【Python】王道の実行環境Anaconda

Pythonを使い始めて1年ほどになりますが、ずっとローカルでちょっとしたプログラムを書いてきました。

今後、本格的に開発をする事になりそうなのでAnacondaを導入して実行環境を整えることにしました。

今日はAnacondaについて紹介します。

Anacondaは、Pythonのデータサイエンスおよび機械学習のためのオープンソースのディストリビューションです。

Anacondaには、Python本体や、データ分析に必要な多数のライブラリ、ツール、およびプラットフォームが含まれています。

Anacondaには、Python本体が含まれています。

データサイエンスおよび機械学習で使用されるPythonのバージョンに関係なく、AnacondaはPythonの最新バージョンと互換性があります。

Anacondaには、condaと呼ばれるパッケージ管理ツールが含まれています。

condaは、Pythonのパッケージやモジュールを簡単にインストール、アップデート、および削除できるようにするツールです。

Anacondaには、データサイエンスおよび機械学習で頻繁に使用される多数のライブラリが含まれています。

NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、Jupyter Notebookなどが含まれます。

Anacondaは、Windows、macOS、Linuxなど、さまざまなオペレーティングシステムで動作します。

これにより、Anacondaを使用することで、異なるオペレーティングシステムの環境で同じデータサイエンスツールを使用できます。

Anacondaには、仮想環境を作成する機能があります。

これにより、特定のライブラリやツールが含まれた独立したPython環境を作成できます。

つまり、プロジェクトごとに異なるバージョンのライブラリを使用できます。

Anacondaは、データサイエンスおよび機械学習に特化したPythonのディストリビューションであり、パッケージ管理、ライブラリ、クロスプラットフォーム、環境管理など、多数の便利な機能があります。

AI開発やデータサイエンスを目的に開発を行う人にはオススメの実行環境です。

この記事も誰かの役に立つと嬉しいです。

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