2017年Python生態系統已經超越了R，成爲數據分析、數據科學和機器學習領域領先的平臺，同時也在迅速吸引其他平臺的用戶。
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?”
# 高能預警：下文含多張辣眼睛的配圖，請做好防護……
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，成爲數據分析、數據科學和機器學習領域領先的平臺，同時也在迅速吸引其他平臺的用戶。
2016年，Python排名第二(“主要使用Python”佔比爲34%，“主要使用R”佔比爲42%)，而在2017年的結果中，Python和R的佔比分別爲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臺之間的轉移。
上圖看起來有些複雜，但我們可以專注於兩個關鍵方面。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%，在其他平臺中只有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和其他平臺份額的變化
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%。其他平臺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。因此爲了比較過去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/新西蘭：3.1%
爲了簡化表格，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/新西蘭、拉美，以及中東/非洲合併爲“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%。
其他平臺的份額下降5%到7%。
Python用戶的未來看起來很光明，但我們認爲，考慮到當前用戶數規模龐大，R和其他平臺仍將在可預見的未來保持一定的份額。本文由健康大部落std.jkdbl.com整理髮布