在本文中，我們將了解 Python 和 Anaconda 之間的差異。
Python 是一種開源語言，非常重視讓程式碼易於閱讀 並透過縮進行和提供空白來理解。 Python 的靈活性和 易於使用使其非常適用於各種應用，包括但不限於 對於科學計算、人工智慧和數據科學，以及創造和發展的 線上應用程式。當Python經過測試時，它會立即被翻譯 轉化為機器語言，因為它是一種解釋性語言。有些語言，如 C ， 需要編譯才能被理解。
精通Python是一個重要的優勢，因為它非常容易理解、開發， 執行並讀取。這使得 Python 成為最受歡迎、最容易理解的程式設計 電腦產業中的許多應用程式都使用該語言，包括網路安全。
Anaconda 是 Python 和 R 程式設計的免費開源發行版 語言。數據科學、機器學習、預測分析、大數據處理等 語言。數據科學，機器學習，預測分析，大數據處理，和 深度學習應用使用它來改善軟體包管理和部署。
2012 年，Peter Wang 和 Travis Oliphant 創立了 Anaconda Inc (Continuum Analytics)， 負責Anaconda的開發與維護。除了是 Anaconda 產品，名稱為 Anaconda Distribution 和 Anaconda 個人版。
有超過 800 萬人使用 Anaconda 發行版，該發行版提供了更多功能 超過 300 個適用於 Windows、Linux 和 macOS 的資料科學程式。
部分軟體包如下 -
Jupyter Notebook − 它是一個協作（可共享）的筆記本，結合了即時程式碼、視覺化和文字。
視覺化函式庫 - Bokeh，Datashader，Matplotlib和Holoviews是幾個視覺化函式庫。
資料科學庫 - Pandas、NumPy 和 Dask 是資料科學庫的一些範例。
機器學習函式庫 - TensorFlow、Scikit-learn 和 Theano 是機器學習函式庫的範例。
安裝和更新軟體包以及設定新環境都變得更加容易，使用Conda，這是一個開源的軟體包和環境管理系統。
資料科學社群受益於Anaconda和Python的創建。 Python和Anaconda的主要區別在於Anaconda也是一種高級通用程式語言，而前者是Python和R程式語言的分發，用於資料科學和機器學習應用。
與 Python 套件管理器 pip 相比，Anaconda 套件管理器稱為 conda。
雖然Python用於創建Anaconda，但需要注意的是Conda是一個可以用於虛擬系統環境中的任何程式的套件管理器，而pip僅是Python的套件管理器。
Python 是一種通用程式語言，可用於製作網路和桌面應用程序，而 Anaconda 僅限於資料科學和機器學習。
作為資料科學工具，Anaconda並不要求其貢獻者是程式設計師。 Python程式語言非常強大，但要有效地使用它需要對該語言有紮實的掌握。
| 比較因素 | 蟒蛇 | Python |
|---|---|---|
| 說明 | Anaconda是一個 開源的Python和R 分佈的目的是 進行科學計算 透過改進更容易 套件管理和 部署。 | Python是一種高階語言， 解釋且免費 程式設計語言 可能用於的 各種各樣的項目。 |
| 使用 | 特別是，Anaconda是 開發以促進深入的功能 學習、機器學習、 和數據科學項目。 | 超越數據領域 科學與機器 學習，Python找到用途 在許多其他方面中 包括字段在內，包括 嵌入式系統， 電腦視覺，網絡 開發和 網路軟體。 |
| 開發者 | 公司成立於2012年 作者：Peter Wang 和 Travis Oliphant負責 的持續開發和維護 蟒蛇。 | Guido van Rossum 第一 設計了Python 程式設計語言, Python 軟體基金會繼續 語言 開發。 |
| 套件管理器 | #Conda 是一個軟體包 經理提供者 蟒蛇。 | pip 是軟體包 經理提供者 the Python程式設計 語言。 |
| 社群 | 與其他相比 Python的大量使用者基礎， Anaconda 的要小得多。 | 與其他相比 Anaconda，Python 的用戶 base is considerably (基礎相當) 更大。 |
| 支援元素 | 許多軟體包和 庫，如 NumPy、SciPy、 熊貓、Scikit 學習、nltk、 和木星，已經 並且 Jupiter，已經 installed in 蟒蛇。 | Python 可以在任何 作業系統.數位 數字、字串、列表、 元組和字典是 所有有效輸入。 Python 程式碼在 a 上正確運行 寬廣的系統的種類。 |
| 其他編程 語言支援 | #R 和 Python 程式語言s 得到支持 蟒蛇。作為一個 Anaconda 的子程序， Spyder是Python工具 選擇。 | Python 可用於 既是程序性的又是 物件導向 編程，使其成為 多功能語言。 |
| 流行度 | Anaconda 是首選 數據科學 社群超越Python 因為它解決了幾個問題 雙方的共同問題 開始和期間 開發流程。 | 作為一個通用的 語言與 平易近人的語法，它有 一個很高的受歡迎程度 無論是初學者還是 經驗豐富的程式設計師。 |
| 套件管理器 Functioning | 的翻譯為：函數套件管理器 Anaconda (Conda) 可能是 用於設定Python的內容 和非 Python 函式庫。 | pip軟體套件管理器 只會讓你安裝 Python相關的軟體套件。 |
數據分析幫助企業識別他們的潛在客戶。業務的發展 技術簡化了資料管理和分析。
如果您有大量需要分析的數據，Anaconda是使用的理想程式。
然而，Python 的靈活性使其成為程式設計師創建資料的好選擇 科學應用。Anaconda 程式設計使用 conda 套件管理器，而 Python 程式設計常常使用pip軟體包管理器。
以上是Python和Anaconda之間有什麼區別？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
