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法學Python和Anaconda有什麼區別？
在本文中，我們將學習Python和Anaconda的區別。
什麼是Python？
Python是一種開源語言，它透過縮排行和提供空格來高度重視使程式碼易於閱讀和理解。Python的靈活性和易用性使其非常適合各種應用，包括但不限於科學計算、人工智慧和資料科學，以及網路應用程式的建立和開發。由於Python是一種解釋型語言，因此在執行時會立即將其轉換為機器語言。一些語言，如C++，需要編譯才能被理解。
由於Python易於理解、開發、執行和閱讀，因此精通Python是一大優勢。這使得Python成為許多計算機行業應用中最流行和最易訪問的程式語言，包括網路安全。
什麼是Anaconda？
Anaconda是Python和R程式語言的免費開源發行版。資料科學、機器學習、預測分析、大資料處理和深度學習應用程式都使用它來改進包管理和部署。
2012年，Peter Wang和Travis Oliphant創立了Anaconda Inc（Continuum Analytics），負責Anaconda的開發和維護。除了Anaconda產品外，它還被稱為Anaconda發行版和Anaconda個人版。
有超過800萬人使用Anaconda發行版，該發行版為Windows、Linux和macOS提供了300多個數據科學程式。
其中一些包如下：
Jupyter Notebook − 它是一個協作（可共享）筆記本，結合了即時程式碼、視覺化和文字。
視覺化庫 − Bokeh、Datashader、Matplotlib和Holoviews是一些視覺化庫。
資料科學庫 − Pandas、NumPy和Dask是一些資料科學庫的示例。
機器學習庫 − TensorFlow、Scikit-learn和Theano是機器學習庫的示例。
安裝和更新包以及設定新環境都透過Conda（一個開源包和環境管理系統）變得更容易。
Anaconda和Python之間的主要區別
Anaconda和Python的創建極大地促進了資料科學界的發展。Python和Anaconda的主要區別在於，它也是一種高階通用程式語言，而前者是用於資料科學和機器學習應用程式的Python和R程式語言的發行版。
與Python的包管理器pip相比，Anaconda的包管理器稱為conda。
雖然Python用於建立Anaconda，但重要的是要注意，Conda是任何可以在虛擬系統環境中使用的程式的包管理器，而pip只是Python的包管理器。
Python是一種通用的程式語言，可用於建立Web和桌面應用程式，而Anaconda僅限於資料科學和機器學習。
作為一種資料科學工具，Anaconda不需要其貢獻者是程式設計師。Python程式語言功能強大，但有效地使用它需要對該語言有紮實的掌握。
Anaconda和Python的區別
| 比較因素 | Anaconda | Python |
|---|---|---|
| 描述 | Anaconda是一個開源的Python和R發行版，旨在透過改進包管理和部署來簡化科學計算。 | Python是一種高階的、解釋型的、免費的程式語言，可用於各種專案。 |
| 用途 | Anaconda的開發特別是為了促進深度學習、機器學習和資料科學專案。 | 除了資料科學和機器學習領域外，Python還在許多其他領域得到應用，包括嵌入式系統、計算機視覺、Web開發和網路軟體。 |
| 開發者 | 2012年由Peter Wang和Travis Oliphant創立的公司負責Anaconda的持續開發和維護。 | Guido van Rossum首先設計了Python程式語言，Python軟體基金會繼續負責該語言的開發。 |
| 包管理器 | Anaconda提供Conda作為包管理器。 | Python程式語言提供pip作為包管理器。 |
| 社群 | 與Python龐大的使用者群相比，Anaconda的使用者群要小得多。 | 與Anaconda相比，Python的使用者群要大得多。 |
| 支援元素 | Anaconda中已經安裝了許多包和庫，例如NumPy、SciPy、Panda、Scikit learn、nltk和Jupiter。 | Python可以在任何作業系統上執行。數值、字串、列表、元組和字典都是有效的輸入。Python程式碼在各種系統上都能正常執行。 |
| 其他程式語言支援 | Anaconda支援R和Python程式語言。作為Anaconda的子程式，Spyder是首選的Python工具。 | Python可用於過程式和麵向物件的程式設計，使其成為一種多功能的語言。 |
| 流行度 | Anaconda比Python更受資料科學界的青睞，因為它解決了開發過程開始和進行中的一些常見問題。 | 作為一種通用的語言，它具有易於理解的語法，在初學者和經驗豐富的程式設計師中都非常流行。 |
| 包管理器功能 | Anaconda中的包管理器(Conda)可用於設定Python和非Python庫。 | pip包管理器只允許你安裝與Python相關的包。 |
結論
資料分析幫助企業識別其潛在客戶。技術的進步簡化了資料管理和分析。
如果你有很多需要分析的資料，Anaconda是理想的程式。但是，Python的靈活性使其成為建立資料科學應用程式的程式設計師的良好選擇。
Anaconda程式設計使用conda包管理器，而Python程式設計通常使用pip包管理器。
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