为何Python攀上数据科学巅峰？KDnuggets2017调查Python超越R

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下面，让我们看看不同平台之间的转换。

图 2. 2016 年与 2017 年间，数据分析、数据科学和机器学习上，Python、R、两者共同使用，以及其他平台的人数转换示意。

这张图看起来有点复杂，其中有两个主要方面都是 Python 获得胜利。

忠诚度：Python 的用户显得更加忠诚，有 91% 的 2016 年 Python 用户仍然在使用这个语言，而 R 语言的忠诚度为 74%，其他平台为 60%。

转换趋势：只有 5% 的 Python 用户转投 R 语言，反向转换的比例则是 10%。而对于在 2016 年使用两种语言的用户而言，只有 49% 的人仍在使用双平台，38% 现在只用 Python，而 11% 转移到了 R 语言上。

在 KDnuggets 2015 年的调查中，并没有提出「同时使用 Python 和 R 语言」的选项，所以下图的趋势线中，2016 年和 2017 年的数据按照如下公式进行了转换

• Python=（Python 比例）+50%（同时使用 Python 和 R）

• R=（R 比例）+50%（同时使用 Python 和 R）

我们可以看到，R 的使用份额正在逐渐下降（从 2015 年的 50% 降低到了 2017 年的 36%），而 Python 的比例则呈逐年上升趋势——从 2014 年的 23% 增加到了 2017 年的 47%。同时，其他平台的使用量在逐渐减少。

最后，让我们看看这次调查的参与者地区分布：

• 美国/加拿大：40%

• 欧洲：35%

• 亚洲：12.5%

• 拉丁美洲：6.2%

• 非洲/中东：3.6%

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