Python和Anaconda之间有什么区别？

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。

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• 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。

  

  python学习笔记与简明教程 中文WORD版 2.03MB

  本文档是python学习笔记与简明教程；为什么用Python作为编程入门语言？每种语言都会有它的支持者和反对者。去Google一下“why python”，你会得到很多结果，诸如应用范围广泛、开源、社区活跃、丰富的库、跨平台等等等等，也可能找到不少对它的批评，格式死板、效率低、国内用的人很少之类。不过这些优缺点的权衡都是程序员们的烦恼。作为一个想要学点编程入门的初学者来说，简单才是最重要的。当学C++的同学还在写链表，学Java的同学还在折腾运行环境的时候，学Pyt

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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

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。

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。

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