Python在数据科学领域能否完全取代R？
我们先来聊聊Python在数据科学里的地位。现在这个领域，Python无疑是越来越火，而且火得有道理。
Python的优势，为什么它这么受欢迎：
通用性与生态系统： Python最牛的就是它的通用性。它不仅仅是数据科学的工具，它是一种全能的编程语言。这意味着你可以用Python从数据抓取（如BeautifulSoup, Scrapy），到数据处理（Pandas），再到建模（Scikitlearn, TensorFlow, PyTorch），最后到部署和应用开发（Flask, Django），甚至网页前端（虽然不是它的核心强项），都可以一站式完成。这种全能性让数据科学家在项目生命周期的各个环节都能找到合适的Python库，大大提高了效率，也减少了不同语言之间的切换成本。
庞大而活跃的社区： Python社区的规模是惊人的。这意味着你可以很容易找到大量的教程、文档、问答（Stack Overflow上Python相关的比比皆是），以及各种第三方库。当你在工作中遇到问题时，很大概率有人已经遇到过并解决了，并且解决方案就在网上等着你。
易学性与可读性： 相较于一些更底层的语言，Python的语法相对清晰简洁，易于上手。这使得那些非计算机科班出身的数据科学家（比如很多统计学家、经济学家或生物学家）也能相对容易地学习和使用它来处理数据。
强大的机器学习和深度学习支持： 在机器学习和深度学习领域，Python几乎是事实上的标准。像TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikitlearn这些库的强大功能和广泛应用，让Python在这些前沿领域占据了主导地位。研究人员和开发者倾向于使用Python来构建和训练最先进的模型。
工业界的应用和集成： 许多公司在生产环境中使用Python。因为它能够很好地与现有的IT基础设施集成，并且有很多成熟的工具链来支持部署和监控。这使得数据科学项目更容易从原型阶段过渡到生产部署。
但是，R就没有那么简单了，它有自己的骄傲和优势：
统计分析的王者： R最初就是为统计学家设计的，它在统计分析方面有着深厚的根基和无与伦比的优势。它的很多函数和包都是直接从学术界的研究成果转化过来的，很多最新的统计方法和模型，往往会先出现在R的包里。如果你要做复杂的统计推断、时间序列分析、非参数统计、贝叶斯统计，或者需要进行深入的假设检验和模型诊断，R可能仍然是首选。
数据可视化： R的ggplot2包可以说是数据可视化的标杆。它的“语法式”图形创建方式，允许用户以非常直观和优雅的方式构建复杂且美观的图形。许多人在生成出版级质量的图表时，仍然觉得ggplot2比Python的Matplotlib或Seaborn更灵活、更具表现力。
学术界和研究的渗透： 在学术界，尤其是统计学、生物统计学、社会科学等领域，R的使用非常广泛。很多博士生和研究人员在学习数据分析的第一门语言就是R。这意味着大量的学术论文、统计方法和教学资源都是围绕R构建的。
数据处理的效率（特定场景）： 对于某些类型的数据处理和转换，R的tidyverse生态系统（dplyr, tidyr等）提供了非常流畅和高效的语法，很多人觉得比Pandas更直观和易于理解。
那么，回到那个“能否完全取代”的问题：
我觉得“完全取代”这个词过于绝对了。
并非所有数据科学家都相同： 数据科学是一个非常广泛的领域。有的人可能主要负责模型的开发和研究，对深度学习或复杂的统计建模有高要求，那Python的优势就非常明显。有的人可能更多地是在进行探索性数据分析、统计推断、生成报告和可视化，那么R的统计能力和可视化能力可能仍然是首选。还有些人可能需要连接数据库、做ETL、写生产脚本，这方面Python的通用性又凸显出来。
工具的互补性： 很多时候，我们不是在“取代”，而是在“选择最适合的工具”。一个成熟的数据科学家团队，可能会同时使用Python和R，根据具体任务的需求来切换。例如，用R做探索性分析和报告，然后将模型迁移到Python进行部署和大规模训练。现在也有一些工具（如`reticulate`包）可以在R中调用Python，反之亦然，进一步模糊了界限。
学习曲线与迁移成本： 对于已经熟练掌握R的用户来说，迁移到Python需要投入时间和精力。虽然Python易学，但要达到精通的程度也需要时间。反之亦然。
特定领域的生态： 在一些非常小众但又至关重要的统计领域，可能R的特定包是唯一可用的选择。如果这些包迟迟没有对应的Python版本，那么R的地位就很难被撼动。
总结一下，我的看法是：
Python在数据科学领域的影响力正在迅速增长，尤其是在机器学习、深度学习和工程化部署方面，它已经占据了非常核心的地位。许多新兴的数据科学项目和团队会优先选择Python。
然而，R凭借其在统计分析、学术研究和高质量可视化方面的深厚积累，仍然在很多领域拥有不可替代的优势。它在特定的学术和研究社群中依然是王者。
所以，与其说“取代”，不如说它们在共同发展，并且相互促进。Python在不断吸取R在易用性和可视化上的优点（比如一些Python库也在模仿ggplot2的语法），而R也在不断整合Python在深度学习等领域的技术。
可以说，在当下和可预见的未来，Python将继续扩大其在数据科学的整体版图中的份额，尤其是在需要工程化和前沿模型能力的场景。但R也不会消失，它会在其最擅长的统计分析和学术研究领域继续发光发热，并且作为数据科学工具箱中不可或缺的一部分。最终选择哪个，或者如何结合使用，更多地取决于具体的数据科学任务、团队的技能栈和项目目标。
网友意见
转一篇文章给楼主看下。
中文原文：
长篇巨献｜数据科学界华山论剑：R与Python巅峰对决英文原文应该是这里：
Choosing R or Python for data analysis? An infographic如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语言而战斗。今天，就让我们从数据科学的角度，一步步比较这两大编程语言。
#1 对阵双方介绍
Ladies and Gentlemen，让我们隆重的介绍今天的对阵双方：R和Python！
R语言当前版本是2015年6月更新的3.2.1版。Python 2当前版本是2015年5月更新的2.7.10版，Python 3当前的版本是2015年2月更新的3.4.3版。
R语言是Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年开发的，作为贝尔实验室S编程语言的一种实现，其开发环境主要由C语言，Fortran和R来完成。Python的发布年份其实远在R之前。Guido Van Rossum于1991年开发完成了Python，并由Python软件基金会(PSF)负责其发展。其开发灵感主要来自C语言和Modula-3，部分来自ABC语言。Python的名字取自喜剧蒙提·派森的飞行马戏团（Monty Python's Flying Circus）。
从定位角度看，R致力于提供更好的，对用户友好的数据分析、统计分析和绘图模型；而Python则强调生产效率和代码的可读性。
双方的用户群也有一定的差异。R主要用于学术和研究领域，如今正在快速拓展其企业市场的运用。Python的使用者，是那些想深入钻研数据分析或者应用统计技术的程序员，以及向数据科学寻求帮护的开发者。用一句话总结：“越接近统计研究跟数据分析人，越倾向R；越接近工程开发工程环境的人，越倾向Python”。
R和Python都得到大量的社区支持，包括邮件列表(Mailing Lists)、用户贡献的文档、以及Stackoverflow网站。此外，R还可以从研究人员、数据科学家、统计学家和数量分析专家那里得到更多的支持；而Python则从开发者和程序员那里得到的支持。
从实用性来讲，R通过几行代码就可以写出统计模型，尽管R有样式表，但并不是每个人都使用它们，可以用若干种方式写出同样的功能。在Python中写代码和调试代码则更容易一些，主要是因为它的“优美”语法。但是代码的缩进会影响它的意思。并且，在Python中，永远只有一种方式来写同样的功能。
在灵活性方面，在R中使用复杂的公式很容易。各种各样的统计检验和统计模型都是现成的并且容易使用；相比R，Python在完成以前没有做过的新奇的事情上，很灵活，开发人员也会用它写网站或其它应用的脚本。
关于易学习性，开始学习R时有一个陡峭的学习曲线，一旦了解了最基本知识，就能很容易地学习更高级的知识。因此，对于有经验的程序员，R并不难。建议R的学习者查看DataCamp上的练习和教程。
由于Python看重可读性和易用性，使得它的学习曲线相对比较低并且平缓。因此，对于初级程序员，Python 被认为是一个很好的编程语言。对于Python学习者的建议是，尝试用《笨办法学Python》学习的同时看视频做练习。
两者都有自己的代码库。CRAN（The Comprehensive R Archive Network）是一个很大的R包库，用户很容易为其贡献代码。R包是一个包含R函数、数据和编译代码的集合，R包在R中用一行代码即可安装。PyPi（Python Package Index）是Python软件库，用户可以为PyPi贡献代码，但实践起来有点困难。
计算机科学教授Norm Matloff 曾说过，“Python并未建立起一个能与CRAN媲美的巨大的代码库，R在这方面领先巨大。但是，统计学并不是Python的中心任务。”
其实R与Python并不是完全孤立的，在R中用户可以通过rPython包运行Python代码，从Python传递或获取数据，调用Python函数或者方法。而在Python中也可以使用RPy2包运行R代码，这提供了一个从Python到R的底层接口。
以上，从定性的角度进行了比较。现在，看看双方的定量数据。小二，上数据！
先看人气排名，下图左边为2013-2015年2月R和Python人气比较（Tiobe指标），右边为Redmonk排名，它比较了GitHub和Stackoverflow上编程语言的相对性能。
再看工作和薪资，2014 Dice Tech薪金调查显示，具有高薪技能和丰富经验的R使用者的平均工资为115,531美元，而Python则为94,139美元
#2 数据分析战场
首先是用途。R的主要应用场景是，当数据分析任务需要独立运算，或者需要在单个服务器上分析；Python的一般应用场景是，数据分析任务需要与网页应用整合，或者当统计代码需要并入成品数据库。
按任务类型划分，做探索性研究时，R语言很适合初学者。几行代码便可写出统计模型；而作为一个完整成熟的程序语言，Python是为产品使用进行算法执行的一个工具。
数据处理能力上，使用R进行数据分析很容易上手，因为它具有庞大数量的包、方便使用的检验以及在使用公式方面的优势。做基本数据分析时，R语言更方便，不需要额外安装包，大的数据库需要使用类似data.table和dplyr包。过去，Python数据分析包的幼年期曾是个问题，但是现在已经得到很大的改善，用Python进行数据分析时，你需要使用NumPy、Pandas和其它的程序包。
如何上手也是比拼的一个方面。R的集成开发环境(IDE)可以选择RStudio。R最受欢迎的程序包有：dply、plyr和data.table（易于操作数据），stringr（易于操作字符串），zoo（处理规则和不规则时间序列），ggvis、lattice和ggplot2（数据可视化），caret（机器学习），建议初学者查看DataCamp上的课程和教程。
Python的集成开发环境(IDE)有很多，其中Spyder和Python Notebook最受欢迎。建议初学者查看Rodeo（被称为“Python到数据科学IDE”）。Python最受欢迎的程序包有：pandas （易于操作数据），SciPy/NumPy（科学计算），sckikit-learn（机器学习），matplotlib（用于作图），statsmodels（数据探索、统计模型估计、统计检验和单元测试）。
［建议］给Python初学者推荐“8步从Python白丁到专家”（点击查看）。若想了解更多Python包，请看“数据科学家之5个最佳Python库，为初学者定制的教程” （点击查看）。
关于技术支持，使用R进行数据分析有很多技术支持，包括Stackoverflow、Rdocumentation,（R文档整合）和R-help 邮件列表。
Python的数据分析问题可以通过以下方式获得支持：Stackoverflow和邮件列表。
邮件列表包括pydata（关于使用Python进行数据分析和Pandas包）、pystatsmodels （Statsmodels和pandas包的问题）、numpy-discussion （Numpy包的问题）和sci-py user（大部分是SciPy或者科学问题）
同样，定性对比后再看看R和Python的量化战争！
从整体数据来看，在做数据分析时使用R的人数要多于使用Python（下图左：2014用于数据分析的程序语言）。在2014年，有23.45%的人同时使用R与Python（下图右：2014年R和Python使用分析）。
在2008-2014年5月之间，Stack Overflow上问题标签是”R” 和／或 “Python”、“Pandas”的数量，R明显领先。在2015年3月12日到4月10日之间，在twitter上统计rstats, python numpy, python pandas和numpy这几个关键词，活跃度最大的是rstats。
工作和薪资方面，O’Reilly 2014数据科学工资调查显示，R和Python平均年收入范围都是11万美元到12.5万美元之间。http://Indeed.com上R与Python的工作趋势显示，Python的工作需求量高于R。
现在很多人都选择同时使用R和Python。有的策略是利用两种语言最好的部分——初始分析在R语言中进行，在需要更严格的分析、团队工作或者发布代码和数据产品时开始转换到Python。有人是用R进行统计检验、画图和检查大数据，必须写算法时，则更倾向于用Python。也有人说，更倾向于在通用语言中做数学计算，而不是用数学语言进行通用编程。
［建议］选定语言只是万里长征第一步。如果你想要成为数据科学家，推荐你看一篇受欢迎度很高的文章“天龙八步：8步让你变成数据科学家”（点击查看）。
#3 总决选：优缺点
现在来比较一下两者的优缺点。R最大的优点在于其作图能力，俗话说，一图抵千言，相比单看原始数据，可视化后的数据能被更高效、更有效的理解。利用ggplot2 可以绘制优美的图表，使用图表算法创造图层、定制图表；lattice易于展示多变量关系；rCharts从R中建立、定制和呈现交互式Java可视化；googleVis利用Google表格工具在R中可视化数据；用ggvis对一个网页浏览器进行渲染时，可以实现图像的交互式语法，例如在R中可视化Facebook好友。
IPython最大的优点在于，IPython Notebook使得用Python分析数据变得容易，它可以将你的分析放在一个文件中。用Python处理数据可以简化工作流程。它是一个组合，其中包括：交互式Python数据探索、在一个环境下为文档提前写好程序、文本和公式。你可以跟同事分享笔记本，并且不用他们安装任何东西。IPython大大减少了管理代码、输出和笔记本文件的时间，这样可以有更多的时间做实际工作。
R 的生态系统是它的另一项优势，先进的界面程序包使其能与开源语言进行交流，这让你把工作流程连成一串，对数据分析尤其有用。程序包可以从：CRAN（ “Task Views”列出了大量可用的R语言程序包）、Bioconductor （生物信息学的开源软件）、GitHub （基于网络的Git库主机服务）获得，在Rdocumentation（首个R文档聚合器）中很容易搜索到这些资源。R的用户社区也做得非常优秀，包括Meetup群组（其中一些由R用户社区的公司资助）、博客和社交网络。
Python是一种通用语言，其另一个优点在于它的可读性和学习曲线；同时，Python简单直观，它对可读性的重视更放大了这一特征。这就解释了为什么Python的学习曲线相对平缓，因而很多程序员很熟悉它。并且，你写一个程序的速度也得到正面影响：编程时间更少了，玩耍时间更多了。
Python的测试框架确保代码的可重复性和可靠性，一个内置低壁垒的测试框架能够支持一个很好的测试覆盖率。其测试工具分类包括：UnitTest Python（标准库中首个测试框架）、Nose （UnitTest的扩展，很多程序包使用它，如pandas）、DocTest （基于Python标准解释器的输出很容易生成测试），Pytest （当进行复杂的函数测试时，可以进行小测试）。
R有一个不可替代的优势：统计的通用语言。R是统计学家为统计学家开发的，他们通过R代码和程序包交流统计分析思想和方法，即使是不会计算机编程语言的统计学家、工程师和科学家也会觉得R容易使用，因此提高了产业采用率。R也被用在金融、药物、医学和市场等领域，并且其作为商业分析工具的地位正在不断增长，在商业领域的最重要价值正被一些有才能的人所了解使用，R在学术界已经被广泛使用。R的使用量正在快速增长，其在学术文章中处于常用软件排名第三的位置（紧随SAS和SAP），且这一位置正在被巩固。
与R相比，Python是一个多用途语言。作为一个被大多数程序员所熟知的普遍且易于理解的编程语言，Python也能把不同背景的人聚集到一起。例如，一些机构不想雇佣数据分析师或者雇佣新的数据分析师比较困难，就会培训老员工使用Python。这意味着，Python是一个现成的编程语言，它能够作为一个单独的工具与你工作流程中任意一部分结合。
两者的缺点是什么呢？R运行慢，而这一点是故意为之。R的设计目的是使数据分析和统计分析变得容易，而不是为了让你的电脑“活得更轻松”。它有一个不完整的非正式定义，主要通过实现工作的方式来定义。除了设计和实现，大量R代码慢的原因很简单——代码写的很差。为改善这一点，可使用提高R性能的程序包：pqR（R翻译器的一个新版本）、renjin、FastR（在Java中重新写R）、Riposte（一个很快的解析器和JIT）、RevoScaleR（用来处理大数据的商业软件）、Foreach（用来提高并行编程的商业工具）。
Python最大的问题在于其可视化，选择数据分析软件时，可视化是一个重要原则。虽然Python有一些很好的可视化程序库，包括：Seaborn（基于matplotlib的程序库）、Bokeh（交互式可视化程序库）和Pygal（建立动态可伸缩向量图形（SVG））。但Python提供的可选择程序库过多，且与R对比，在Python中进行可视化有些复杂，呈现的结果也并不是很令人满意。
因为由统计学家开发，R另一个缺点是它陡峭的学习曲线。尽管任何人都可以使用GUI得到结果，但没有人能够完全避开写程序，并且找程序包很花时间。你可以通过使用正确的工具解决这个问题，利用以下这些资料可以帮组你克服这个陡峭的学习曲线：包括DataCamp上的练习和教程和上Rdocumentation搜索程序包。
Python另一个问题是它还不成熟，造成一种更受限制的方式去思考数据分析。截至目前，没有模块能够代替基本R程序包的100个。Python正在努力克服这一问题， 其中一些解决办法包括：IPython中的R扩展允许在IPython Notebook中方便使用R；现有资源和约定格局充当了一个重要角色：Matlab通常用于发布开放的研究代码，Python用于数学，R 用于统计。Mlabwrap 连接了Python和Matlab，但是有些缺点，因此你需要学会两种程序语言，并且需要有一个Matlab许可证。
两种语言有很多共同优点。其一是开源，R和Python都是对任何人免费，其它统计软件（如SAS和SPSS）都是商业工具。
其二是他们都是高级工具，很多统计学的新进展会先在R和小范围的Python开源程序包中出现，这比商业平台要早。
第三是它们都提供在线社区，相对商业软件提供收费的用户支持，R和Python利用在线社区对它们相应的用户提供支持。
最后，二者使用者的薪水都比较高，根据O’Reilly 2013数据科学工资调查显示，主要使用开源工具的数据科学家（130,000美元）比使用商业工具的数据科学家（90,000美元）的工资中值更高。
#4 那么赢家是……
最后的结果是平局！哪个工具更适合，取决于你这个数据科学家如何去挑选一个最适合你需要的程序语言。下面的问题可以指导你做出决定。
1.你要解决什么样的问题
2.你学习一门程序语言的成本？学习一个能更好地解决问题的新系统会花费时间，但依旧使用你熟悉的系统并不能解决你要解决的问题。
3.在你的领域最常用的工具是什么？
在你的领域中还有什么可用的工具，它们和那些常用工具有什么关系？
参考资料
类似的话题
-
一个有趣的问题！关于Python能否完全取代R在数据科学领域，我得说，这就像问一把瑞士军刀能不能完全取代一套专业的厨具一样——都有各自的闪光点和适用场景，但直接说“完全取代”，我觉得还为时尚早，也可能忽视了它们各自的独特价值。我们先来聊聊Python在数据科学里的地位。现在这个领域，Python无疑............. -
好的，咱们来聊聊Python和Node.js这对“欢喜冤家”，以及它们在大数据和AI领域的“恩怨情仇”。Python效率比Node.js低？是，但也不是绝对。要说效率，这事儿得掰开了揉碎了讲。 Python的“慢”： 很大程度上是因为它是解释型语言，并且全局解释器锁（GIL）的存在。GIL就像一.............
-
Python 作为一种强大的数据科学语言，拥有丰富多样的数据可视化库，为用户提供了从基础绘图到复杂交互式可视化的广泛选择。除了 `matplotlib` 这个被誉为“万能瑞士军刀”的库之外，还有许多其他优秀的库，它们在特定领域、易用性、交互性或美学风格上各有千秋。下面我将详细介绍一些常用的 Pyth.............
-
处理百亿行、数十列的数据是一项巨大的挑战，它不仅仅是简单地将数据加载到内存中，而需要一套系统性的策略来克服内存限制、提高处理效率和保证计算的稳定性。Python/Pandas本身在内存受限的情况下处理如此大规模的数据会遇到困难，但我们可以结合Pandas与其他工具和技术来应对。下面将详细讲解Pyth.............
-
没问题，咱们这就聊聊怎么用 Python 对二维数组按某一列进行筛选和统计，力求说得清清楚楚，不带一丝“机器味儿”。想象一下，你面前摆着一大堆数据，就像一个表格，每一行代表一个记录，每一列代表一个属性。比如，一个班级的成绩单，每一行是一个学生，列里有学号、姓名、语文、数学、英语成绩等等。我们要做的，.............
-
在 Python 中，`isdigit()` 方法确实只能判断字符串是否全部由数字组成，而且是 非负整数。这意味着它会正确处理 `"123"` 这样的字符串，但对于 `"123"` 或 `"123.45"` 这样的字符串会返回 `False`。这是因为负号 `` 和小数点 `.` 都不是数字字符。那.............
-
参加数学建模，打算用 Python，这绝对是个明智的选择！Python 的强大之处在于它简洁易懂的语法和海量的库，能极大地简化你的建模过程。那么，到底需要学到什么程度呢？我的建议是：不必追求学完 Python 的所有内容，但要学精、学透与数学建模紧密相关的核心知识点。我来详细说说为什么以及具体需要掌.............
-
当你用Python写一个函数来递归地计算斐波那契数列时，你会发现它的速度慢得惊人，尤其是在你需要计算较大的斐波那契数时。这可不是巧合，背后藏着一些深刻的原因，我们来好好掰扯掰扯。想象一下，你想计算 `fib(5)`。按照递归的定义，`fib(5)` 等于 `fib(4)` 加上 `fib(3)`。 .............
-
参加数学建模，用 MATLAB 还是 Python，这确实是一个让不少新手感到纠结的问题。两者都是强大的工具，在数学建模领域都有着各自的优势和拥趸。我来给你掰扯掰扯，希望能帮你看得更清楚。先说说 MATLAB，它更像是数学建模的“嫡系传人”MATLAB，全称是 Matrix Laboratory，顾.............
-
Python 固然是一个全能选手，在数据科学、Web 开发、自动化脚本、机器学习等众多领域都表现出色，赢得了无数开发者的青睐。然而，你观察到的“很多企业转向 Golang”的现象，并非偶然，而是基于现实需求和技术演进的理性选择。这背后，并非 Python 不行，而是 Golang 在某些关键场景下，.............
-
您好，很高兴能为您解答关于学习Python是否需要更换Mac的问题。您的老师全使用Mac，这确实是一个会让人产生这个想法的起点。不过，在回答这个问题之前，咱们得先弄明白几个核心点：1. Python本身是跨平台的这是最重要的一点。Python这门语言的设计初衷就是“一次编写，到处运行”。这意味着，你.............
-
为什么选择 Linux 学习 Python？以及如何高效上手？在 Python 编程的浩瀚星辰中，Linux 操作系统无疑是最闪耀的那颗星。很多人会疑惑，我用 Windows 或者 macOS 不也挺好吗？为什么一定要折腾 Linux 呢？别急，今天我就来跟你好好唠唠，为什么 Linux 是 Pyt.............
-
这个问题嘛，确实有点意思，而且说实话，不是一两天就能说透的。网上铺天盖地的说 Python 如何好，从数据分析、人工智能到Web开发，似乎无所不能，而且学习曲线平缓，上手快。但一到招聘季，翻开招聘启事，好像很多高薪职位仍然青睐 Java、C++，甚至一些特定的 C 或 Go。这中间的落差，让不少跃跃.............
-
好的，咱们来聊聊 Python 在物理，尤其是凝聚态物理领域能派上用场的那些工具箱。你想想，咱们做研究，光有脑袋瓜子里的想法可不行，还得有趁手的家伙事儿才能把这些想法变成现实，处理数据，模拟过程。Python 就是这么一个强大的“工具箱”，里面塞满了各种各样好用的“零件”，专门针对咱们物理研究的需求.............
-
说 MATLAB 被 Python “淘汰”可能有些过于绝对和简单化了。更准确的说法是，Python 在科学计算、数据科学和机器学习领域正变得越来越主流，蚕食了一部分原本属于 MATLAB 的市场份额，尤其是在学术界和新兴技术领域。但 MATLAB 依然在许多特定的工程和科研领域拥有强大的生命力和不.............
-
在处理大型项目时，Python 的表现究竟如何？这个问题就像问一条船在航行中是否适合远洋，答案并非简单的“好”或“坏”，而是取决于你如何使用它，以及你期望它承担什么样的角色。要说Python是“烂语言”，未免过于武断，也忽略了它在无数成功的大型项目中所扮演的关键角色。然而，在某些特定场景下，Pyth.............
-
在Python中，当你在 `for i in somelist` 循环中直接修改 `somelist` 时，结果可能会非常混乱，并且常常不是你期望的那样。这主要是因为Python的 `for` 循环在开始时会创建一个迭代器，而这个迭代器是基于列表在 那一刻 的状态。之后，当你修改列表时，迭代器并不知.............
-
在人工智能（AI）领域，Python之所以比Java更受欢迎，原因并非Java本身不行，而是两者在AI生态系统中的定位、特性以及发展历程上的差异所致。我们不妨从几个关键点来掰扯掰扯：1. 社区生态与库的完备性：AI的心脏 Python：AI领域的“瑞士军刀” 成熟的科学计算库： AI.............
-
.......
-
在Linux系统中，卸载Python后，系统是否能正常运行取决于以下因素：系统本身是否依赖Python、Python在系统中的角色、以及用户自定义的软件或服务是否依赖Python。以下是详细分析： 1. 系统核心是否依赖Python？Linux系统的核心组件（如内核、系统调用、设备驱动等）不依赖Py.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有