大多数数据科学或机器学习初学者经常对选择正确的编程语言感到困惑。虽然R和Python是流行的开源和免费编程语言，但两者都有自己的弱点和优势。根据单个开发人员的观点，其中任何一种语言可能都比另一种更合适。

这篇文章将深入探讨这两种编程语言到底是什么，以及哪一种更适合机器学习和数据科学以及个人用例。

关于 Python 的简介：
Python创建于1991年，是一种通用的高级编程语言。它因其易于理解的语法而广受欢迎。Python 还使代码结构变得容易，因为空格称为缩进。因此，这有助于编写比其他编程语言更具可读性的简单代码结果。

Python 是一种多范式、面向对象和解释型编程语言。字典、元组、列表和集合是你在 Python 中可以找到的一些关键数据结构。虽然Python最初是为了满足软件开发中的编程语言需求而创建的，但后来包含了数据科学功能。

此外，Python还集成了流行的机器学习库，如Tensorflow，PyTorch，Keras，Matplotlib，Scikit-learn，Pandas和Numpy。如果你想成为一个高效的Python开发人员，熟悉这些开源的Python项目和库是很重要的。

Python 不仅适用于数据科学或机器学习;它还有许多其他应用程序，例如移动应用程序开发、AI、网络抓取等。因此，正是由于这些原因，Python才有一个有利的据点，也是许多公司雇用Python开发人员的原因。

关于R的简介：
R 创建于 1993 年，是一种用于图形、统计计算、分析和数据可视化的软件环境和编程语言。它提供了一系列图形和统计技术，如非线性和线性建模、聚类、分类、时间序列评估、统计测试等。

安装 R 后，您将获得一些基本包。其余包可通过综合 R 存档网络 （CRAN） 存储库使用。R 是一种开源、函数式和面向对象的编程语言，能够管理大型问题的复杂性。

列表、因子、数据框、数组、矩阵和向量是您可以在 R 中找到的一些关键数据结构。R最好的方面是它可以提供出版质量的图形和图表，包括各种数学符号。

一些 R 编程项目（如流失预测、信用卡欺诈预测和贷款应用程序分类）可以为你提供 R 的实践经验，并帮助你学习和实现多种机器学习算法来解决数据科学问题。

Python 和 R 有什么不同？（比较）
数据分析：
R和Python都有惊人的数据分析能力。但是，在 R 中，其中一些功能是内置的。同时，在 Python 中，您可以通过导入 Numpy、random、math 等包来使用它们。

文件格式：
R和Python都支持多种文件格式，如文本文件，HTML，XML，JSON，CSV等。此外，SQL 查询可以通过支持包在 R 和 Python 中使用。

打印包：
Matplotlib 是 Python 中的焦点绘图库。Seaborn是一个库，你可以用作Matplotlib的包装器。这些功能足以使用 Python 开发令人难以置信的情节。

另一方面，许多 R 包可用于绘图，您可以轻松安装它们。借助 R 中的各种绘图库，您可以以不同的方式制作相同的绘图，从而为您提供充足的选择。

R和Python都能够开发令人难以置信的情节;然而，R比Python享有有利的地位，因为它包含各种绘图包。

图书馆：
Python提供了许多机器学习工具，这些工具包装在一个称为Scikit-learn的软件包中。同时，R有几个特定于每个机器学习工具的小库。尽管R为我们提供了几种选择，但与Python相比，它并不被认为是开发人员友好的。

代码集成：
由于 Python 是面向对象的，因此它允许您比 R 更容易、更无缝地编写健壮和大规模的代码。

总结：
以下几点可能有助于我们得出使用 R 或 Python 的公平方案：

R 中的内置统计功能使其成为数据分析的更好选择。
在不同的绘图包之间进行选择并开发出版质量的图表和图形使 R 绘图变得友好。
将代码与其余架构无缝集成的能力确实使Python为生产做好准备。
简单的语法以及易于使用和导入机器学习包使 Python 对开发人员友好。