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。

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

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。

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。

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。

Anaconda和miniconda都使用conda包管理器。 水蟒和小蟒蛇的主要区别在于

Anaconda发行版预装了所有的软件包 miniconda分发只是一个没有任何管理系统 预装包。如果你使用miniconda，你必须下载 单独的包和库。

我个人使用Anaconda发行版，因为我真的不必太担心单个软件包的安装。

miniconda的一个缺点是，安装每个单独的包可能需要很长时间。 相比之下，安装和使用Anaconda所花费的时间要少得多。

然而，在anaconda中有一些包(QtConsole, Glueviz,Orange3)是我从未使用过的。我甚至不知道他们的目的。 所以水蟒的缺点是它占用的空间比需要的多。