でアナコンダリポジトリ、インストーラの2つの種類があります。
「Anacondaインストーラー」および「Minicondaインストーラー」。
それらの違いは何ですか？
さらに、インストーラーファイルの場合Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh、何を2-4.4.0.1表していますか？
でアナコンダリポジトリ、インストーラの2つの種類があります。
「Anacondaインストーラー」および「Minicondaインストーラー」。
それらの違いは何ですか？
さらに、インストーラーファイルの場合Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh、何を2-4.4.0.1表していますか？
回答:
違いは、minicondaがリポジトリ管理システムを出荷しているだけであることです。そのため、インストールすると、パッケージのない管理システムのみになります。一方、Anacondaは、いくつかの組み込みパッケージを含むディストリビューションのようなものです。
他のLinuxディストリビューションと同様に、含まれているパッケージの多くのアップデートをバンドルしたリリースがいくつかあります。そのため、バージョン番号に違いがあります。Anacondaのみをアップグレードする場合は、システム全体を更新します。
root環境を作成し、それにふりをします。
元のドキュメントによると（リンクは現在無効になっています）：
次の場合は、Anacondaを選択してください。
以下の場合は、Minicondaを選択してください。
私はMinicondaを自分で使用しています。アナコンダは肥大化しています。パッケージの多くは使用されておらず、必要に応じて簡単にインストールできます。
注意Condaは、パッケージマネージャ（例えばあるconda listアナコンダとMinicondaが分布しているのに対し、ディスプレイはすべての環境でパッケージをインストール）。ソフトウェア配布は、事前に構築および構成されたパッケージのコレクションであり、システムにインストールして使用できます。パッケージマネージャーは、パッケージのインストール、更新、削除のプロセスを自動化するツールです。
Anacondaは、PyDataエコシステムの中央ソフトウェアの完全なディストリビューションであり、数百のサードパーティオープンソースプロジェクトのバイナリと共にPython自体が含まれています。Minicondaは基本的に、Condaとその依存関係、Pythonのみを含む空のconda環境用のインストーラーです。 ソース。
Condaをインストールしたら、必要なバージョンのPythonとともに、必要なパッケージを最初からインストールできます。
2-4.4.0.1Anacondaインストールパッケージのバージョン番号です。奇妙なことに、それは彼らの古いパッケージリストにリストされていません。
2016年4月、Anacondaのバージョン管理は、Pythonバージョン2および3との混乱を避けるために2.5から4.0に跳ね上がりました。バージョン4.0にはAnaconda Navigatorが含まれていました。
condaパッケージのインストールには非常に長い時間がかかりanaconda、これらすべての追加パッケージが付属していることを考えると、anaconda「Pythonへのより高速なアクセス」やその他のパッケージが提供されないminicondaでしょうか？miniconda今使っていますが、とても遅いです。
2これはバージョンの一部ではなく、Anacondaの名前の一部ですAnaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh。Anaconda2のバージョン4.4.0.1が見つかります（リトルエンディアン64ビットPowerPCで実行されているLinux用）。
conda コマンドラインツールであり、Pythonパッケージでもあります。
Minicondaインストーラー= Python + conda
Anacondaインストーラー= Python + conda+ メタパッケージ anaconda
メタPythonパッケージanaconda=データサイエンスで日常的に使用する約160 Pythonパッケージ
Anacondaインストーラー= Minicondaインストーラー+ conda install anaconda
conda Pythonマネージャーと環境マネージャーです。これにより、
conda install flake8conda create -n myenv python=3.6Minicondaインストーラー= Python + conda
conda、パッケージマネージャーおよび環境マネージャーはPythonパッケージです。したがって、Pythonがインストールされます。原因は、独自のライブラリ/依存関係ではなく、ご使用のオペレーティング・システム上の既存のものとPythonインタプリタを配布する、などの他の最小限の依存関係conda openssl、ncurses、sqliteなどが、うまくとしてインストールされています。
基本的に、Minicondaは正義でcondaあり、その最小の依存関係です。condaインストールされる環境は、以前は「ルート」環境と呼ばれていた「ベース」環境です。
Anacondaインストーラー= Python + conda+メタパッケージanaconda
メタPythonパッケージanaconda=データサイエンスで日常的に使用する約160個のPythonパッケージ
メタパッケージは、実際のソフトウェアを含まず、インストールする他のパッケージに単純に依存するパッケージです。
Anaconda Cloudanacondaからメタパッケージをダウンロードし、そこからコンテンツを抽出します。インストールされる実際の160以上のパッケージをに示します。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
# ...meta pkgのプレインストールパッケージanacondaは、主にWebスクレイピングとデータサイエンス向けです。同様にrequests、beautifulsoup、numpy、nltk、など
Minicondaがインストールされている場合conda install anaconda、インストールフォルダー名が異なることを除いて、Anacondaのインストールと同じになります。
Miniconda2 vs Miniconda。アナコンダ2対アナコンダ。
2conda「基本」環境でバンドルされているPythonインタープリターがPython 2ではなく、Python 3であることを意味します。
Minicondaは、Pythonインタープリター自体と、Linuxユーザーが使い慣れているaptまたはyumツールと精神が似ている、Pythonパッケージ向けのクロスプラットフォームパッケージマネージャーとして動作するcondaと呼ばれるコマンドラインツールを提供します。
Anacondaには、Pythonとcondaの両方が含まれ、さらに、科学計算向けのその他のプレインストールパッケージがバンドルされています。このバンドルのサイズのため、インストールは数ギガバイトのディスク領域を消費すると予想されます。
出典：Jake VanderPlasのPython Data Science Handbook
Anacondaは非常に大規模なインストール（約2 GB）であり、他のパッケージマネージャーでモジュールまたはパッケージをインストールすることに慣れていないユーザーに最も役立ちます。
AnacondaはJupyterの公式パッケージマネージャーとして宣伝しているようです。そうではありません。Anacondaは、Jupyter、R、python、および多くのパッケージをインストールにバンドルしています。
Anacondaは、Jupyter LabまたはRカーネルのインストールには必要ありません。Jupyter LabやNotebooksをインストールするための情報は他にもたくさんあります。R studioをインストールするための情報は他にもたくさんあります。以下は、R Studioから直接Rカーネルをインストールする方法を示しています。
AnacondaなしでRカーネルをインストールするには、R Studioを起動します。Rターミナルウィンドウで、次の3つのコマンドを入力します。
install.packages("devtools")
devtools::install_github("IRkernel/IRkernel")
IRkernel::installspec()できました。次にJupyterを開いたときに、Rカーネルが利用可能になります。
Anacondaとminicondaはどちらもcondaパッケージマネージャを使用しています。間の間のチーフdifferece アナコンダとminicondaは、しかし、ということです
Anacondaディストリビューションにはすべてのパッケージがプリロードされていますが、minicondaディストリビューションは、プリロードされたパッケージのない単なる管理システムです。minicondaを使用する場合、個々のパッケージとライブラリを個別にダウンロードする必要があります。
個人的には、個々のパッケージのインストールについてあまり心配する必要がないので、Anacondaディストリビューションを使用しています。
minicondaの欠点は、個々のパッケージをインストールするのに時間がかかることです。それに比べ、Anacondaのインストールと使用にかかる時間は大幅に短縮されます。
ただし、anaconda （QtConsole、Glueviz、Orange3）には、私が使用する必要がなかったパッケージがいくつかあります。私も彼らの目的を知りません。したがって、anacondaの欠点は、必要以上に多くのスペースを占有することです。
conda listMinicondaをインストールした直後に実行すると確認できます。