Anaconda和Miniconda的比较，应该用于构建环境

2018年11月12日

关于水蟒和迷你康达

在使用python构建机器学习环境时，许多书籍和网站都说您应该暂时使用Anaconda。

Anaconda确实使构建环境变得容易，但是它也有缺点。因此，我比较了Anaconda和Miniconda的特征。

蟒蛇

“ Python + R语言+ conda + 1000或更多相关软件包+执行环境+等等。”

如果安装Anaconda，则可以与Python一起使用用于科学计算和数据科学的软件包。它还包括“ R”（一种与Python一起用于数据科学的编程语言）及其全面的开发环境。粗略地说，已安装以下应用程序。

包含在Anaconda中

  • 编程语言：python，R
  • 软件包：numpy，pandas，Matplotlib，Scikit-learn，Tensorflow ...等1000或更多
  • 集成开发环境（IDE）：Jupyter，JupyterLab，Spyder，RStudio
  • 图形用户界面（GUI）：Anaconda Navigator

迷你康达

“ Python + conda +最小包装”

Anaconda的最小配置版本。 python的安装很容易，但是必要的软件包和执行环境是使用conda单独构建的。

什么是康达
包管理器。一个用于安装软件包和组织环境的程序。 您可以通过从称为conda提示符的屏幕输入conda命令来执行各种命令。
命令示例：“安装软件包：conda install ~~”“检查环境：conda info”

各自的优缺点

蟒蛇

优点 短处
  • 包括广泛用于机器学习等的软件包。
  • 轻松建立环境
    减少麻烦的风险
  • 只需安装
    创建一个环境来开始机器学习和深度学习
  • 下载需要时间
  • 大档案
  • 我不知道里面有什么，它变成了一个黑匣子。
  • 您需要安装未按标准安装的软件包。
  • 许多不必要的程序包使它沉重

迷你康达

优点 短处
  • 所需的最小包装，轻便
  • 易于理解该软件包，因为您可以自行安装。
  • 快速下载
  • 档案大小较小
  • 您必须安装所有想要的软件包
  • 你必须知道你需要什么包
  • 建立环境需要时间，并且存在发生故障的风险。

顺便说一句，当我在2018年10月尝试时，文件大小相差十倍以上。

           可容纳人数          蟒蛇          迷你康达
下载时   646 MB          54 MB
安装时 约3 GB 约260 MB

哪个应该建立环境

适用于蟒蛇 适用于迷你康达
  • 不想辛苦建设环境的人
  • 不在乎是否有不必要的包裹的人
  • 那些希望尽快开始机器学习的人
  • 那些有足够磁盘空间的人
  • 想知道他们正在使用哪个软件包的人
  • 不喜欢安装不必要软件包的人
  • 使用SSD等并希望节省磁盘空间的人

我最初是使用Anaconda构建环境的，但是我无法掌握其中的内容，因此我将其卸载并使用Miniconda进行了重建。

尽管Anaconda是标准工具，并且工具丰富，但是您最终在编写自己的程序时必须查看软件包。我认为了解其中的内容很重要。

参考

Miniconda官方　https://conda.io/miniconda.html
Anaconda官方　https://www.anaconda.com/distribution/

Miniconda的环境构建方法总结如下。

程式设计