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AnacondaとMinicondaについて pythonで機械学習環境を構築するとなると、多くの書籍やサイトでとりあえずAnacondaを使っておけばよいと書かれています。 たしかにAnacondaでは簡単に環境構築ができますが、デメリットもあります。そこで、AnacondaとMinicondaそれぞれについての特徴を比較してみました。 「Python+R言語+conda+1000以上の関連パッケージ＋実行環境+etc.…」 Anacondaをインストールすると、Pythonのと合わせて科学計算・データサイセンス用のパッケージ群を使用できるようになります。また、Pythonに並ぶデータサイエンス向きプログラミング言語である「R」や、それらの総合開発環境も含まれます。大雑把にまとめても以下のアプリケーション類がインストールされる。 Anacondaに含まれるもの プログラミング言語：pyt

2019年5月26日2021年6月20日 今までpip installはconda installが使えないときの代用というくらいにしか認識していませんでした。欲しいパッケージがAnaconda社のリポジトリにない場合はpipでインストールしてたところ、ある時これらの競合が原因で環境が壊れてしまいました。 Jupyter Notebookが起動しないと思ったらAnaconda環境が壊れていた せっかくの機会でしたのでpipとcondaの違いを調べてみたので、以下に備忘録として残しておきます。 condaとpipの違い Condaとは 一言で表すとAnaconda/Minicondaに標準で付属しているパッケージマネージャーであり、環境管理システム。 Anacondaとは、データサイエンス用向けのパッケージ群を提供するプラットフォーム（ condaとpipの違いを調べに来ている方であれば