Zahlen
Anmerkungen für Python-Programmierer:
Die Wolfram Client Library for Python unterstützt zahlreiche numerische Datentypen wie die NumPy-Typen integer, float16 etc.
Exakte Berechnungen sind in der Wolfram Language, sofern möglich, Standard:
Anmerkungen für Java-Programmierer:
Rationale Zahlen werden in der Wolfram Language symbolisch als reduzierte Brüche dargestellt. Java hat keine eingebauten rationalen Zahlen, sondern gibt automatisch numerische Näherungen zurück.
Anmerkungen für Python-Programmierer:
Rationale Zahlen werden in der Wolfram Language symbolisch als reduzierte Brüche dargestellt. Für vergleichbare Funktionalität muss in Python das Fractions-Modul importiert werden.
Verwenden Sie N, um (möglicherweise schnellere) numerische Ergebnisse zu erhalten:
Die Wolfram Language verarbeitet Zahlen beliebiger Präzision:
Die Wolfram Language verfolgt automatisch die Präzision der Ergebnisse.
Geben Sie den Präzisionsgrad einer Zahl explizit mit ` an:
Anmerkungen für Java-Programmierer:
Java-Code muss für ganze Zahlen mit beliebigen vielen Dezimalstellen und Gleitkommawerte explizit die BigInteger und BigDecimal-Typen verwenden.
Anmerkungen für Python-Programmierer:
Zahlen können, so wie ganze Zahlen in Python, in der Wolfram Language beliebig groß werden. Für Gleitkommawerte benötigt man in Python eine Library wie mpmath.
I repräsentiert 
für komplexe Zahlen:
Anmerkungen für Java-Programmierer:
Java hat keine interne Repräsentation für die imaginäre Zahl i. Für Berechnungen mit komplexen Zahlen in Java müssen Sie ein Paket erstellen oder importieren.
Anmerkungen für Python-Programmierer:
Die Wolfram Language bietet zur größeren Klarheit eine Anzahl unterschiedlicher Stilformen wie ⅈ, ⅉ und 
für imaginäre Zahlen sowie für andere mathematische Konstanten. Außerdem leitet die Wolfram Language automatisch bei der Ausführung ab, ob eine Zahl real oder komplex ist. Python verwendet für imaginäre Zahlen standardmäßig das Symbol j. Operationen damit funktionieren normalerweise nicht unbedingt.
Matrices sind Listen von Listen:
SparseArray erzeugt dünnbesetzte Felder.
Anmerkungen für Java-Programmierer:
Sparse Arrays existieren nicht automatisch in Java, sondern erfordern normalerweise Konstrukte aus externen Libraries.
Anmerkungen für Python-Programmierer:
In der Wolfram Language kann man sich dank Funktionen wie MatrixForm leicht zwischen Arrays und Matrizen hin- und herbewegen. In Python existieren Sparse Arrays nicht standardmäßig und erfordern externe Libraries. Außerdem sind sie unterschiedliche Klassen, und es führt zu Fehlermeldungen, wenn diese zwischen Matrizen in SciPy und Arrays in NumPy bewegt werden.