Anaconda と Python の違い (表あり)

Anaconda は Python ディストリビューションです。 これには、データ サイエンス、科学技術コンピューティング、その他のタスク用のプリインストールされたライブラリとパッケージのセットが含まれています。

Python はプログラミング言語です。 Python は、R に次ぐ、データ サイエンスで使用される最も人気のある言語の XNUMX つです。Python の構文は、英語に似た単純な言語です。

アナコンダ対パイソン

Anaconda と Python の主な違いは、Anaconda が主にデータ サイエンスと機械学習に使用される Python および R プログラミング言語のディストリビューションであることです。 一方、Python は、さまざまなタスクに使用できる高レベルの汎用プログラミング言語です。

Anaconda は、フリーミアムのオープンソース Python および R プログラミング言語ディストリビューションであり、大規模なデータ処理、予測分析、科学技術コンピューティングのためのパッケージ管理と展開を容易にすることを目指しています。 これは、世界中で 6 万人を超えるユーザーが使用している、最も人気のある無料のオープンソース データ サイエンス ソフトウェア ディストリビューションです。 Anaconda には、1,500 を超える Python パッケージ、conda パッケージ、Windows、Linux、MacOS 用の仮想環境マネージャーが含まれています。

Python は、最新のコンピューター オペレーティング システムで使用できる高レベル プログラミング言語です。 1991 年に Guido van Rossum によって作成され、1994 年にリリースされました。Python は、読みやすさを重視した学習しやすい構文を持つプログラミング言語です。 Python は、さまざまなタスクに使用できる多用途のプログラミング言語です。 Web 開発、データ サイエンス、ソフトウェア プロトタイピングに利用されています。

間の比較表 アナコンダとパイソン

アナコンダとは何ですか？

Anaconda には 2011 つのエディションがあり、ユーザー、寄稿者、企業のコミュニティを備えたオープンソース エディションと、Anaconda Inc の「Anaconda Enterprise」プラットフォームのエンタープライズ グレードのサポートを備えたエンタープライズ エディションです。 Continuum Analytics は、XNUMX 年に Travis Oliphant によって設立されました。

同社の焦点は、NumPy プロジェクトに関する商用製品の開発でした。 2012 年、Continuum Analytics は、SciPy ライブラリの開発を主導した Peter Wang を共同創設者として採用しました。 2014 年、Continuum Analytics は General Catalyst Partners からシリーズ A 資金調達で 6 万ドルを調達しました。

Anaconda には、大規模なデータ処理、予測分析、科学技術コンピューティングをサポートするために慎重に選択された 250 以上のパッケージが含まれています。 世界中で 15 万人を超えるユーザーが Anaconda Distribution を使用して、パッケージの管理と展開を簡素化しています。 Python、R、Scala のいずれを使用する場合でも、Anaconda Distribution は、NumPy、SciPy、scikit-learn、LightGBM、TensorFlow など、各言語の最も人気のあるパッケージの最適化されたバイナリを提供します。

Anaconda Enterprise 2.2 は、エンタープライズ設定で AI/ML パイプラインを自動化し、チーム全体でモデルを管理できるプラットフォームです。 オンプレミスまたはクラウドにデプロイできます。 同社は、あらゆる規模の企業が Anaconda Enterprise を使用して、チームがプロジェクトで共同作業し、共有リソースにアクセスできるようにすることで、データ サイエンスの力を活用できると主張しています。

Anaconda Enterprise は、Anaconda Distribution をコラボレーション機能とデプロイメント機能で拡張し、組織がデータ サイエンスの資産とモデルを探索から本番まで管理できるようにします。

Pythonとは何ですか？

Python は世界を席巻しており、Web 開発から機械学習まであらゆる分野で使用されています。 この分野での仕事を探している場合、これは最も求められているスキルの XNUMX つです。 この言語は比較的習得が簡単で、非常にすっきりしたスタイルを備えているため、あらゆる背景や経験レベルの開発者にとって魅力的です。 汎用言語であるということは、金融や教育などの多くの業界で使用できることを意味します。

開発者はこれを使用してソフトウェア プロトタイプを迅速に作成し、Java や CPython などのより複雑な言語の基盤を形成します。 これはインタープリタ型言語であり、実行前にコンパイルする必要がある C やその亜種のような他の言語とは対照的に、実行時に XNUMX 行ずつ実行されます。

これは、コードを実行するたびに解析する必要があるため、実行時間が増加する可能性があります。 しかし、Python にはコンパイル言語に比べていくつかの利点もあります。

Python コミュニティは、機械学習に役立ついくつかのライブラリを開発しました。 これらのライブラリには、NumPy、SciPy、Pandas が含まれます。 NumPy は、大規模な配列に対して数学演算を実行するための優れたツールセットです。 これを使用して、多次元配列を作成し、さまざまな数学演算を実行できます。

Anaconda と Python の主な違い

1. Anaconda は Python で開発されていますが、Conda は仮想システム環境で使用できるあらゆるプログラムのパッケージ マネージャーであることを強調しておく必要があります。 対照的に、Python パッケージ マネージャーである pip では、Python パッケージのインストール、アップグレード、削除のみが可能です。
2. Anaconda は、機械学習とデータ サイエンス プロジェクトにのみ使用されます。 一方、Python は、幅広いオンライン アプリケーション、ネットワーキング プログラム、デスクトップ アプリケーションの作成に使用されるプログラミング言語です。
3. Anaconda は、Python および R プログラミング言語を使用したデータ サイエンスおよび機械学習のパッケージです。 一方、Python はさまざまなタスクに使用できる高レベルのプログラミング言語です。
4. Conda は Anaconda のパッケージ管理であり、pip は Python のパッケージ マネージャーです。
5. Anaconda はデータ サイエンス ツールであり、Anaconda を使用する人は誰でもプログラマーである必要はないことを意味します。 ただし、Python プログラミング言語を操作するには言語を理解する必要があります。

まとめ

Anaconda と Python の基本的な違いは、Anaconda はデータ サイエンスと機械学習用の Python および R プログラミング言語を配布するのに対し、Python には Python 言語のみが含まれることです。

Python プログラミング言語は、1991 年に Guido van Rossum によって開発されました。 これは、コードの読みやすさを重視して作成された、汎用プログラミングに広く使用されている高級言語です。

Anaconda には、1,000 を超えるデータ パッケージ、Conda パッケージ、Windows、Linux、MacOS 用の仮想環境マネージャーも含まれています。 貢献者の活発なコミュニティにより、毎月 4 万回以上ダウンロードされています。

参考文献

1. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/1076998619832248
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0743731519304964