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利用者:Big sausage/Anaconda

Anaconda
開発元 Anaconda, Inc. (以前はContinuum Analytics)[1]
初版 0.8.0[2]/2012年7月17日 (11年前) (2012-07-17)
最新版
2019.07 / 2019年7月25日 (4年前) (2019-07-25)[3]
プログラミング
言語		 Python
対応OS クロスプラットフォーム
種別 プログラミング言語、機械学習、データサイエンス
ライセンス New BSD License[4]
公式サイト www.anaconda.com
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Anacondaは、 科学計算 （ データサイエンス 、 機械学習アプリケーション、大規模データ処理、 予測分析など）のためのPythonおよびRプログラミング言語の無料のオープンソース [5]ディストリビューションであり、 パッケージ管理とデプロイメントを簡略化することを狙ったものである。 パッケージバージョンは、 パッケージ管理システム condaによって管理されるす 。 [6] Anacondaディストリビューションは1500万人以上のユーザーによって使用されており、Windows、Linux、およびMacOSに適した1500を超える人気のあるデータサイエンスパッケージが含まれている。 [要出典]

[ 引用が必要 ]

概要[編集]

Anacondaディストリビューションには、1,500個以上のパッケージとcondaパッケージおよび仮想環境マネージャーが付属している。 また、コマンドラインインターフェイス（CLI）のグラフィカルな代替として、GUIであるAnaconda Navigator [7]も含まれている。

condaとpipパッケージマネージャーの大きな違いは、パッケージの依存関係の管理方法にある。これは、Pythonデータサイエンスにとって大きな課題であり、condaが存在する理由である。

pipはパッケージをインストールするときに、以前にインストールされたパッケージと競合するかどうかを確認せずに、依存するPythonパッケージを自動的にインストールする。 既存のインストールの状態に関係なく、パッケージとその依存関係をインストールする。 このため、たとえばGoogle Tensorflowのインストールが正常に機能しているユーザーが、pipを使用して、Tensorflowが使用するものとは異なるバージョンに依存するnumpyライブラリを必要とする別のパッケージをインストールすると、機能しなくなることがある。 場合によっては、パッケージは動作しているように見えても、詳細に異なる結果が生成されることがある。

対照的に、condaは現在インストールされているすべてのものを含む現在の環境を分析し、指定されたバージョン制限（たとえば、ユーザーがTensorflowバージョン2.0以降を使用する場合があります）とともに、互換性のある一連の依存関係をインストールする方法を解決、または出来ない場合は警告する。

オープンソースパッケージは、 conda installコマンドを使用して、Anacondaリポジトリ[8] 、Anaconda Cloud（anaconda.org）、または独自のプライベートリポジトリまたはミラーから個別にインストールできる。 Anaconda Incは、Anacondaリポジトリ自体のすべてのパッケージをコンパイルおよびビルドし、Windows 32/64ビット、Linux 64ビット、およびMacOS 64ビットのバイナリを提供する。 PyPIで利用可能なものはすべて、pipを使用してconda環境にインストールできる。condaは、それ自体とpipがインストールしたものをインストールする。

conda buildコマンドを使用してカスタムパッケージを作成し、Anaconda Cloud、 [9] PyPIまたは他のリポジトリにアップロードすることで他のユーザーと共有できる。

Anaconda2のデフォルトのインストールにはPython 2.7が含まれ、Anaconda3にはPython 3.7が含まれている。 ただし、conda [10]パッケージ化された任意のバージョンのPythonを含む新しい環境を作成することは可能である。

Anaconda Navigator[編集]

Anaconda Navigatorは、ユーザーがコマンドラインコマンドを使用せずにアプリケーションを起動し、condaパッケージ、環境、およびチャネルを管理できるようにするAnacondaディストリビューションに含まれるデスクトップグラフィカルユーザーインターフェイス（GUI）である。 Navigatorは、Anaconda CloudまたはローカルのAnacondaリポジトリでパッケージを検索し、環境にインストールし、パッケージを実行して更新できる。 Windows 、 macOS 、 Linuxで使用できる。

以下のアプリケーションは、ナビゲーターでデフォルトで利用可能です[11] ：

Conda[編集]

Condaは、パッケージとその依存関係をインストール、実行、および更新するオープンソース 、 [12] クロスプラットフォーム 、 [13]言語に依存しない[14] パッケージマネージャーおよび環境管理システム[15] [16] [17]である。 Pythonプログラム用に作成されたが、多言語プロジェクトを含む任意の言語（ Rなど ）のソフトウェアをパッケージ化して配布できる。 condaパッケージおよび環境マネージャーは、Anaconda、Miniconda、 [18]およびAnaconda Repositoryのすべてのバージョンに含まれている。 [8]

Anaconda Cloud[編集]

Anaconda Cloudは、パブリックおよびプライベートのノートブック、環境、condaおよびPyPIパッケージを検索、アクセス、保存、共有できるAnacondaによるパッケージ管理サービスである。 クラウドは、さまざまなアプリケーションに役立つPythonパッケージ、ノートブック、および環境をホストする。 パブリックパッケージを検索し、ダウンロードしてインストールするために、ログインしたり、クラウドアカウントを持っている必要はない。

Anaconda Clientコマンドラインインターフェース（CLI）を使用して新しいパッケージをビルドし、手動または自動でパッケージをクラウドにアップロードできる。

関連項目[編集]

参照資料[編集]

  1. ^ “What is Anaconda, Inc.?”. docs.anaconda.com. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。 “Anaconda is a software development and consulting company of passionate open source advocates based in Austin, Texas, USA. We are committed to the open source community. We created the Anaconda Python distribution and contribute to many other open source-based data analytics tools.”
  2. ^ “Archived copy”. 2018年10月12日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年10月26日閲覧。
  3. ^ https://docs.anaconda.com/anaconda/install/hashes/Anaconda3-2019.07-MacOSX-x86_64.sh-hash/
  4. ^ “Anaconda End User License Agreement”. continuum.io. Continuum Analytics. 2016年5月30日閲覧。
  5. ^ “Open Source Community” (英語). Anaconda. 2019年2月27日閲覧。
  6. ^ “Conda – Conda documentation”. 2016年2月25日閲覧。
  7. ^ “Anaconda Navigator”. docs.anaconda.com. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
  8. ^ a b “Anaconda repository”. anaconda.org. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
  9. ^ “Anaconda Cloud”. anaconda.org. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
  10. ^ “Managing Python with conda”. conda.io. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
  11. ^ “What application can I access using navigator?”. docs.anaconda.com. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
  12. ^ “Conda”. pydata.org. 2015年4月9日閲覧。
  13. ^ “Building Conda Packages for Multiple Operating Systems”. Pydannt. (2015年1月29日). http://www.pydanny.com/building-conda-packages-for-multiple-operating-systems.html 2015年4月9日閲覧。 
  14. ^ Doig (2015年5月21日). “Conda for Data Science”. 2015年6月16日時点のオリジナルよりアーカイブ。2015年6月16日閲覧。 “Conda works with Linux, OSX, and Windows, and is language agnostic, which allows us to use it with any programming language or even multi-language projects.”
  15. ^ Gorelick (Author), Micha; Ozsvald, Ian (September 2014). High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans (1st ed.). O'Reilly Media. pp. 370. ISBN 1449361595. https://www.amazon.com/High-Performance-Python-Performant-Programming/dp/1449361595 
  16. ^ Jackson (2013年2月5日). “Python gets a big data boost from DARPA”. networkworld. 2014年10月30日閲覧。
  17. ^ Lorica (2013年3月24日). “Python data tools just keep getting better”. O'Reilly Radar. 2014年10月30日閲覧。
  18. ^ “Miniconda”. conda.io. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。

外部リンク[編集]

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