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。
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