如果你从事在数据科学领域，提到编程语言，一定能马上想到 R 语言和 Python语言如果你在 Google 中搜索“R vs Python”，可以看到很多关于二者谁更好的讨论，但其实无论是 R 还是 Python，两个都是很优秀的工具。
出现这种现象的原因之一是，使用者们基于自己所使用的编程语言，将数据科学领域分为几个阵营，包括 R 阵营和 Python 阵营。两个阵营的人都十分相信自己选择的语言远好于对方的。所以在某种程度上，这种分歧并不全部来自于工具本身，也有来自使用者的原因。
为什么不同时使用两种语言？
其实，在数据科学的圈子里，也存在同时使用 Python 和 R 的人，但比例是非常小。另外，有一大部分坚持使用某一种语言的人，同时也希望能掌握另一种语言的某些功能。比如，R 的使用者有时候很需要 Python 的面向对象属性，与此同时，一些 Python 用户也想使用 R 强大的统计分布功能。
上图显示了由 Red Monk 在 2018 年第三季度所进行的调查的结果。此结果基于 Stack Overflow 和 Github 上语言的受欢迎程度，很明显 R 和 Python 的得分都很高。从语言本身来说，并不是限制我们不能在同一项目中使用两者的原因。而我们的最终目标要做更有洞察、有价值的分析，而选择哪种语言不应该成为这一过程中的阻碍。
纵观 R 和 Python
下面我们可以先从几个不同方面对比这两种语言，分别看看它们的优缺点。
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