RStudio IDE 是 R 开发环境的不二之选。dplyr、plyr 和 data.table 等 R 包是操作包的首选，stringr 可用于字符串操作，ggvis 和 ggplot2 可用于数据可视化，caret 可用于机器学习。
另一方面，Python 拥有更多开发环境。Spyder、IPython Notebook 和 Rodeo 都是不错的入门选择。至于常用库，Python 提供了众多选择：用于科学计算的 NumPy/SciPy、用于绘制图表的 matplotlib、用于机器学习的 scikit-learn 以及用于数据处理的 pandas。
R 与 Python：灵活性
作为一名数据分析师，经 电话号码数据库 常需要做出选择：为了获得更好的商业价值，选择 Python 还是 R。虽然两种语言各有优缺点，但灵活性的问题让我非常担心。
R 是一种专门用于复杂数据分析的编程语言，它自带多个软件包，可。但其解决方案必须定制化，而非通用。
Python 作为一种通用编程语言，自带许多用于统计工作的库。它还提供了丰富的集成选项，并能以更精简的方式执行新任务。你可以 编写 轻松编辑网站的每个页面 自己的代码来编写网站或任何 Web 应用程序。但是，如果你问我哪种语言更适合处理数据科学项目，我的答案是 R。
R 与 Python 在数据科学中的应用：用法
谈到 R 在数据科学中的应用，专家们意见不一。一些数据科学家更喜欢 R 而不是 Python，因为它拥有更强大的可视化库和交 领导孟加拉国搜索引擎优化互风格。R 在数据可视化方面拥有强大的能力，无论是静态的还是交互式的。使用 Plotly、Highcharter、Dygraphs 和 Ggiraph 等 R 包构建的交互式可视化将用户与数据之间的交互提升到了一个新的水平。
但是，如果您正在寻找更高性能或结构化的代码，Python 是您的首选语言。这是因为 Python 拥有一些最好的库，例如 SciKit-Learn、IPython、numpy、scipy、matplotlib 等。NumPy 是 Python 科学计算的基础库，它引入了多维数组和矩阵的对象，以及允许开发人员用更少代码对这些数组执行高级数学和统计函数的例程。Matplotlib 是用于创建二维图表和图形的标准 Python 库。