Python超過R，成為數據科學和機器學習的最常用語言

陳樺 編譯自 KDnuggets

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

近期，數據挖掘資訊網站KDnuggets開展了一項調查，問題是「2016年和2017年，在數據分析、數據科學和機器學習工作中，你使用R、Python、兩者都用，還是其他工具？」

對954名受訪者的調查顯示，Python尚未完全「吞噬」R，但2017年Python生態系統已經超越了R，成為數據分析、數據科學和機器學習領域領先的平台，同時也在迅速吸引其他平台的用戶。

2016年，Python排名第二（「主要使用Python」佔比為34%，「主要使用R」佔比為42%），而在2017年的結果中，Python和R的佔比分別為41%和36%。

在KDnuggets的讀者中，同時使用R和Python的比例也從2016年的8.5%上升至2017年的12%，而使用其他工具的比例從16%下降至11%。

2016年和2017年，在分析、數據科學、機器學習中，使用Python、R、兩者都用、其他工具的份額

隨後，我們可以看看用戶在不同平台之間的轉移。

從2016到2017年，用戶在Python、R、兩者都用、其他工具間的轉移情況

上圖看起來有些複雜，但我們可以專註於兩個關鍵方面。Python在這兩個方面都保持領先。

忠誠度：Python用戶的忠誠度更高。2016年，Python用戶中的91%仍然繼續使用Python。而在R的用戶中，這一比例只有74%，在其他平台中只有60%。

轉移比例：大約10%的R用戶轉移至Python，但只有5%的Python用戶轉移至R。在2016年同時使用兩種工具的用戶中，只有49%仍然同時使用兩者，而38%轉而主要使用Python，只有11%轉而主要使用R。

接下來，我們來看看最近幾年的變化趨勢。

2014年到2017年，Python、R和其他平台份額的變化

可以看到，R的份額正在緩慢下降（從2015年的約50%下降至2017年的約36%），而Python的份額則穩步上升，從2014年的23%上升至2017年的47%。其他平台的份額也在緩慢下降。

在2015年關於R和Python的調查中，我們沒有提供「同時使用Python和R」的選項。因此為了比較過去4年的數據，我們將2016年和2017年Python和R的份額按照如下公式來計算：

Python總份額 = (Python份額) + 50%(同時使用Python和R的份額)

R總份額 = (R份額) + 50%(同時使用Python和R的份額)

最後，讓我們看看各地區的趨勢和模式。參與調查的用戶來自各地區比例如下：

美國/加拿大：40%

歐洲：35%

亞洲：12.5%

拉美：6.2%

非洲/中東：3.6%

澳大利亞/紐西蘭：3.1%

為了簡化表格，對於「同時使用R和Python」的份額，我們以同上的方式進行處理，並將亞洲、澳大利亞/紐西蘭、拉美，以及中東/非洲合併為「其他」地區。

2016、2017年，Python、R、其他工具在各地區的使用情況

在這3大地區中，我們觀察到同樣的模式：

Python的份額上升8%到10%。

R的份額下降2%到4%。

其他平台的份額下降5%到7%。

Python用戶的未來看起來很光明，但我們認為，考慮到當前用戶數規模龐大，R和其他平台仍將在可預見的未來保持一定的份額。

—完—

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