编程持续增长。
R 与 Python：许可
在比较 Python 和 R 在数据科学方面的应用时，。大多数 Python 库都拥有商业友好的分发许可证，例如 BSD 或 MIT，这使得软件共享更加便捷。MIT 和 BSD 都是简单且宽松的许可证，允许人们在少数限制下使用和分发您的代码；许可证必须始终与代码一起分发。
另一方面，R 库遵循 GPL 或 C 电报粉 C0 许可证，这使得分发规范略微严格一些。GPL-2 和 GPL-3 的主要关注点在于分发。GPL-2 和 GPL-3 都是“版权左倾”许可证。因此，任何以捆绑包形式分发代码的人都必须以兼容 GPL 的方式对整个捆绑包进行授权。此外，要分发代码的修改版本（衍生作品），还必须提供源代码。GPL-3 比 GP L-2 更严格一些。因此，如果您正在寻找更简单的分发许可证，我认为 Python 是一个更简单的选择。
R 与 Python：胜者
近年来，在分析、数据科学和机器学习的编程和应用方面，Python 和 R 一直相互竞争。大多数以前可以用两者之一执行的常见任务现在都可以用两者执行。
要在 R 和 Python 之间做出选择，您需 一本关于 是什么以及它如何工作的讨论书 要完全取决于用例和能力。如果您有统计学背景，我建议您从 R 开始。相反，如果您是一位经验丰富的程序员，则选择 Python 以提高熟练程度。有时，所需的分析和开发水平会成为决定性因素。如果您有核心数据科学需求，R 是显而易见的选择。另一方面，Python 是应用程序开发的更好选择。因此，最佳解决方案是根据领域需求、资源可用性和成本做出明智的选择。
两种语言都同样优秀。每 领导孟加拉国搜索引擎优化种语言在不同的场景和任务下都有各自的优缺点。总而言之，很难将 Python 和 R 放在首位。所以，如果你已经掌握了 Python 并积累了几年的使用经验，你也可以学习 R，以获得更多知识。