件包 经理提供者 the Python编程 语言。 |
社区 | 与其他相比 Python的大量用户基础, Anaconda 的要小得多。 | 与其他相比 Anaconda,Python 的用户 base is considerably (基础相当) 更大。 |
支持元素 | 许多软件包和 库,如 NumPy、SciPy、 熊猫、Scikit 学习、nltk、 和木星,已经 并且 Jupiter,已经 installed in 蟒蛇。 | Python 可以在任何 操作系统。数字 数字、字符串、列表、 元组和字典是 所有有效输入。 Python 代码在 a 上正确运行 宽广的系统的种类。 |
其他编程 语言支持 | R 和 Python 编程语言s 得到支持 蟒蛇。作为一个 Anaconda 的子程序, Spyder是Python工具 选择。 | Python 可用于 既是程序性的又是 面向对象 编程,使其成为 多功能语言。 |
流行度 | Anaconda 是首选 数据科学 社区超越Python 因为它解决了几个问题 双方的共同问题 开始和期间 开发流程。 | 作为一个通用的 语言与 平易近人的语法,它有 一个很高的受欢迎程度 无论是初学者还是 经验丰富的程序员。 |
包管理器 Functioning | 的翻译为:功能包管理器 Anaconda (Conda) 可能是 用于设置Python的内容 和非 Python 库。 | pip软件包管理器 只会让你安装 Python相关的软件包。 |
结论
数据分析帮助企业识别他们的潜在客户。业务的发展 技术简化了数据管理和分析。
如果您有大量需要分析的数据,Anaconda是使用的理想程序。
然而,Python 的灵活性使其成为程序员创建数据的不错选择 科学应用。Anaconda 编程使用 conda 包管理器,而 Python 编程常常使用pip软件包管理器。
以上是Python和Anaconda之间有什么区别?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

如何在10小时内教计算机小白编程基础?如果你只有10个小时来教计算机小白一些编程知识,你会选择教些什么�...

使用FiddlerEverywhere进行中间人读取时如何避免被检测到当你使用FiddlerEverywhere...


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

安全考试浏览器
Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

SecLists
SecLists是最终安全测试人员的伙伴。它是一个包含各种类型列表的集合,这些列表在安全评估过程中经常使用,都在一个地方。SecLists通过方便地提供安全测试人员可能需要的所有列表,帮助提高安全测试的效率和生产力。列表类型包括用户名、密码、URL、模糊测试有效载荷、敏感数据模式、Web shell等等。测试人员只需将此存储库拉到新的测试机上,他就可以访问到所需的每种类型的列表。

ZendStudio 13.5.1 Mac
功能强大的PHP集成开发环境