Python完胜R语言，成为数据科学、机器学习平台中最热门的语言

程序猿（微信号：imkuqin） 猿妹 编译

原文：http://www.kdnuggets.com/2017/08/python-overtakes-r-leader-analytics-data-science.html

近日，kdnuggets 做了一个关于数据科学、机器学习语言使用情况的问卷调查——关于2016年和2017年，数据科学和机器学习工作中，受访者的编程语言选择。

通过分析了 954 个回答，得出结论—— 虽然 Python 尚未完全“吞噬” R，但 Python 已经超越 R 语言，成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。

2016-2017年，使用Python、R语言、Python和R语言、其他语言的占比

在 2106 年的时候，Python 排行第二（主要使用 Python 的人占 34%，而主要使用 R 的人占 42%），到了 2017 年，Python 占的比例上升为 41%，而 R 则变成 36%。 也就是说到了 2017 年 Python 已经以 5% 的占比优势超过了 R。

与此同时，同时使用 Python 和 R 的人也从 2016 年的 8.5% 上升到 12%。使用其他语言的人从 16% 下降到 11%。

接下来，我们来看看 各个 语言之间的转换情况 ，如下图所示：

2016-2017年，数据科学以及机器学习平台中各种语言的转换情况

这张图看起来很复杂，但是仍能看出 Python 在忠诚度和转换率的两个方面，都是优于其他语言的。

忠诚度：Python 用户的忠诚度明显高于其他语言

2016 年使用 Python 的开发者中，到 2017 年仍有 91% 的人选择继续使用它，而选择继续使用 R 语言的人只有 74%，使用其他语言的则为 60%。

转换率：Python 用户的流失低于其他语言

从 2016 年到 2017 年，只有 5% 的 Python 用户转向 R 语言，而 R 语言用户转向 Python 的则是10%，相当于前者的两倍。另外，2016 年同时使用两种语言的人中，只有 49% 的人还在继续使用这两种语言，38% 的人转向 Python，11% 的人转向 R 语言。

接下来我们看一下 2014-2017 年这几种语言的使用趋势 。这里采用如下计算方法：

Python * =（Python 的占比） + 50％（同时使用 Python 和 R 的份额）

R * =（R 的占比）+ 50％（同时使用 Python 和 R 的份额）

从上图数据可以看出， R 的使用份额持续下降 （从 2015 年的约 50％到 2017 年的 36％） ，而 Python 份额正在快速增长 - 从 2014 年的 23％ 上升到 2017 年的 47％。其他平台的份额也在逐渐下降。

最后，我们来看看各地区的语言使用情况：

为了简化图表，我们将亚洲，澳大利亚/新西兰，拉丁美洲，非洲/中东地区分成 4 个地区，并且按照上述算法折算出各个语言的比例。 得出的结果如下图：

可以得出不同地区的语言变化情况如下： Python 份额增加了 8-10％； R则下跌了约 2-4％； 其他平台下降 5-7％

因此，由以上数据可以得出，Python 未来的发展潜力无限，前景可谓是一片光明，不过暂时也无需担心 Python 会完全取代 R 或者其他语言，因为这些语言也具有一部分忠实的用户基础。

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