Python和R的区别是什么，Python与R的应用场景是什么？

如果你这么问，那么你可能正站在数据科学的起点。对于志在成为数据专业人员的你来说，学习编程是无疑的。我想行你早就听过Python 与R的比较之声，并在选择中感到困惑。在此，我想说，也算是一种安慰吧：对于语言选择的困难，对于许多人来说，都是必然要犯难的。

长远的目光：

Python 和 R，两者在数据科学领域均享有盛誉，各自适用于多种数据科学任务。尽管 Python 与 R 的对比可能会让您觉得必须做出非此即彼的选择，但对于初学者来说，长远来看，两门语言都掌握，可能更为有利。这两种语言并非相互排斥，而是可以相互补充，根据具体的应用场景灵活选用。

选谁？

那么，为何 R 与 Python 能够成为数据科学的理想之选呢？本文旨在深入探讨 Python 和 R 的应用领域、它们之间的核心差异，并为您在选择适合自身需求的编程语言时提供指导。鉴于 Python 与 R 均为卓越且广受欢迎的选择，以下是一些可能影响您最终决策的关键因素。

为什么选择Python？

Python 是一种通用开源编程语言，用于各种软件领域，包括数据科学、Web 开发和游戏。Python 于 1991 年推出，是全球最流行的编程语言之一，在 TIOBE 指数、PYPL 指数等多项编程语言流行指数中均位居榜首。Python 在全球范围内流行的原因之一是它的用户社区。 Python 得到了庞大的用户和开发人员社区的支持，他们确保了该语言的顺利发展和改进，以及为各种目的而设计的新库的不断发布。Python 是一种易于阅读和编写的语言，因为它与人类语言高度相似。 事实上，高可读性和可解释性是Python设计的核心。 由于这些原因，Python 经常被认为是没有编码经验的新手的首选编程语言。随着时间的推移，Python 在数据科学领域越来越受欢迎，这要归功于它的简单性以及数百个专业库和包提供的无限可能性，这些库和包支持任何类型的数据科学任务，例如数据可视化、机器学习和深度学习。

为什么选择R？

R 是一种专为统计计算和图形而创建的开源编程语言。自 1992 年首次推出以来，R 已在科学研究和学术界广泛采用。 如今，它仍然是传统数据分析和快速发展的业务分析领域中最流行的分析工具之一。 它在TIOBE指数和PYPL指数中分别排名第11位和第7位。设计时充分考虑了统计学家的需求，借助 R，您可以在几行代码内使用复杂的函数。 各种统计测试和模型都很容易获得且易于使用，例如线性建模、非线性建模、分类和聚类。R 提供的广泛可能性主要归功于其庞大的社区。 它开发了最丰富的数据科学相关软件包集合之一。 所有这些都可以通过综合 R 存档网络 (CRAN) 获得。R 特别引人注目的另一个功能是能够生成高质量报告，支持数据可视化及其创建交互式 Web 应用程序的可用框架。 从这个意义上说，R 被广泛认为是制作精美图形和可视化的最佳工具。

R 与 Python：主要区别

现在您对 Python 和 R 有了一些了解，让我们从数据科学的角度对它们进行比较，以评估它们的相似之处、优点和缺点。

目的：虽然 Python 和 R 的创建目的不同——Python 作为通用编程语言，R 用于统计分析——如今，两者都适用于任何数据科学任务。 然而，Python 被认为是比 R 更通用的编程语言，因为它在其他软件领域也非常流行，例如软件开发、Web 开发和游戏。

用户类型：作为一种通用编程语言，Python 是进入数据科学领域的软件开发人员的标准首选。 此外，Python 对生产力的关注使其成为构建复杂应用程序的更合适的工具。相比之下，R 广泛应用于学术界和某些领域，例如金融和制药。 对于编程技能有限的统计学家和研究人员来说，它是完美的语言。

学习路线：Python 直观的语法被认为是最接近英语的编程语言之一。 这使得它成为新程序员非常好的语言，具有平滑且线性的学习曲线。 尽管 R 的设计目的是在几分钟内轻松运行基本数据分析，但复杂的任务会让事情变得更加困难，并且 R 用户需要更多时间来掌握该语言。总的来说，Python 被认为是初学者程序员的好语言。 刚开始时，R 更容易学习，但高级功能的复杂性使得培养专业知识变得更加困难。

人气：尽管像 Julia 这样的新编程语言最近在数据科学领域势头强劲，但 Python 和 R 仍然是该学科的绝对王者。然而，就受欢迎程度（始终是一个非常难以捉摸的概念）而言，差异是惊人的。 Python 的排名一直高于 R，尤其是近年来。 Python在多项编程语言流行指数中均排名第一。 这是由于 Python 在包括数据科学在内的多个软件领域中广泛使用。 相比之下，R 主要用于数据科学、学术界和某些领域。

通用库：IDE（即集成开发环境）使程序员能够整合编写计算机程序的不同方面。 它们是具有集成功能的强大接口，使开发人员能够更有效地编写代码。在 Python 中，数据科学中最流行的 IDE 是 Jupyter Notebooks 及其现代版本 JupyterLab 以及 Spyder。至于R，最常用的IDE是RStudio。 其界面的组织方式使用户可以同时查看图形、数据表、R 代码和输出。

 

通过上面的对比，我想，你也明白了。