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2.环境配置
Anaconda 预装了一组数据科学软件包和工具，使初学者可以轻松快速地设置环境。另一方面，Python 需要用户手动安装必要的库和工具。

3.用例和适用性
Python 是一种通用语言，而 Anaconda 。因此，对于从事不涉及数据分析或科学计算的项目的开发人员来说，它可能不是最佳选择。

Anaconda 与 Python：总结
功能 Python 蟒蛇
包管理 使用pip进行包管理 使用 conda 管理 厄瓜多尔电话数据 包、环境和依赖项
跨平台支持 适用于各种操作系统 适用于各种操作系统
预安装的软件包 需要手动安装包 预装了 250 多个数据科学包
合适的用例 通用编程 数据科学、机器学习和科学计算
开发工具 支持PyCharm、VSCode等多种IDE 包括 Jupyter Notebook、Spyder、RStudio 等工具
社区支持 大型且活跃的社区 专注于数据科学应用的强大社区
何时使用每种工具
决定使用 Anaconda 还是 Python 在很大程度上取决于项目的具体要求和目标。

如果项目涉及数据分析、机器学习或科学计算，那么 Anaconda 可能是最合适的选择，因为它预装了软件包和数据科学工具。

如果项目有更通用的目的，例如开发网站或构建后端，并且不需要专门的工具，那么Python可能是更好的选择。

软件包已预安装并可在 Anaconda 中使用
Anaconda预装了大量软件包，可简化数据分析和科学计算。这些软件包总共超过 250 个，涵盖了广泛的功能，并且无需手动安装。一些值得注意的例子是：

数值模拟
NumPy是 Numerical Python 的缩写，是 Python 编程语言的库，它增加了对大型多维数组和数组的支持，以及用于对这些数组进行操作的大量高级数学函数的集合。