不同之处在于miniconda只是发布存储库管理系统。所以当你安装它时，它只是一个没有软件包的管理系统。而对于Anaconda，它就像是带有一些内置包的发行版。

与任何Linux发行版一样，有一些发行版捆绑了许多包含包的更新。这就是版本编号不同的原因。如果你只是决定升级Anaconda，你就是在更新整个系统。

EDIT现在在包管理端有了新的选项。曼巴可以用来代替康达。它有一个更快的求解器，并且完全是用c++重写的。这个求解器实际上可以在conda中用——experimental-solver=libmamba进行实验。关键词寻找，如果你想了解更多:曼巴，曼巴forge，小曼巴。

不同之处在于miniconda只是发布存储库管理系统。所以当你安装它时，它只是一个没有软件包的管理系统。而对于Anaconda，它就像是带有一些内置包的发行版。

与任何Linux发行版一样，有一些发行版捆绑了许多包含包的更新。这就是版本编号不同的原因。如果你只是决定升级Anaconda，你就是在更新整个系统。

EDIT现在在包管理端有了新的选项。曼巴可以用来代替康达。它有一个更快的求解器，并且完全是用c++重写的。这个求解器实际上可以在conda中用——experimental-solver=libmamba进行实验。关键词寻找，如果你想了解更多:曼巴，曼巴forge，小曼巴。

Anaconda2中的2意味着Python的主版本将是2。X而不是3。安装在Anaconda3中。当前版本包含Python 2.7.13。

4.4.0.1是Anaconda的版本号。目前公布的版本是4.4.0，我认为.1是一个次要版本或用于其他类似用途。我使用的Windows版本在文件名中只写了4.4.0。

其他人已经解释了水蟒和Miniconda的区别，所以我就跳过这个。

Miniconda为您提供了Python解释器本身，以及一个名为conda的命令行工具，该工具作为面向Python包的跨平台包管理器运行，在精神上类似于Linux用户可能熟悉的apt或yum工具。

Anaconda包括Python和conda，另外还捆绑了一套其他用于科学计算的预安装包。由于这个包的大小，预计安装将消耗几个gb的磁盘空间。

来源:Jake VanderPlas的Python数据科学手册

Anaconda是一个非常大的安装包，大约2 GB，对于那些不熟悉使用其他包管理器安装模块或包的用户最有用。

Anaconda似乎在宣传自己是Jupyter的官方包装经理。它不是。Anaconda在安装时捆绑了Jupyter、R、python和许多包。

Anaconda不是安装Jupyter Lab或R内核所必需的。在其他地方有很多关于安装Jupyter Lab或notebook的信息。其他地方也有大量关于安装R studio的信息。下面展示了如何直接从R Studio中安装R内核:

要安装R内核，没有Anaconda，启动R Studio。在R终端窗口输入这三个命令:

install.packages("devtools")
devtools::install_github("IRkernel/IRkernel")
IRkernel::installspec()

完成了。下一次Jupyter被打开时，R内核将可用。

短暂的

Conda既是一个命令行工具，也是一个python包。

Miniconda installer = Python + conda

Anaconda安装程序= Python + conda +元包Anaconda

meta Python pkg anaconda =大约160个Python pkg用于数据科学的日常使用

水蟒安装=迷你安装+水蟒安装

细节

conda is a python manager and an environment manager, which makes it possible to install package with conda install flake8 create an environment with any version of Python with conda create -n myenv python=3.6 Miniconda installer = Python + conda conda, the package manager and environment manager, is a Python package. So Python is bundled in Miniconda installer. Cause conda distribute Python interpreter with its own libraries/dependencies but not the existing ones on your operating system, other minimal dependencies like openssl, ncurses, sqlite, etc are installed as well. Basically, Miniconda is just conda and its minimal dependencies. And the environment where conda is installed is the "base" environment, which is previously called "root" environment. Anaconda installer = Python + conda + meta package anaconda meta Python package anaconda = about 160 Python pkgs for daily use in data science Meta packages, are packages that do NOT contain actual softwares and simply depend on other packages to be installed. Download an anaconda meta package from Anaconda Cloud and extract the content from it. The actual 160+ packages to be installed are listed in info/recipe/meta.yaml. package: name: anaconda version: '2019.07' build: ignore_run_exports: - '*' number: '0' pin_depends: strict string: py36_0 requirements: build: - python 3.6.8 haf84260_0 is_meta_pkg: - true run: - alabaster 0.7.12 py36_0 - anaconda-client 1.7.2 py36_0 - anaconda-project 0.8.3 py_0 # ... - beautifulsoup4 4.7.1 py36_1 # ... - curl 7.65.2 ha441bb4_0 # ... - hdf5 1.10.4 hfa1e0ec_0 # ... - ipykernel 5.1.1 py36h39e3cac_0 - ipython 7.6.1 py36h39e3cac_0 - ipython_genutils 0.2.0 py36h241746c_0 - ipywidgets 7.5.0 py_0 # ... - jupyter 1.0.0 py36_7 - jupyter_client 5.3.1 py_0 - jupyter_console 6.0.0 py36_0 - jupyter_core 4.5.0 py_0 - jupyterlab 1.0.2 py36hf63ae98_0 - jupyterlab_server 1.0.0 py_0 # ... - matplotlib 3.1.0 py36h54f8f79_0 # ... - mkl 2019.4 233 - mkl-service 2.0.2 py36h1de35cc_0 - mkl_fft 1.0.12 py36h5e564d8_0 - mkl_random 1.0.2 py36h27c97d8_0 # ... - nltk 3.4.4 py36_0 # ... - numpy 1.16.4 py36hacdab7b_0 - numpy-base 1.16.4 py36h6575580_0 - numpydoc 0.9.1 py_0 # ... - pandas 0.24.2 py36h0a44026_0 - pandoc 2.2.3.2 0 # ... - pillow 6.1.0 py36hb68e598_0 # ... - pyqt 5.9.2 py36h655552a_2 # ... - qt 5.9.7 h468cd18_1 - qtawesome 0.5.7 py36_1 - qtconsole 4.5.1 py_0 - qtpy 1.8.0 py_0 # ... - requests 2.22.0 py36_0 # ... - sphinx 2.1.2 py_0 - sphinxcontrib 1.0 py36_1 - sphinxcontrib-applehelp 1.0.1 py_0 - sphinxcontrib-devhelp 1.0.1 py_0 - sphinxcontrib-htmlhelp 1.0.2 py_0 - sphinxcontrib-jsmath 1.0.1 py_0 - sphinxcontrib-qthelp 1.0.2 py_0 - sphinxcontrib-serializinghtml 1.1.3 py_0 - sphinxcontrib-websupport 1.1.2 py_0 - spyder 3.3.6 py36_0 - spyder-kernels 0.5.1 py36_0 # ... The pre-installed packages from meta pkg anaconda are mainly for web scraping and data science. Like requests, beautifulsoup, numpy, nltk, etc. If you have a Miniconda installed, conda install anaconda will make it same as an Anaconda installation, except that the installation folder names are different. Miniconda2 v.s. Miniconda. Anaconda2 v.s. Anaconda. 2 means the bundled Python interpreter for conda in the "base" environment is Python 2, but not Python 3.