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Python超过R,成为数据科学和机器学习的首选语言!

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近期,数据挖掘资讯网站KDnuggets开展了一项调查,问题是“2016年和2017年,在数据分析、数据科学和机器学习工作中,你使用R、Python、两者都用,还是其他工具?”

# 高能预警:下文含多张辣眼睛的配图,请做好防护……

对954名受访者的调查显示,Python尚未完全“吞噬”R,但2017年Python生态系统已经超越了R,成为数据分析、数据科学和机器学习领域领先的平台,同时也在迅速吸引其他平台的用户。

2016年,Python排名第二(“主要使用Python”占比为34%,“主要使用R”占比为42%),而在2017年的结果中,Python和R的占比分别为41%和36%。

在KDnuggets的读者中,同时使用R和Python的比例也从2016年的8.5%上升至2017年的12%,而使用其他工具的比例从16%下降至11%。

△ 2016年和2017年,在分析、数据科学、机器学习中,使用Python、R、两者都用、其他工具的份额

随后,我们可以看看用户在不同平台之间的转移。

△ 从2016到2017年,用户在Python、R、两者都用、其他工具间的转移情况

上图看起来有些复杂,但我们可以专注于两个关键方面。Python在这两个方面都保持领先。

忠诚度:Python用户的忠诚度更高。2016年,Python用户中的91%仍然继续使用Python。而在R的用户中,这一比例只有74%,在其他平台中只有60%。

转移比例:大约10%的R用户转移至Python,但只有5%的Python用户转移至R。在2016年同时使用两种工具的用户中,只有49%仍然同时使用两者,而38%转而主要使用Python,只有11%转而主要使用R。

接下来,我们来看看最近几年的变化趋势。

△ 2014年到2017年,Python、R和其他平台份额的变化

可以看到,R的份额正在缓慢下降(从2015年的约50%下降至2017年的约36%),而Python的份额则稳步上升,从2014年的23%上升至2017年的47%。其他平台的份额也在缓慢下降。

在2015年关于R和Python的调查中,我们没有提供“同时使用Python和R”的选项。因此为了比较过去4年的数据,我们将2016年和2017年Python和R的份额按照如下公式来计算:

  • Python总份额 = (Python份额) + 50%(同时使用Python和R的份额)
  • R总份额 = (R份额) + 50%(同时使用Python和R的份额)

最后,让我们看看各地区的趋势和模式。参与调查的用户来自各地区比例如下:

  • 美国/加拿大:40%
  • 欧洲:35%
  • 亚洲:12.5%
  • 拉美:6.2%
  • 非洲/中东:3.6%
  • 澳大利亚/新西兰:3.1%

为了简化表格,对于“同时使用R和Python”的份额,我们以同上的方式进行处理,并将亚洲、澳大利亚/新西兰、拉美,以及中东/非洲合并为“其他”地区。

△ 2016、2017年,Python、R、其他工具在各地区的使用情况

在这3大地区中,我们观察到同样的模式:

  • Python的份额上升8%到10%。
  • R的份额下降2%到4%。
  • 其他平台的份额下降5%到7%。

如此看来,Python用户的未来看起来很光明,Python也将会成为未来的必备语言!

如果你只能选读一门编程语言,那么除了 Python,还是 Python。

那么问题来了,入门 Python 要多久?Python老司机告诉你:只要按照CSDN规划出来的Python学习路线,每天有计划的进行学习,那么成为一名合格的Python工程师并不难!

本文分享自微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

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原始发表时间:2017-10-13

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