아나콘다 대 미니콘다
Anaconda 저장소에는 두 가지 유형의 설치 프로그램이 있습니다.
"Anaconda installers" 및 "Miniconda installers"입니다.
그들의 차이점은 무엇입니까?
파일의 는, 「Da」라고 하는 파일입니다.Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh , , ,는 무엇을 ?2-4.4.0.1표할할수?수 식??
원본 문서에 따르면:
다음과 같은 경우 Anaconda를 선택하십시오.
- Conda 또는 Python을 처음 접하는 고객
- Python과 1500개 이상의 과학 패키지를 한 번에 자동으로 설치하는 편리함처럼
- 시간과 디스크 공간 확보(몇 분, 3 GB) 및/또는
- 사용할 각 패키지를 개별적으로 설치하지 않습니다.
다음과 같은 경우 미니콘다를 선택하십시오.
- 개별적으로 사용하는 패키지를 인스톨 해도 상관없습니다.
- 한 번에 1500개 이상의 패키지를 설치할 시간이나 디스크 공간이 없습니다.
- Python과 conda 명령어에 빠르게 액세스하고 나중에 다른 프로그램을 분류하고 싶습니다.
저는 미니콘다를 사용하고 있습니다.아나콘다가 부었어요.대부분의 패키지는 전혀 사용되지 않으며 필요할 때 쉽게 설치할 수 있습니다.
Conda는 패키지 매니저입니다(예:conda list는 환경에 설치된 모든 패키지를 표시합니다). 아나콘다 미니콘다소프트웨어 배포는 시스템에 설치 및 사용할 수 있는 사전 빌드 및 사전 구성된 패키지 모음입니다.패키지 관리자는 패키지 설치, 업데이트 및 제거 프로세스를 자동화하는 도구입니다.
Anaconda는 PyData 생태계에 있는 중앙 소프트웨어의 전체 배포판이며 수백 개의 타사 오픈 소스 프로젝트를 위한 바이너리와 함께 Python 자체를 포함합니다.Miniconda는 기본적으로 빈 Conda 환경을 위한 설치 프로그램으로 Conda와 그 종속성 및 Python만 포함합니다.출처.
Conda가 설치되면 원하는 버전의 Python과 함께 필요한 모든 패키지를 처음부터 설치할 수 있습니다.
2-4.4.0.1는 아나콘다 설치 패키지의 버전 번호입니다.이상하게도 오래된 패키지 목록에는 표시되지 않습니다.
2016년 4월, Python 버전 2 및 3과의 혼동을 피하기 위해 Anaconda 버전 관리는 2.5에서 4.0으로 뛰어올랐다.버전 4.0에는 아나콘다 내비게이터가 포함되어 있습니다.
후속 버전의 릴리스 노트는 여기에서 확인할 수 있습니다.
차이점은 미니콘다는 저장소 관리 시스템만 출하한다는 것입니다.따라서 설치 시에는 패키지가 없는 관리 시스템만 있습니다.반면 Anaconda에서는 패키지가 내장된 배포와 같습니다.
Linux 디스트리뷰션과 마찬가지로 포함된 패키지의 업데이트를 번들하는 릴리스도 있습니다.그렇기 때문에 버전 번호에 차이가 있습니다.Anaconda만 업그레이드하기로 결정한 경우 전체 시스템을 업데이트하는 것입니다.
짧은.
conda비단뱀
설치 Python + Miniconda 설치 관리자 = Python +conda
설치 Python + Anaconda 설치 관리자 = Python +conda+ 메타 패키지 anaconda
Python 타 python Python pkganaconda= 사이언스 약 160개 = Python pkgs 160개
설치 = 설치 + 아나콘다 설치 = 미니콘다 설치 +conda install anaconda
세부 사항
conda및 이므로 topython이합니다.-
conda install flake8 - 버전의 Python에서도 Python을 사용할 수 있는 .
conda create -n myenv python=3.6
-
설치 Python + Miniconda 설치 관리자 = Python +
condaconda파이선Python min Miniconda instra 。.conda Python 인터프리터 같은 는 배포하지 않습니다.openssl,ncurses,sqlite되어 있습니다 , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , .기본적으로 미니콘다는 정의롭고 최소한의 의존성입니다.또, 환경도
conda에는 「 「base입니다.설치 Python + Anaconda 설치 관리자 = Python +
conda패키지 + 타타패 +타타anacondaPython 패키지 " " " "
anaconda= 사이언스 약 160개 = Python pkgs 160개메타 패키지는 실제 소프트웨어를 포함하지 않고 설치할 다른 패키지에 의존하는 패키지입니다.
anacondaAnaconda Cloud에서 메타 패키지를 추출하여 컨텐츠를 추출합니다.실제로 설치하는 160개 이상의 패키지는 에 기재되어 있습니다.info/recipe/meta.yaml.package: name: anaconda version: '2019.07' build: ignore_run_exports: - '*' number: '0' pin_depends: strict string: py36_0 requirements: build: - python 3.6.8 haf84260_0 is_meta_pkg: - true run: - alabaster 0.7.12 py36_0 - anaconda-client 1.7.2 py36_0 - anaconda-project 0.8.3 py_0 # ... - beautifulsoup4 4.7.1 py36_1 # ... - curl 7.65.2 ha441bb4_0 # ... - hdf5 1.10.4 hfa1e0ec_0 # ... - ipykernel 5.1.1 py36h39e3cac_0 - ipython 7.6.1 py36h39e3cac_0 - ipython_genutils 0.2.0 py36h241746c_0 - ipywidgets 7.5.0 py_0 # ... - jupyter 1.0.0 py36_7 - jupyter_client 5.3.1 py_0 - jupyter_console 6.0.0 py36_0 - jupyter_core 4.5.0 py_0 - jupyterlab 1.0.2 py36hf63ae98_0 - jupyterlab_server 1.0.0 py_0 # ... - matplotlib 3.1.0 py36h54f8f79_0 # ... - mkl 2019.4 233 - mkl-service 2.0.2 py36h1de35cc_0 - mkl_fft 1.0.12 py36h5e564d8_0 - mkl_random 1.0.2 py36h27c97d8_0 # ... - nltk 3.4.4 py36_0 # ... - numpy 1.16.4 py36hacdab7b_0 - numpy-base 1.16.4 py36h6575580_0 - numpydoc 0.9.1 py_0 # ... - pandas 0.24.2 py36h0a44026_0 - pandoc 2.2.3.2 0 # ... - pillow 6.1.0 py36hb68e598_0 # ... - pyqt 5.9.2 py36h655552a_2 # ... - qt 5.9.7 h468cd18_1 - qtawesome 0.5.7 py36_1 - qtconsole 4.5.1 py_0 - qtpy 1.8.0 py_0 # ... - requests 2.22.0 py36_0 # ... - sphinx 2.1.2 py_0 - sphinxcontrib 1.0 py36_1 - sphinxcontrib-applehelp 1.0.1 py_0 - sphinxcontrib-devhelp 1.0.1 py_0 - sphinxcontrib-htmlhelp 1.0.2 py_0 - sphinxcontrib-jsmath 1.0.1 py_0 - sphinxcontrib-qthelp 1.0.2 py_0 - sphinxcontrib-serializinghtml 1.1.3 py_0 - sphinxcontrib-websupport 1.1.2 py_0 - spyder 3.3.6 py36_0 - spyder-kernels 0.5.1 py36_0 # ...pkg에서 된 .
anaconda주로 웹 스크랩과 데이터 과학에 사용됩니다.맘에 들다requests,beautifulsoup,numpy,nltk등등.가 있는 경우 ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★
conda install anaconda이름이 설치와 .미니콘다2 대미니콘다.아나콘다2 대아나콘다.
2는, 「Python」의 Python 합니다.condaPython 2는 Python 3는 Python 3는 Python 3입니다.
Miniconda는 Python 인터프리터와 함께 Python 패키지 전용 크로스 플랫폼 패키지 매니저로 동작하는 conda라는 명령줄 툴을 제공합니다.이 툴은 Linux 사용자가 익숙한 apt 또는 yum 툴과 유사합니다.
Anaconda는 Python과 Conda를 모두 포함하고 있으며, 과학 컴퓨팅에 적합한 다른 프리 인스톨 패키지 제품군을 추가로 번들합니다.이 번들의 크기 때문에 설치 시 수 기가바이트의 디스크 공간을 사용해야 합니다.
출처: Jake VanderPlas의 Python Data Science Handbook
2Anaconda2는 Python의 3.가 아닌 2.합니다.Anaconda3Python 2.7.13 입니다.
4.4.0.1츠키다 애드버타이즈된 은 " " " 입니다.4.4.0 는 ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★..1는 마이너 릴리즈 또는 기타 유사한 용도로 사용됩니다.가 사용하고 있는 릴리스에서는, 「Windows 」라고 하는 은 「Windows 」라고 하는 것 입니다.4.4.0파일명을 지정합니다.
아나콘다와 미니콘다의 차이점을 설명해 주셨기 때문에 생략하겠습니다.
Anaconda는 최대 2GB의 대규모 설치로 다른 패키지 매니저와 함께 모듈이나 패키지를 설치하는 데 익숙하지 않은 사용자에게 가장 유용합니다.
아나콘다는 주피터의 공식 패키지 매니저로 홍보하고 있는 것 같습니다.그런거 아냐.Anaconda는 설치 시 Jupyter, R, python 및 많은 패키지를 번들합니다.
Anaconda는 Jupyter Lab 또는 R 커널을 설치하기 위해 필요하지 않습니다.Jupyter Lab 또는 노트북을 설치하기 위한 많은 정보가 있습니다.R studio를 설치하기 위한 정보는 다른 곳에도 많이 있습니다.다음은 R Studio에서 직접 R 커널을 설치하는 방법을 보여 줍니다.
R 커널을 설치하려면 Anaconda 없이 R Studio를 시작합니다.[ R terminal ]창에서 다음 3가지 명령을 입력합니다.
install.packages("devtools")
devtools::install_github("IRkernel/IRkernel")
IRkernel::installspec()
완료. 다음에 Jupyter를 열면 R 커널을 사용할 수 있습니다.
아나콘다와 미니콘다 모두 콘다 패키지 매니저를 사용합니다.하지만 아나콘다와 미니콘다의 주요 차이점은
Anaconda 디스트리뷰션에는 모든 패키지가 프리 로드되어 있으며 미니콘다 디스트리뷰션에는 패키지가 프리 로드되어 있지 않은 관리 시스템일 뿐입니다.미니콘다를 사용할 경우 개별 패키지와 라이브러리를 별도로 다운로드해야 한다.
개인적으로 Anaconda distribution을 이용하고 있기 때문에 개별 패키지 설치에 대해 크게 걱정할 필요가 없습니다.
미니콘다의 단점은 각각의 패키지를 설치하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있다는 것입니다.그에 비해 아나콘다 설치 및 사용 시간은 훨씬 짧습니다.
그러나 아나콘다(QtConsole, Glueviz, Orange3)에는 사용하지 않아도 되는 패키지가 있습니다.나는 그들의 목적도 모른다.그래서 아나콘다의 단점은 필요 이상의 공간을 차지한다는 것이다.
언급URL : https://stackoverflow.com/questions/45421163/anaconda-vs-miniconda
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