不使用 Python 进行数据科学，可能吗？

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数据科学领域中 Python 现代替代品的比较
就目前而言，Python 是数据科学的首选编程语言。随着其他编程语言的迅猛发展以及对数据科学的兴趣日益浓厚，人们开始思考：Python 是否仍然是数据科学领域的主导语言？

在 10 年代后期，Python 作为数据科学（DS）的编程语言变得越来越流 多的编程语言进入舞台；具有（除其他好处外）更好的云原生性能和在现代硬件上运行的能力。 Rust、Scala 和 Julia 等现代语言正在进入这个领域，并成 BC 数据 为数据科学（DS）领域的真正竞争对手。 Python 仍然排名第一吗，还是它在“优秀”数据科学语言应具备的重要方面表现不如人？

Python 作为一种编程语言
Python是一种通用编程语言，由 Guido van Rossum 于 1991 年设计。通用编程语言是一种能够为各种问题和应用领域创建软件的编程语言。 Python 是一种开源、面向对象的编程语言，与其他编程语言相比，它极易学习和理解。它带有一套丰富的库，可用于各种目的，如数学、工程、数据处理等。强大社区的支持使得 Python 目前成为第一大编程语言。有大量指南、教程、视频和文档可供获取且易于访问。 Python 是一种编程语言，由于其灵活和多功能的特性，也经常用于实验。它几乎可以在任何类型的环境和操作系统中使用。

您可能会问，什么样的语言适合数据科学？
在数据科学领域，几乎所有工作任务都依赖于编程。因此，问题是该领域内有哪些编程语言。要回答这个问题，重要的是要知道数据科学家需要完成什么样的任务以及对编程语言的性能要求是什么。了解这一点会对执行这些任务产生影响，否则您的生产力和/或性能可能会受到影响。