blocks|key|2217576|text|使用Cython、PyPy或燕子。现在，您已经拥有了比Python更快的Python，并且满足了所有的需求。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|2217577|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.cython.org/|1|http://codespeak.net/pypy/dist/pypy/doc/|2|http://code.google.com/p/unladen-swallow/^0|2|6|0|9|4|1|E|2|2|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@$A|Q|B|R|1|S]|$A|T|B|U|1|V]|$A|W|B|X|1|Y]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]|N|$5|G|H|I|C|$J|O]]]]

Use <a href="http://www.cython.org/" rel="nofollow">Cython</a> or <a href="http://codespeak.net/pypy/dist/pypy/doc/" rel="nofollow">PyPy</a> or <a href="http://code.google.com/p/unladen-swallow/" rel="nofollow">Unladen Swallow</a>. Now you've got Python that's faster than Python and also satisfies all of your requirements.

blocks|key|1862137|text|如果您只想学习一种新的语言，您可以看看scala。语言受ruby、python和erlang等语言的影响，但它是静态类型的，并在JVM上运行。速度可与Java媲美。您可以使用所有的java库，还可以通过jython重用大量python代码。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1862138|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

If you just want to learn a new language you could take a look at scala. The language is influenced by languages like ruby, python and erlang, but is staticaly typed and runs on the JVM. The speed is comparable to Java. And you can use all the java libraries, plus reuse a lot of your python code through jython.

blocks|key|2217629|text|我没看到你在名单上提到SciPy+.我倾向于更好地使用R语法，但它们涵盖了很多相同的方面。SciPy的矩阵和数组结构比一般用途的要快。在我想要使用Cython的大多数地方，SciPy也同样简单/快速。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2217630|GNU/Octave是Matlab的开放/免费版本，它也可能让您感兴趣。|2217631|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]]|E|$]]

I didn't see you mention SciPy on your list... I tend like R syntax better, but they cover much of the same ground. SciPy has faster matrix and array structures than the general purpose Python ones. Mostly places where I have wanted to use Cython, SciPy has been just as easy / fast. 

GNU/Octave is an open/free version of Matlab which might also interest you.

blocks|key|1862077|text|你可以在C/C%2B%2B上学习或学习，然后采用混合的方法。如果您在纯python中所做的事情太慢，请为它编写一个C扩展。如果您想使用没有纯python实现或现有包装器的库，可以编写自己的包装器，也许可以借助大口之类的工具。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1862078|这样，您就可以专注于那些给您带来问题的领域，同时继续使用其余的代码和积累的python知识。|1862079|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.swig.org/Doc1.3/Python.html^0|2S|2|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|R|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|S|8|@]|9|@]|C|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|C|$L|M]]]]

You can always learn or brush up on C/C++, then go with a hybrid approach. If something you're doing in pure python is too slow, write a C-extension for it. If you want to use a library for which there isn't a pure-python implementation or existing wrapper, write your own wrapper, perhaps with the help of something like <a href="http://www.swig.org/Doc1.3/Python.html" rel="nofollow">SWIG</a>.

This way you can focus on just those areas that are giving you problems, while continuing to use the rest of your code and accumulated python knowledge.

I use python heavily for manipulating data and then packaging it for statistical modeling (R through RPy2). 

Feeling a little restless, I would like to branch out into other languages where 

<ol>
<li>Faster than python</li>
<li>It's free</li>
<li>There's good books, documentations and tutorials</li>
<li>Very suitable for data manipulation</li>
<li>Lots of libraries for statistical modeling</li>
</ol>

Any recommendations?

moving on from python

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没有提供实际的解决方法或示例。

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我大量使用python操作数据，然后将其打包用于统计建模(R到RPy2)。感觉有点不安，我想扩展到其他语言比蟒蛇还快是免费的有很好的书，文件和教程非常适合于数据操作大量用于统计建模的库有什么建议吗？

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