Anaconda ir Python programmēšanas valodas izplatīšana, kas ietver visaptverošu datu zinātnes bibliotēku un rīku komplektu, padarot to ērtu lietotājiem datu analīzē un mašīnmācībā. No otras puses, Python ir vispārēja lietojuma programmēšanas valoda, un Anaconda ir viens no populārākajiem veidiem, kā pārvaldīt Python vides datu zinātnes darbam.
Atslēgas
- Anaconda ir Python programmēšanas valodas izplatīšana, kas ietver iepriekš instalētas pakotnes, bibliotēkas un rīkus, kas vienkāršo Python vides iestatīšanu un pārvaldību datu zinātnes un mašīnmācīšanās lietojumprogrammām.
- Python ir daudzpusīga, augsta līmeņa programmēšanas valoda, kas uzsver koda lasāmību un ļauj izstrādātājiem rakstīt skaidru, loģisku kodu maziem un liela mēroga projektiem.
- Galvenā atšķirība starp Anaconda un Python ir tāda, ka Anaconda ir Python izplatīšana, kas īpaši izstrādāta datu zinātnes un mašīnmācīšanās uzdevumiem. Tajā pašā laikā Python ir vispārēja lietojuma programmēšanas valoda.
Anaconda pret Python
Anaconda ir Python valodas izplatīšana, ko izmanto zinātniskai skaitļošanai un datu zinātnei. Python ir augsta līmeņa, vispārējas nozīmes datu zinātnes un mašīnmācīšanās valoda.
Salīdzināšanas tabula
| iezīme | Anaconda | Pitons |
|---|---|---|
| tips | Sadale | Programmēšanas valoda |
| Koncentrēt | Zinātniskā skaitļošana un datu zinātne | Universāla programmēšana |
| uzstādīšana | Ietver Python un daudzas zinātniskas pakotnes | Nepieciešama atsevišķa Python un vēlamo pakotņu instalēšana |
| Pakešu pārvaldība | Conda pakotņu pārvaldnieks | PIP pakotņu pārvaldnieks |
| Iepriekš instalētās pakotnes | NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib utt. | neviens |
| Mācīšanās līkne | Stāvāks papildu pakotņu un konfigurācijas dēļ | Vieglāk apgūt, īpaši iesācējiem |
| Kopienas atbalsts | Liela un aktīva kopiena gan Anaconda, gan individuālajiem iepakojumiem | Plaša kopiena pašam Python |
| Izmaksas | Bezmaksas un atvērtā koda versija (individuālās un uzņēmuma versijas) | Bezmaksas un atvērtā koda |
| Vislabāk piemērots | Datu zinātnieki, pētnieki, inženieri | Iesācēji programmētāji, tīmekļa izstrādātāji, vispārēja skripta izstrāde |
Kas ir Anakonda?
Anaconda ir plaši izmantots Python un R programmēšanas valodu atvērtā pirmkoda izplatīšana, kas paredzēta pakotņu pārvaldības un izvietošanas vienkāršošanai. Tas ir īpaši slavens datu zinātnes un mašīnmācīšanās kopienās ar visaptverošu iepriekš instalētu bibliotēku un rīku kolekciju. Anaconda atvieglo datu zinātnes darbplūsmu izstrādi, izplatīšanu un pārvaldību, padarot to par nenovērtējamu resursu profesionāļiem un entuziastiem.
Galvenās sastāvdaļas
1. Pakešu pārvaldība:
Anaconda izmanto savu pakotņu pārvaldības sistēmu Conda. Conda ļauj lietotājiem bez piepūles instalēt, atjaunināt un pārvaldīt programmatūras pakotnes, nodrošinot saderību un izvairoties no atkarības konfliktiem. Tas ir īpaši svarīgi datu zinātnē, kur dažādām bibliotēkām ir harmoniski jāpastāv līdzās.
2. Bibliotēku izplatīšana:
Anaconda ir plaša vairāk nekā 1,500 datu zinātnes pakotņu kolekcija, tostarp tādas populāras kā NumPy, Pandas, SciPy, Jupyter un scikit-learn. Tas novērš nepieciešamību lietotājiem atsevišķi instalēt un konfigurēt šīs bibliotēkas, ietaupot laiku un pūles, izveidojot stabilu datu zinātnes vidi.
3. Vides pārvaldība:
Anaconda ļauj izveidot izolētu vidi. Šīs vides ļauj lietotājiem nodalīt projektus un to atkarības, nodrošinot, ka izmaiņas vienā projektā neietekmē citus. Tas ir īpaši izdevīgi, ja dažādiem projektiem ir nepieciešamas dažādas vienas un tās pašas bibliotēkas versijas.
Lietojiet gadījumus
Anaconda atrod lietojumprogrammas dažādās jomās, tostarp:
- Datu zinātne un mašīnmācīšanās: Anaconda vienkāršo sarežģītu mašīnmācīšanās modeļu izvietošanu un racionalizē datu zinātnes projektu izstrādi.
- Pētniecība un akadēmiskās aprindas: Pētnieki un akadēmiķi gūst labumu no Anaconda lietošanas vienkāršības un plaša zinātnisko bibliotēku klāsta pieejamības.
- Uzņēmuma risinājumi: Anaconda Enterprise nodrošina papildu funkcijas, piemēram, sadarbības vidi un uzlabotu drošību, padarot to piemērotu liela mēroga datu zinātnes komandām organizācijās.
Anakondas navigators
Anaconda Navigator ir grafisks lietotāja interfeiss, kas tiek komplektēts ar Anaconda izplatīšanu. Tas nodrošina intuitīvu veidu, kā pārvaldīt vidi, instalēt pakotnes un palaist tādas lietojumprogrammas kā Jupyter Notebooks vai Spyder.
Kas ir Python?
Pitons ir augsta līmeņa, interpretēta un vispārēja lietojuma programmēšanas valoda, kas pazīstama ar savu vienkāršību, lasāmību un daudzpusību. Gvido van Rosums izveidoja Python 1980. gadu beigās, un Python Software Foundation pārrauga tā izstrādi un uzturēšanu. Python ir ieguvis milzīgu popularitāti dažādās jomās, tostarp tīmekļa izstrādē, datu zinātnē, mākslīgajā intelektā, mašīnmācībā, automatizācijā un citās jomās.
Sintakse un lasāmība
Viena no Python raksturīgajām iezīmēm ir tā tīrā un viegli lasāmā sintakse, kas uzsver koda lasāmību un samazina programmas uzturēšanas izmaksas. Atstarpju vai atkāpju izmantošana iekavas vai atslēgvārdu vietā uzlabo valodas skaidrību. Šī lasāmība padara Python par lielisku izvēli iesācējiem, veicinot tā plašo ieviešanu.
Vairāku paradigmu programmēšana
Python atbalsta vairākas programmēšanas paradigmas, tostarp procesuālo, objektorientēto un funkcionālo programmēšanu. Šī elastība ļauj izstrādātājiem izvēlēties labāko pieeju viņu projekta prasībām. Objektorientētas funkcijas, piemēram, klases un mantojums, ļauj izveidot modulāru un atkārtoti lietojamu kodu, savukārt funkcionālās programmēšanas līdzekļi, piemēram, lambda funkcijas, nodrošina īsus veidus, kā izteikt algoritmus.
Plaša standarta bibliotēka
Python plašā standarta bibliotēka ir spēcīgs līdzeklis izstrādātājiem. Tajā ir iekļauti moduļi un pakotnes, kas aptver plašu funkciju klāstu, sākot no darba ar datu bāzēm un tīklošanas līdz datu formātu apstrādei un tīmekļa ietvaru ieviešanai. Šī visaptverošā standarta bibliotēka samazina vajadzību izstrādātājiem rakstīt kodu no nulles, paātrinot izstrādes procesu.
Kopiena un ekosistēma
Python ir dinamiska un atbalstoša kopiena. Python pakotņu indekss (PyPI) mitina plašu trešo pušu bibliotēku un pakotņu kolekciju, kas paplašina Python iespējas. Šī ekosistēma sniedz izstrādātājiem iespēju izmantot esošos risinājumus un dot ieguldījumu kopienai, kopīgojot savu kodu, veicinot sadarbību un inovācijas.
Aplikācijas
Python daudzpusība ir acīmredzama tā lietojumos dažādās jomās. Tīmekļa izstrādē tādi ietvari kā Django un Flask vienkāršo stabilu un mērogojamu tīmekļa lietojumprogrammu izveidi. Datu zinātnē un mašīnmācībā tādas bibliotēkas kā NumPy, Pandas un TensorFlow nodrošina jaudīgus analīzes un modelēšanas rīkus. Python automatizācijas iespējas padara to par populāru valodu skriptēšanas un sistēmas administrēšanas uzdevumiem.
Galvenās atšķirības starp Anaconda un Python
- python:
- Definīcija: Python ir augsta līmeņa, vispārējas nozīmes programmēšanas valoda, kas pazīstama ar savu vienkāršību un lasāmību.
- Uzstādīšana: Python var lejupielādēt no oficiālās vietnes (https://www.python.org/).
- Iepakojumi: Python ir aprīkots ar standarta bibliotēku, un papildu pakotnes var instalēt, izmantojot tādus rīkus kā pip (Python pakotņu instalētājs).
- Anakonda:
- Definīcija: Anaconda ir Python izplatīšana, kas ietver Python un dažādas datu zinātnes, mašīnmācīšanās un zinātniskās skaitļošanas bibliotēkas.
- Uzstādīšana: Anaconda ir instalēta kā pilnīga pakotne, un tajā ir iekļauts Python kopā ar populārām bibliotēkām, piemēram, NumPy, SciPy, pandas, Jupyter utt.
- Pakešu pārvaldība: Anaconda ietver pakotņu pārvaldnieku, ko sauc par conda, kas var instalēt, atjaunināt un pārvaldīt pakotnes, atkarības un vides.
- Vide: Anaconda ļauj izveidot izolētas vides, kas ir noderīga dažādu projektu atkarību un versiju pārvaldīšanai.
- Pakešu pārvaldība:
- python: Izmanto pip kā noklusējuma pakotņu pārvaldnieku. Jūs varat instalēt pakotnes, izmantojot
pip install package_name. - Anakonda: Izmanto conda kā pakotņu pārvaldnieku. Jūs varat instalēt pakotnes, izmantojot
conda install package_name.
- python: Izmanto pip kā noklusējuma pakotņu pārvaldnieku. Jūs varat instalēt pakotnes, izmantojot
- Noklusējuma pakotnes:
- python: Nāk ar standarta bibliotēku pamata komplektu, un papildu bibliotēkas ir jāinstalē manuāli.
- Anakonda: Ietver visaptverošu iepriekš instalētu datu zinātnes un mašīnmācīšanās bibliotēku komplektu, padarot to ērtu lietotājiem šajos domēnos.
- Vides pārvaldība:
- python: Izmanto virtuālās vides, kuras var izveidot, izmantojot
virtualenvorvenv. - Anakonda: Izmanto conda vides, kuras var izveidot, izmantojot
conda create --name env_name.
- python: Izmanto virtuālās vides, kuras var izveidot, izmantojot
- Lietošanas gadījumi:
- python: Plaši izmanto vispārējas nozīmes programmēšanai, tīmekļa izstrādei, automatizācijai u.c.
- Anakonda: Īpaši populārs datu zinātnē, mašīnmācībā un zinātniskajā skaitļošanā iepriekš instalēto bibliotēku un rīku dēļ.
- 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/
Pēdējo reizi atjaunināts: 16. gada 2023. decembrī
Esmu pielicis tik daudz pūļu, rakstot šo emuāra ierakstu, lai sniegtu jums vērtību. Tas man ļoti noderēs, ja apsverat iespēju to kopīgot sociālajos medijos vai ar draugiem/ģimeni. DALĪŠANĀS IR ♥️
Sandeep Bhandari ir ieguvis inženierzinātņu bakalaura grādu datorzinātnēs Tapara universitātē (2006). Viņam ir 20 gadu pieredze tehnoloģiju jomā. Viņam ir liela interese par dažādām tehniskajām jomām, tostarp datu bāzu sistēmām, datortīkliem un programmēšanu. Vairāk par viņu varat lasīt viņa vietnē bio lapa.
Šī ziņa efektīvi informē galvenās atšķirības starp Anaconda un Python, piedāvājot skaidru izpratni par to attiecīgajām utilītprogrammām datu zinātnes un mašīnmācības jomā.
Informatīvais saturs iepazīstina lasītājus ar Anaconda un Python atšķirīgām iezīmēm, sniedzot niansētu skatījumu tiem, kas vēlas izmantot šīs platformas datu zinātnes un mašīnmācīšanās lietojumprogrammām.
Izstrādātais Anaconda un Python lietojumprogrammu sadalījums parāda autora dedzīgo ieskatu šajos rīkos, palīdzot lasītājiem orientēties atlases procesā viņu programmēšanas vajadzībām.
Kāda ir skaidra atšķirība starp Anaconda un Python. Tas patiesi palīdz izprast katra lietojumprogrammas nianses datu zinātnes un mašīnmācīšanās jomā.
Šī ziņa ir obligāti jāizlasa ikvienam, kas nirst programmēšanas un datu zinātnes pasaulē. Funkciju un lietošanas gadījumu sadalījums sniedz visaptverošu pārskatu gan par Anaconda, gan par Python.
Protams, šis skaidrais skaidrojums var palīdzēt gan profesionāļiem, gan iesācējiem izvēlēties pareizo platformu savām īpašajām vajadzībām.
Šī ziņa sniedz pilnīgu izpratni par Anaconda un Python, atklājot to individuālās stiprās puses un pielietojumu datu zinātnes jomā.
Detalizētā salīdzināšanas diagramma ir vērtīgs resurss, kurā ir izklāstītas tehniskās un praktiskās atšķirības starp Anaconda un Python, kas kalpo kā orientējoša atsauce gan profesionāļiem, gan studentiem.
Pilnīgi īss funkciju salīdzinājums sniedz lasītājiem būtisku ieskatu, lai viņi varētu izdarīt apzinātu izvēli attiecībā uz Python vai Anaconda izvēli viņu īpašajiem kodēšanas centieniem.
Lai gan rakstā ir izskaidroti atšķirīgie faktori starp Anaconda un Python, varētu būt lietderīgi izpētīt katras platformas iespējamos trūkumus vai ierobežojumus.
Patiešām, Anaconda un Python radīto ierobežojumu vai izaicinājumu izpēte lasītājiem piedāvātu holistiskāku skatījumu, ņemot vērā šos datu zinātnes un mašīnmācības rīkus.
Es uzskatu, ka šeit parādītais kontrasts sniedz līdzsvarotu un labi informētu skatījumu, palīdzot lasītājiem iegūt skaidrību par Anaconda un Python īpašo lietderību datu zinātnes un mašīnmācīšanās jomā.
Rūpīgā salīdzināšanas tabula piedāvā kodolīgu, taču visaptverošu ceļvedi ikvienam, kas novērtē Anaconda un Python. Tas ir vērtīgs resurss, lai pieņemtu pārdomātus lēmumus, izvēloties piemērotāko rīku datu zinātnes darbam.
Anaconda un Python galveno komponentu padziļinātie apraksti ir ļoti noderīgi, lai topošos datu zinātniekus un izstrādātājus virzītu uz platformu, kas vislabāk atbilst viņu mērķiem.
Detalizēts Anaconda pakotņu pārvaldības, bibliotēku un vides pārvaldības skaidrojums, kā arī Python sintaksi un lasāmība sniedz visaptverošu izpratni par šiem svarīgajiem rīkiem.
Rakstā ir efektīvi izcelti atšķirīgie Anaconda un Python aspekti, piedāvājot visaptverošu analīzi par to lietojumiem un funkcijām datu zinātnē un mašīnmācībā.
Detalizēts salīdzinājums, kas var kalpot par vērtīgu atsauci profesionāļiem un entuziastiem datu zinātnes un mašīnmācīšanās jomā.
Patiešām, šī dziļā iedziļināšanās Anaconda un Python funkcijās rada stabilu pamatu apzinātu lēmumu pieņemšanai, izvēloties piemērotu programmēšanas platformu datu zinātnes projektiem.
Rūpīga Anaconda un Python unikālo funkciju un lietojumprogrammu izpēte, kas sniedz vērtīgu ieskatu profesionāļiem un iesācējiem datu zinātnes un mašīnmācīšanās jomās.