r语言和python的对比，两者各有千秋，究竟要学哪一个，可根据自己的实际需求来作出选择，当然，最好是两者都学。
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01 开发目的
R语言
R是由统计学家开发的，它的出生就肩负着统计分析、绘图、数据挖掘的重要使命。因此在R的语言体系里，有非常多统计学的原理和知识。
如果你具备一些统计背景，R会令你使用各类model和复杂的公式时更加愉悦有爽感，因为你总能找到对应的package，并且几行代码就可以调用搞定。
Python
Python的创始人初衷，是为非专业程序员设计的一种开放型的语言。优雅，明确，简单，是它的标签。因此，总有人高唱「人生苦短，我用Python」。
数据分析、网络爬虫、编程开发、人工智能等，作为一门多功能的胶水语言，Python的使用目的和学习路径更加多样化。
02 适用人群
尽管都是数据科学界的当红炸子鸡，工具的选择会因为你的领域和你想解决的问题因人而异。
R语言
起初R在学术研究和调查工作中使用比较多，逐渐延伸至企业商业界。使用人群不一定需要计算机背景，统计、金融、经济、核电、环境、医疗、物流管理，乃至人文学科，都有R语言的立足之地。
同样，鉴于R 在数据探索、统计分析上，是一种更高效的独立数据分析工具，具备良好数理统计知识背景的人使用起来更加得心应手，自带base一R的基础模块、mle一极大似然估计模块、ts一时间序列分析模块、mva一多元统计分析模块等。
Python
相比R非标准的代码，Python作为出了名的语法简洁工具，对于一些稍有编程基础的人来说格外友好，可以减少在编程进程中的磕绊。
没有任何基础的编程小白一样可以上手Python，适用范围同样覆盖金融、医疗、管理、传播等各行各业。
如果你在数据分析之余，还需要与诸如Web应用程序相整合，或者需
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要和数据源的连接、读取，调用其他语言等，使用Python是更加方便的选择，「一站式解决」。
03 学习曲线
这是小白入门前最关心的问题之一，究竟哪个学起来更难？
实际上，由于不了解每个人的知识背景和学习成本，这个问题并不能做出非黑即白的绝对性答案。这也是为什么，各类论坛上R和Python的使用者关于入门难度总是各执一词。
R语言
开始学习R，了解了最基本知识和语言逻辑，入门不难。以及数理统计基础好的会越学越爽，相反，如果完全没有数理背景，会感觉到明显增幅的难度。
Python
Python看重可读性和易用性，它的学习曲线比较平缓。对于初级小白来讲，比较友好，但如果纵深学习以及拓展方向，还需要掌握大量package的知识和使用方法。
如果你真的需要定义对比二者学习曲线的难度，你需要首先明确，你的学习目的是什么。
04 行业选择&发展方向
网络上有很多R与Python人气对比的数据，综合来看，Python的排名更高，主要原因是R仅在数据科学的环境中使用，而Python作为一种通用语言，使用广泛。
R语言
应用R的场景：数据探索、统计分析、数据可视化
应用 R技能的职位：数据分析师、数据科学家、投资分析师、税务人员、管理人员、科研人员等等
发展方向：结合各行业的专业知识，做深度的业务数据处理与统计分析
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