筹。我的答案是两者都有。R 和 Python 都是免费开源的语言，开发于 20 世纪 90 年代初，是全球数据分析师和数据科学家最常用的两种编程语言。这两种语言在机器学习方面都表现出色，对于处理大型数据集或创建复杂数据可视化的人来说，它们更是福音。
在本次讨论中， Python 和 R 之间的区别。我对这两种编程语言的观察将涵盖它们的使用、易用性、学 顶级电子邮件列表 习曲线、发展前景，当然还有各自的优缺点。讨论还将重点介绍两者同样优秀的领域。两者之间无法进行比较，只能根据具体业务需求或可用性进行选择。
R 与 Python：可用性
R 和 Python 均位列数据分析领域最流行的语言之列，两者各有其支持者和反对者。Python 因其通用性而广受推崇，其语法通俗易懂。而 R 的开发则以统计学家为中心，因此更具针对性，并具备特定领域的优势，例如强大的数据可 视化功能。R 软件包支持使用 CRAN 任务视图执行各种统计任务，涵盖从心理测量学到遗传学 如果您拥有超过 年的经验 再到金融学的方方面面。
R 非常适合统计量大的项目以及一次性深入研究数据集。例如，在文本分析中，你需要将段落解构为单词或短语，然后识别其中的模式，那么 R 就是最佳选择。
Python 更常用于构建模块来 领导孟加拉国搜索引擎优化创建网站、与各种数据库交互以及管理用户。比较 Python 和 R 时，Python 更适合构建分析工具。如果您要创建一个 Web 服务，以便其他人上传数据集并查找异常值，那么这一点尤其重要。
R 与 Python：库
Python 和 R 都附带了完善的数据分析和机器学习包，可以为你提供良好的开端。它们各自都有自己的分析、可视化、机器学包。IDE 也是如此。