随着大数据、机器学习和数据科学在软件行业或软件服务公司中重要性的大幅增长，两种语言已经成为最受开发人员欢迎的语言。R 与 Python 的比较将为您提供有关数据科学家和数据分析师最流行和最喜欢的两种语言的清晰知识。

R & Python 简介

R 被认为是任何统计学家的最佳编程语言，因为它拥有广泛的统计和图形方法目录。另一方面，Python可以完成与R几乎相同的工作，但由于其简单性和高性能而受到数据科学家或数据分析师的青睐。R 是一种功能强大的脚本语言，具有高度灵活的社区和资源库，而 Python 是一种广泛使用的面向对象的语言，易于学习和调试。

比较因素

R被引入用于数据分析，而Python是作为通用语言开发的。前者主要适用于 hoc 分析和探索数据集，而后者适用于数据操作和重复任务。

易于学习

R 的学习曲线陡峭，编程经验较少或没有经验的人在开始时会发现它很困难。一旦你掌握了语言，它并不难理解。

Python 强调生产力和代码可读性，这使其成为最简单的编程语言之一。它是可取的，因为它易于学习和易于理解。

速度

R 是一种低级编程语言，因此对于简单的过程它需要更长的代码。这是速度降低的原因之一。

Python 是一种高级编程语言，它一直是构建关键而快速的应用程序的选择。

数据处理能力

由于大量的包、易于使用的测试和使用公式的优势，R 便于分析。但它也可以用于基本数据分析，无需安装任何软件包。

用于数据分析的 Python 包是一个问题，但最近的版本有所改进。Numpy 和 Pandas 用于 Python 中的数据分析。它也适用于并行计算。

图形和可视化

可视化数据比原始值更容易被理解。R 由许多提供高级图形功能的包组成。

在选择数据分析软件时，可视化很重要，Python 有一些令人惊叹的可视化库。它有更多数量的库，但它们很复杂并且输出整洁。

灵活性

在 R中使用复杂的公式很容易，而且统计测试和模型也很容易获得和使用。

在从头开始构建某些东西时，Python 是一种灵活的语言。它还用于编写网站或其他应用程序的脚本。

人气

现在，如果我们看看这两种语言的受欢迎程度，它们从十年前的同一水平开始，但Python 的受欢迎程度大幅增长，并在 2016 年排名第一，而 R 排名第六。

与后者相比， Python用户对他们的语言更忠诚，因为从 R 切换到 Python 的百分比是 Python 到 R 的两倍。

软件公司更倾向于机器学习、人工智能和大数据等技术，这解释了对 Python 开发人员需求的增长。尽管这两种语言都可以用于统计和分析，但 Python 由于其简单性和在工作趋势上的排名较高，因此比另一种语言略胜一筹。

客户支持和社区

商业软件通常提供付费客户支持，但 R 和 Python 没有客户服务支持，这意味着如果您遇到任何问题，您只能靠自己。不过，这两种语言都有在线社区寻求帮助。与 R 相比，Python具有更大的社区支持。

现在，我们已经结束了 R 与 Python 的比较。这两种语言都在数据科学和数据分析领域进行了正面交锋。但是 Python 之所以成为这两者中的赢家，是因为它在编写代码方面非常受欢迎和简单。