众所周知，R和Python都是开源的编程语言，都有庞大的社区基础，都可以用作数据分析……那么，当我们在处理数据分析问题的时候，选用哪种语言会更好呢？许多小伙伴们都表示：我的选择恐惧症犯了~
Python语言拥有各种通用的数据科学方法。就语法而言，Python是最简单的编程语言之一。这就是很多初学者会选择把Python作为入门级语言的原因。
同样，R语言也具有很多Python没有的优势。当处理统计分析问题时，数据分析师用R语言更加方便。
话不多说，小编现在就带着大家一起了解Python和R这两种编程语言。当你对这两种语言有了基础的了解，你就可以跟选择困难say goodbye啦~
>>R语言的简介
1、R语言的起源
R语言于1995年问世，是由统计学家开发的最古老的编程语言之一。同时，R语言是专门为机器学习和数据科学设计的编程语言。
2、R语言的优点
（1）R语言拥有丰富的库，这也使其成为统计分析工作的首选之一。
（2）CRAN（R综合档案网络的简称）大约有12000个软件包，可用于执行数据挖掘以及时间序列分析。
（3）R语言由各种统计应用程序的程序包组成。因此，它非常适用于统计分析。
（4）R语言拥有很多的可视化库，可以将数据更直观地展现，例如ggplot2。
（5）运用R语言，数据分析师可以进行独立分析。
>>Python的简介
1.?Python的起源
Python由吉多·范罗苏姆（荷兰的计算机程序员）于1991年开发。Python是世界上最流行的编程语言之一。它拥有最强大的数学、统计、人工智能和机器学习库。但是python语言有一定的局限性，无法用于计量经济学、通信等业务的分析。
2.?Python的优点
（1）Python可以执行与R编程语言相同的任务。
（2）python的主要功能是数据整理、工程设计、网页抓取等。
（3）Python拥有有助于大规模实施机器学习的工具。
（4）Python是最简单的编程语言之一，并且在某些功能上比R语言更加强大。
（5）Python拥有最先进的API。当我们在进行机器学习和人工智能学习时，API会起到很大的作用。
（6）大多数数据分析师一般只使用python的这五种库——Numpy、Pandas、Scipy、Scikit-learn以及Seaborn。
（7）诸如pandas、numpy和scikit-learn之类的软件包，使Python成为开展机器学习项目的绝佳选择。
>>R语言与Python之间的比较
1、R语言所包含的分析功能更多，Python则更偏向于面向对象的编程。
2、R语言具有很多的内置函数可供数据分析。而Python则依赖于软件包，我们必须导入statsmodel包才能使用此功能。
3、R语言中有一个内置函数dataframe可供构造。然而，我们必须将dataframe导入Python中才能运用。
4、Python语言通过它的scikit学习包进行线性回归、随机森林（Random Forest）等操作。如上所述，它还提供了用于机器学习和人工智能的API。然而，R语言并没有这两项优点。
5、R语言更适用于统计分析。尽管Python的软件包中的statsmodels为统计方法提供了一定的覆盖范围，但是R语言的生态系统要比Python大得多。
6、运用Python执行非统计性任务会更加方便。
7、Python如果通过Beautiful soup和request之类的库进行网页抓取，会比R容易得多。
8、R语言和Python语言中的很多常见任务的语法都一致。
>>R语言和Python是否可以同时学习？
看了R语言和Python的优缺点后，有小伙伴就要说了：“既然这两种编程语言都有很多的优点，那我都学不就行了。”
的确，多掌握一门语言就多一种技能。两种编程语言都掌握了，一定是百利而无一害的事。但是，如果同时学习两种语言，小伙伴需要注意在学习过程中加入差异化对比，这样可以避免语法和语义上的混淆。
如果你想要执行面向对象的功能，你就不能用R语言；同样的，在你进行统计分布的时候，你用Python语言就很不方便。
>>写在最后
怎么样，现在小伙伴们对R语言和Python语言都了解的差不多了吧。这两种语言都有各自的优劣之处，当然，在语法上也有很多相似之处。
至于选择R语言还是Python，还是要看自己对未来自己将要从事的职业来做判别~