Anaconda je distribucija programskog jezika Python koja uključuje sveobuhvatan skup knjižnica i alata za znanost o podacima, što ga čini prikladnim za korisnike u analizi podataka i strojnom učenju. Python je, s druge strane, sam programski jezik opće namjene, a Anaconda je jedan od popularnih načina upravljanja Python okruženjima za rad na znanosti o podacima.
Ključni za poneti
- Anaconda je distribucija programskog jezika Python, koja uključuje unaprijed instalirane pakete, biblioteke i alate koji pojednostavljuju postavljanje i upravljanje okruženjima Python za aplikacije znanosti o podacima i strojnog učenja.
- Python je svestran programski jezik visoke razine koji naglašava čitljivost koda i omogućuje programerima da pišu jasan, logičan kod za male i velike projekte.
- Primarna razlika između Anaconde i Pythona je ta što je Anaconda distribucija Pythona posebno dizajnirana za zadatke znanosti o podacima i strojnog učenja. U isto vrijeme, Python je programski jezik opće namjene.
Anaconda protiv Pythona
Anaconda je distribucija jezika Python koji se koristi za znanstveno računalstvo i znanost o podacima. Python je jezik visoke razine opće namjene za znanost podataka i strojno učenje.
Tabela za usporedbu
svojstvo | anakonda | Piton |
---|---|---|
Tip | distribucija | Programski jezik |
fokus | Znanstveno računalstvo i znanost o podacima | Programiranje opće namjene |
Montaža | Uključuje Python i brojne znanstvene pakete | Zahtijeva zasebnu instalaciju Pythona i željenih paketa |
Upravljanje paketima | Conda upravitelj paketa | PIP upravitelj paketa |
Unaprijed instalirani paketi | NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib itd. | nijedan |
Krivulja ucenja | Strmije zbog dodatnih paketa i konfiguracije | Lakše za naučiti, posebno za početnike |
Podrška zajednice | Velika i aktivna zajednica za Anacondu i pojedinačne pakete | Velika zajednica za sam Python |
Koštati | Besplatno i otvorenog koda (individualne i poslovne verzije) | Besplatno i otvoreno |
Najprikladniji za | Podatkovni znanstvenici, istraživači, inženjeri | Programeri početnici, web programeri, skriptiranje opće namjene |
Što je Anaconda?
Anaconda je široko korištena distribucija otvorenog koda programskih jezika Python i R dizajnirana za pojednostavljenje upravljanja paketima i implementacije. Posebno je poznat u zajednicama znanosti o podacima i strojnog učenja zbog sveobuhvatne zbirke unaprijed instaliranih biblioteka i alata. Anaconda olakšava razvoj, distribuciju i upravljanje tijekovima rada znanosti o podacima, što je čini neprocjenjivim resursom za profesionalce i entuzijaste.
Ključne komponente
1. Upravljanje paketima:
Anaconda koristi svoj sustav za upravljanje paketima pod nazivom Conda. Conda omogućuje korisnicima instalaciju, ažuriranje i upravljanje softverskim paketima bez napora, osiguravajući kompatibilnost i izbjegavajući sukobe ovisnosti. Ovo je posebno ključno u znanosti o podacima gdje različite knjižnice moraju skladno koegzistirati.
2. Distribucija knjižnica:
Anaconda ima opsežnu zbirku od preko 1,500 podatkovnih znanstvenih paketa, uključujući one popularne kao što su NumPy, Pandas, SciPy, Jupyter i scikit-learn. Ovo eliminira potrebu da korisnici pojedinačno instaliraju i konfiguriraju te biblioteke, štedeći vrijeme i trud u postavljanju robusnog podatkovnog znanstvenog okruženja.
3. Upravljanje okolišem:
Anaconda omogućuje stvaranje izoliranih okruženja. Ova okruženja omogućuju korisnicima odvajanje projekata i njihovih ovisnosti, osiguravajući da promjene u jednom projektu ne utječu na druge. Ovo je posebno korisno kada različiti projekti zahtijevaju različite verzije iste biblioteke.
Koristite slučajeve
Anaconda pronalazi primjenu u raznim domenama, uključujući:
- Znanost o podacima i strojno učenje: Anaconda pojednostavljuje implementaciju složenih modela strojnog učenja i usmjerava razvoj projekata znanosti o podacima.
- Istraživanje i akademska zajednica: Istraživači i akademici imaju koristi od Anacondine jednostavnosti korištenja i dostupnosti širokog spektra znanstvenih knjižnica.
- Enterprise rješenja: Anaconda Enterprise pruža dodatne značajke poput kolaborativnih okruženja i poboljšane sigurnosti, što je čini prikladnom za velike podatkovne znanstvene timove unutar organizacija.
Anaconda Navigator
Anaconda Navigator je grafičko korisničko sučelje koje dolazi u paketu s distribucijom Anaconda. Omogućuje intuitivan način upravljanja okruženjima, instaliranja paketa i pokretanja aplikacija poput Jupyter Notebooks ili Spyder.
Što je Python?
Piton je visokorazinski, interpretirani i programski jezik opće namjene poznat po svojoj jednostavnosti, čitljivosti i svestranosti. Guido van Rossum stvorio je Python kasnih 1980-ih, a Python Software Foundation nadgleda njegov razvoj i održavanje. Python je stekao ogromnu popularnost u raznim domenama, uključujući razvoj weba, znanost o podacima, umjetnu inteligenciju, strojno učenje, automatizaciju itd.
Sintaksa i čitljivost
Jedna od značajki Pythona je njegova čista i lako čitljiva sintaksa, koja naglašava čitljivost koda i smanjuje troškove održavanja programa. Korištenje razmaka ili uvlake umjesto zagrada ili ključnih riječi pridonosi jasnoći jezika. Ova čitljivost čini Python izvrsnim izborom za početnike, pridonoseći njegovoj širokoj prihvaćenosti.
Programiranje s više paradigmi
Python podržava više paradigmi programiranja, uključujući proceduralno, objektno orijentirano i funkcionalno programiranje. Ova fleksibilnost omogućuje razvojnim programerima odabir najboljeg pristupa za njihove zahtjeve projekta. Objektno orijentirane značajke, poput klasa i nasljeđivanja, omogućuju stvaranje modularnog koda koji se može ponovno koristiti, dok značajke funkcionalnog programiranja, poput lambda funkcija, pružaju sažete načine izražavanja algoritama.
Opsežna standardna biblioteka
Pythonova opsežna standardna biblioteka moćna je prednost za programere. Uključuje module i pakete koji pokrivaju širok raspon funkcionalnosti, od rada s bazama podataka i umrežavanja do rukovanja formatima podataka i implementacije web okvira. Ova sveobuhvatna standardna biblioteka smanjuje potrebu programera da pišu kod od nule, ubrzavajući razvojni proces.
Zajednica i ekosustav
Python ima živu zajednicu koja pruža podršku. Python Package Index (PyPI) sadrži veliku zbirku biblioteka i paketa trećih strana koji proširuju mogućnosti Pythona. Ovaj ekosustav omogućuje programerima da iskoriste postojeća rješenja i pridonesu zajednici dijeljenjem vlastitog koda, poticanjem suradnje i inovacija.
Aplikacije
Svestranost Pythona očita je u njegovim primjenama u različitim područjima. U web razvoju okviri kao što su Django i Flask pojednostavljuju izgradnju robusnih i skalabilnih web aplikacija. U znanosti o podacima i strojnom učenju, biblioteke kao što su NumPy, Pandas i TensorFlow pružaju snažne alate za analizu i modeliranje. Mogućnosti automatizacije Pythona čine ga uobičajenim jezikom za skriptiranje i zadatke administracije sustava.
Glavne razlike između Anaconde i Pythona
- Piton:
- Definicija: Python je programski jezik opće namjene visoke razine poznat po svojoj jednostavnosti i čitljivosti.
- Instalacija: Python možete preuzeti sa službene web stranice (https://www.python.org/).
- paketi: Python dolazi sa standardnom bibliotekom, a dodatni paketi mogu se instalirati pomoću alata kao što je pip (Python package installer).
- Anakonda:
- Definicija: Anaconda je distribucija Pythona koja uključuje Python i razne knjižnice znanosti o podacima, strojnog učenja i znanstvenog računalstva.
- Instalacija: Anaconda je instalirana kao kompletan paket, a uključuje Python zajedno s popularnim bibliotekama kao što su NumPy, SciPy, pandas, Jupyter itd.
- Upravljanje paketima: Anaconda uključuje svoj upravitelj paketa pod nazivom conda, koji može instalirati, ažurirati i upravljati paketima, ovisnostima i okruženjima.
- okruženja: Anaconda omogućuje stvaranje izoliranih okruženja, što je korisno za upravljanje različitim ovisnostima i verzijama projekta.
- Upravljanje paketima:
- Piton: Koristi pip kao zadani upravitelj paketa. Pakete možete instalirati pomoću
pip install package_name
. - Anakonda: Koristi condu kao upravitelja paketima. Pakete možete instalirati pomoću
conda install package_name
.
- Piton: Koristi pip kao zadani upravitelj paketa. Pakete možete instalirati pomoću
- Zadani paketi:
- Piton: Dolazi s osnovnim skupom standardnih biblioteka, a dodatne biblioteke morate instalirati ručno.
- Anakonda: Uključuje opsežan skup unaprijed instaliranih knjižnica znanosti o podacima i strojnog učenja, što ga čini praktičnim za korisnike u tim domenama.
- Upravljanje okolišem:
- Piton: Koristi virtualna okruženja, koja se mogu stvoriti korištenjem
virtualenv
orvenv
. - Anakonda: Koristi conda okruženja, koja se mogu stvoriti pomoću
conda create --name env_name
.
- Piton: Koristi virtualna okruženja, koja se mogu stvoriti korištenjem
- Upotrijebite slučajeve:
- Piton: Naširoko se koristi za programiranje opće namjene, web razvoj, automatizaciju i više.
- Anakonda: Posebno popularan u znanosti o podacima, strojnom učenju i znanstvenom računalstvu zbog unaprijed instaliranih biblioteka i alata.
- https://www.freecodecamp.org/news/how-to-install-anaconda-on-ubuntu-16-04-64-bit-6f1c4675ce44/
- https://www.pythonforbeginners.com/learn-python/what-is-python/
Zadnje ažuriranje: 16. prosinca 2023
Sandeep Bhandari ima diplomu inženjera računala na Sveučilištu Thapar (2006.). Ima 20 godina iskustva u području tehnologije. Ima veliki interes za razna tehnička područja, uključujući sustave baza podataka, računalne mreže i programiranje. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
Ovaj post učinkovito komunicira temeljne razlike između Anaconde i Pythona, nudeći jasno razumijevanje njihovih uslužnih programa u sferi znanosti o podacima i strojnog učenja.
Informativni sadržaj vodi čitatelje kroz prepoznatljive značajke Anaconde i Pythona, pružajući nijansiranu perspektivu za one koji žele iskoristiti ove platforme za aplikacije znanosti o podacima i strojnog učenja.
Razrađena raščlamba Anaconda i Python aplikacija pokazuje autorov oštrouman uvid u te alate, pomažući čitateljima u navigaciji u procesu odabira za njihove potrebe programiranja.
Kakva pronicljiva razlika između Anaconde i Pythona. Uistinu pomaže u razumijevanju nijansi svake od aplikacija za domenu znanosti o podacima i strojnog učenja.
Ovaj je post nezaobilazan za svakoga tko zaroni u svijet programiranja i znanosti o podacima. Raščlamba značajki i slučajeva korištenja pruža sveobuhvatan pregled Anaconde i Pythona.
Apsolutno, ovo jasno objašnjenje može voditi i profesionalce i početnike u odabiru prave platforme za njihove specifične potrebe.
Ovaj post pruža temeljito razumijevanje Anaconde i Pythona, bacajući svjetlo na njihove pojedinačne prednosti i primjene u području znanosti o podacima.
Detaljna usporedna tablica vrijedan je izvor koji ocrtava tehničke i praktične razlike između Anaconde i Pythona, služeći kao referenca za profesionalce i učenike.
Apsolutno, sažeta usporedba značajki čitateljima pruža bitne uvide u donošenje informiranih odluka u vezi s odabirom Pythona ili Anaconde za njihove specifične napore kodiranja.
Iako članak pojašnjava čimbenike razlikovanja između Anaconde i Pythona, moglo bi biti korisno zadubiti se u potencijalne nedostatke ili ograničenja svake platforme.
Doista, istraživanje ograničenja ili izazova koje postavljaju Anaconda i Python ponudilo bi holističkiju perspektivu za čitatelje koji razmatraju ove alate za znanost podataka i strojno učenje.
Vjerujem da kontrast prikazan ovdje predstavlja uravnotežen i dobro informiran pogled, pomažući čitateljima da razjasne specifičnu korisnost Anaconde i Pythona u području znanosti o podacima i strojnog učenja.
Pedantna usporedna tablica nudi sažet ali opsežan vodič za svakoga tko procjenjuje Anacondu i Python. To je vrijedan izvor za donošenje informiranih odluka pri odabiru pravog alata za rad na znanstvenim podacima.
Detaljni opisi ključnih komponenti Anaconde i Pythona neizmjerno su korisni u usmjeravanju ambicioznih znanstvenika i programera podataka prema platformi koja najbolje odgovara njihovim ciljevima.
Apsolutno, detaljno objašnjenje Anacondinog upravljanja paketima, bibliotekama i upravljanjem okruženjem, zajedno s Pythonovom sintaksom i čitljivošću, pruža sveobuhvatno razumijevanje ovih bitnih alata.
Članak učinkovito naglašava različite aspekte Anaconde i Pythona, nudeći sveobuhvatnu analizu njihovih aplikacija i značajki u znanosti o podacima i strojnom učenju.
Detaljna usporedba koja može poslužiti kao vrijedna referenca za profesionalce i entuzijaste u domeni podatkovne znanosti i strojnog učenja.
Doista, ovo duboko poniranje u značajke Anaconde i Pythona postavlja čvrste temelje za informirano donošenje odluka pri odabiru odgovarajuće programske platforme za projekte znanosti o podacima.
Detaljno istraživanje jedinstvenih funkcionalnosti i aplikacija Anaconde i Pythona koje pruža vrijedne uvide za profesionalce i početnike u domenama znanosti o podacima i strojnog učenja.