這些注釋是專門為希望開發使用Python進行原始研究所必需的一組技能的統計計算新手設計的。對于那些需要計量經濟學、統計學或一般數值分析（例如，經濟模型的數值解或模型模擬）的多用途平臺的學生、研究人員或實踐者來說，它們也應該有用。

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　　Python是一種流行的通用編程語言，非常適合于各種各樣的問題。1最近的發展擴展了Python在經濟計量學、統計學和一般數值分析方面的適用范圍。Python——具有正確的附加組件——可與領域特定語言（如MATLAB和R）相媲美。如果您想知道是否應該使用Python（或其他語言），一個非常不完整的考慮列表包括：

　　你可能想考慮R：

　　你想應用統計學方法。R的統計庫是首屈一指的，并且R在新的統計算法開發中顯然處于前沿——這意味著您很可能在R中發現這個（。）過程。

　　性能是次要的。

　　自由是很重要的。

　　您可能需要考慮MATLAB：

　　商業支持和一個干凈的渠道報告問題是很重要的。

　　模塊的文檔和組織比原始的日常可用性更重要。

　　性能比可用軟件包的范圍更重要。MATLAB具有優化，例如實時（JIT）編譯循環，這在大多數其他包中不能自動獲得。閱讀了選擇另一個包的原因后，你可能會奇怪為什么要考慮Python。

　　您需要一種可以作為端到端解決方案的語言，以便訪問基于Web的所有內容。

　　服務和數據庫服務器、數據管理和處理以及統計計算可以用單一語言完成。Python甚至可以用于為具有圖形用戶界面的平板電腦和電話（IOS和Android）的桌面操作系統編寫應用程序。

　　·數據處理和操作——特別是清理和重新格式化——是一個重要問題。數據集的構建在R或MATLAB上要比它們更有能力。

　　性能是一個值得關注的問題，但不是排名第一的2。

　　?免費是一個重要的考慮因素——Python可以自由部署，甚至部署到計算機集群或云中的100個服務器（例如，AmazonWeb服務或Azure）。