几年前，凭借着强大可视化功能的 R 语言在统计领域可谓是风光无限，不过随着更简单的 Python 崛起，R 语言的市场似乎正逐步被 Python 吞噬。
最近，R语言的没落似乎得到了应验：它在TIOBE最流行的语言排行榜上掉出了前20名。
这是近三年来R语言首次掉出前20名。TIOBE认为，R语言衰退的原因是Python逐渐统治了数据科学和机器学习这两个R语言的主要应用领域。
TIOBE的一名分析师表示：“看来统计编程市场上出现了合并的趋势。”
“Python成了最大的赢家。原因可能是，如今统计编程从大学走向了业界，而在业界人们更容易接受Python语言。”
众所周知，Python一直在实用性和用户友好程度上保持了很好的平衡性。上周流媒体巨头Netflix也透露，他们使用了大量Python语言，其中也包括大量统计分析和机器学习方面的应用。
TIOBE指数会根据主流搜索引擎的结果来评估编程语言的流行程度。有人批评TIOBE指数有时过于马后炮，而且很容易受到语言流行度之外的各种因素的影响。但在这次的排行榜中，TIOBE指数根据一系列的调查结果，得出了R语言正在下滑的结论。
今年在另一个排行榜——RedMonk编程语言排行中，R语言也下滑了一位，Cloud Academy提供的人才需求分析也表明，只有18%的招聘要求R语言，而66%的招聘要求应聘者掌握Python。与此相似，Slashdata的全美开发者状态报告也表明，69%的机器学习开发者和数据科学家使用Python，而使用R的只有24%。由于缺乏活力、没有社区参与，R语言在Codementor “最不应该学习的语言”排行榜中上升了12位。
相比之下，Python则占据了统治地位。Kaggle的一份调查发现，Python是数据科学家在工作中最常使用的语言。同时，Python在对机器学习感兴趣的人群中也是最流行的语言。另外，Python还是今年的Stack Overflow开发者调查问卷中增长速度最快的语言。
话虽如此，现在断言R语言的衰退还为时过早。很多迹象表明，R语言依然在数据科学和统计分析方面占有一席之地。最近的一份调查（尽管反馈人数较低）表明，几乎半数的数据科学家依然经常使用R语言。
RedMonk的分析师还提醒说，不要将其调查结果过度解读为“R语言的失败”，因为R语言依然是“统计和数据科学的重要基础”。
