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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。
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%。
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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。
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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。