Python, R或其他?(关闭)

Question

我想知道地球科学中最常用的编程语言是什么?我现在已经开始用Python编程了，但是我读了越来越多关于R的书!我想问一下经验丰富的科学家他们使用哪种语言，尤其是为什么?我还想知道在气候和地球科学界对这个问题是否有一个普遍的共识!江南体育网页版

Answer 1

在我看来，与r相比，python是一种更成熟的全球语言，被更多的学科/用户使用。这可能是有利的，因为示例/教程无处不在，您可以在一个环境中完成许多编程任务。另一方面，R拥有非常强大的用户基础，专门用于数据分析和显示。所以，大多数用户都是科学或数学学科的，知道如何把这些任务做好。具体到地球科学，蟒蛇历史上一直与地理信息系统工作联系在一起，这是一项重要的遗产。python包(例如geopandas)非常容易和快速地处理GIS工作。但是，如果你想用实时数据做一些真正令人讨厌的显示工作，我的大多数同事都会推荐使用R进行实时计算和显示。

Answer 2

Python实现的天气模型也存在PACE天气模式。

我的观点与其他答案略有不同。对于天气预报模型来说，Fortran 2018具有强大的高性能计算链接，是最好的解决方案。

但是数据的后期分析呢?在这里，由于numpy和scipy等库很容易获得(并且经过了良好的测试)，python是最好的替代方案。毫无疑问，在R语言世界中也存在这样的替代方案，但我还没有看到气象社区大规模采用这种语言。有一个AMCAMC年度Python大会致力于使用python语言的进步。

最后，从个人的角度来看，处理天气模型代码(有限差分或光谱模型，如GEMPAK或SPHEREPACK)的现有库是用fortran编写的。但是，单个研究人员可以很容易地使用诸如f2py之类的实用程序来结合两种语言的优点，并将这些库合并到他们的工作中。

实际上，库numpy和scipy本身使用C和Cython接口来加速它们的库。

Answer 3

基本上没有达成共识。在某种程度上，这取决于个人偏好，但也取决于应用程序——需要做什么。

Python是一种非常流行的语言，对于小规模的科学应用来说，它是一种很好的语言。Python的主要缺点是它的处理速度。它的计算速度为慢。如果你有一个大的数据集或者需要执行复杂的计算，我不推荐Python。对于概念验证或小型任务来说，Python是一种很好的语言。对于较大的数据集或复杂的计算，需要一种更快的语言。天气预报建模不是使用Python完成的。

在某些情况下仍然使用Fortran。尽管它年代久远，而且大多数人都在抱怨它的编程风格，但它仍然有应用。如果做不到这一点，繁重的计算有时要使用C或c++完成。

编译语言往往比解释语言更快。一种较新的、以科学为导向的语言是Julia，它引起了人们的兴趣。它比Fortran和C稍微慢一点，但是多比Python更快。

R语言最初是作为一个统计分析包编写的，这仍然是它的强项。

程序设计语言比较

Matlab、Julia和Fortran中的速度