Pagrindinis skirtumas tarp „Anaconda“ir „Python“programavimo yra tas, kad „Anaconda“yra „Python“ir „R“programavimo kalbų, skirtų duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi, platinimas, o „Python Programming“yra aukšto lygio bendrosios paskirties programavimo kalba.
Anaconda gali būti naudojama kitoms programoms, tačiau ji daugiausia naudojama duomenų mokslo ir mašininio mokymosi užduotims atlikti. Tai apima didelio masto duomenų apdorojimą, nuspėjamąją analizę, mokslinį skaičiavimą ir tt Be to, tai supaprastina paketo valdymą ir diegimą. Kita vertus, Python yra bendrosios paskirties programavimo kalba. Todėl tai padeda kurti įvairias duomenų mokslo, mašininio mokymosi, įterptųjų sistemų, kompiuterinės vizijos, žiniatinklio kūrimo, tinklo programavimo ir daugelio kitų taikomąsias programas.
Kas yra Anaconda?
Anaconda yra nemokama duomenų mokslo platforma. Jį galima įdiegti priklausomai nuo operacinės sistemos Windows, Linux, MacOS. Jį sudaro Python ir R paskirstymai bei paketų tvarkyklė, vadinama conda. Anaconda teikia daugybę iš anksto įdiegtų bibliotekų ir paketų. Kai kurie iš jų yra „NumPy“, „SciPy“, „Pandas“, „Scikit learning“, „nltk“ir „Jupiteris“. Anaconda Enterprise yra komercinis Anaconda produktas. Tai leidžia verslo organizacijoms kurti įmonės lygio, keičiamo dydžio ir saugias programas
Tačiau norint atlikti duomenų mokslo užduotis, galima įdiegti python ir tada įdiegti paketus naudojant pip, jei reikia. Anaconda yra alternatyva, kuri vienu metu pateikia visus reikiamus paketus. Taigi vartotojams tai patogiau. Abu metodai atlieka tą pačią užduotį. Kūrėjai gali pasirinkti vieną iš jų, atsižvelgdami į pageidavimus. Paprastai duomenų mokslo bendruomenė teikia pirmenybę Anaconda, nes ji išsprendžia daug bendrų problemų pradiniame etape ir viso kūrimo proceso metu. Apskritai „Anaconda“palengvina duomenų mokslo ir mašininio mokymosi užduotis.
Kas yra Python programavimas?
Python yra aukšto lygio bendrosios paskirties programavimo kalba. Tai nemokama, atvirojo kodo ir kelių platformų. Ji taip pat palaiko duomenų tipus, tokius kaip skaitinės reikšmės, eilutės, sąrašai, eilutės ir žodynai. Python yra kelių paradigmų programavimo kalba, kuri palaiko procedūrinį programavimą ir objektinį programavimą. Be to, tai yra vertėjomis paremta kalba. Vertėjas eilutė po eilutės skaito š altinio kodą. Todėl tai yra lėta kalba, palyginti su kompiliatoriaus kalbomis, tokiomis kaip C, C++.
Šios kalbos sintaksė paprasta ir lengvai išmokstama. Todėl šis kalbos paprastumas padeda sukurti algoritmus ir išspręsti problemas per minimalų laiką. Kitas privalumas yra tai, kad lengviau sukurti galingas grafines vartotojo sąsajas. Be to, python palaiko tokias duomenų bazes kaip MySQL, MSSQL. Apskritai Python yra bendrosios paskirties kalba, leidžianti kurti įvairias programas. Jis populiarus tarp pradedančiųjų ir kūrėjų.
Koks yra Anaconda ir Python programavimo ryšys?
Anaconda parašyta Python
Kuo skiriasi Anaconda ir Python programavimas?
Anaconda yra Python ir R programavimo kalbų platintojas, o Python yra aukšto lygio bendrosios paskirties programavimo kalba. Organizacija Anaconda, Inc. (Continuum Analytics) sukūrė Anaconda. Priešingai, Guido van Rossum sukūrė Python kalbą, o Python Software Foundation toliau plėtojo kalbą. „Anaconda“teikia „conda“kaip paketų tvarkyklę, o „Python“kalba pateikia „pip“kaip paketų tvarkyklę. Python pip leidžia įdiegti python priklausomybes. Kita vertus, Anaconda conda leidžia įdiegti python ir ne python bibliotekos priklausomybes.
Be to, „Anaconda“daugiausia naudojama duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi. „Python“naudojamas įvairiose programose, tokiose kaip įterptosios sistemos, kompiuterinė vizija, žiniatinklio kūrimas, tinklo programavimas, įskaitant mašinų pritaikymą ir duomenų mokslą. Paprastai Python turi didelę bendruomenę nei Anaconda.
Santrauka – Anaconda vs Python programavimas
Anaconda ir Python programavimo skirtumas yra tas, kad Anaconda yra Python ir R programavimo kalbų platinimas duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi, o Python programavimas yra aukšto lygio bendrosios paskirties programavimo kalba.
