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python和anaconda区别是什么
1、安装包大小不同
python自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn等一系列包，需要安装pip来导入这些包才能进行相应运算。
Anaconda(开源的Python包管理器)是一个python发行版，包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。包含了大量的包，使用anaconda无需再去额外安装所需包。
2、作用不同
Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言。anaconda可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
3、性质不同
Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
anaconda和python区别是什么
anaconda和python区别如下：
Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。使用python需要下载安装执行python代码的环境。官方的Python包含了核心的模块和库，为了完成其他任务，需要安装其他的模块和库。
Anaconda 是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，Anaconda将Python和许多与科学计算相关的库捆绑在一起，形成了一个方便的科学计算环境，你安装了Ananconda就相当于安装了Python外加这些模块和库。当然Anaconda主要的功能还在于你可以方便进行环境管理。
anaconda相比Python增加的内容：
1、Python(shell) ： 标准CPython。
2、Python(shell)： 相当于在命令窗口的命令提示符后输入ipython回车。pip install ipython安装的ipython用法一样。
3、Ipython QTConsole。
4、Python Notebook：直接点击打开，或者在命令提示符中输入ipython.exe notebook。
5、Jupyter QTConsole。
***隐藏网址***
Jupyter Notebook是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。
7、Spyder：直接点击打开IDE。优点就是模仿MATLAB的“工作空间”。
8、Anaconda Prompt ： 命令行终端。
9、支持其他IDE，如Pycharm。
python和anaconda区别
anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库，主要是安装方便，而python是一个编译器，如果不使用anaconda，那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好。你安装完了anaconda以后就能在里面找到 python notebook了，感觉是anaconda搭建了一个python科学计算的环境。 python notebook是在游览器里面显示的，感觉很奇特，其实我也刚刚学用python做科学计算。Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。 个人尝试了很多类似的发行版，最终选择了Anaconda，因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda，对Anaconda的理解，并简要总结下相关的操作。 Anaconda概述 Anaconda是一个用于科。
anaconda与python3.0的区别
Anaconda是由Continuum Analytics提供的一个开源的Python发行版，它主要用于数据科学和机器学习领域。而Python 3.0是Python编程语言的一个主要版本。下面是它们之间的主要区别：1. Anaconda除了包含标准的Python库之外，还包含了众多的第三方库，特别是与数据科学相关的库，如NumPy、pandas、matplotlib等。2. Anaconda拥有自己的包管理器conda，可以方便地安装更新Python以及相关库。3. Python 3.0相较于Python 2.0改动了一些语法和细节，如print语句变为print()函数，字符串等的编码方式有所改变。这可能会使一些老的Python 2.0项目需要进行相应的更改才能在Python 3.0下正常运行。4. 在使用Python 3.0时，许多第三方库都需要重新安装才能在它下面正常工作。5. Anaconda除了Python以外，还包含了很多其他的工具和环境，如Jupyter Notebook和Spyder等，可以方便地进行数据探索和机器学习的建模。
