对于初学者来说，哪一个更好:r还是Python？

Question

据我所知，R和Python是两种最流行的数据科学语言。

我的问题是，对于刚开始从事数据科学的人，你会推荐哪一个？有谁比另一个有明显的优势吗？是更容易学习，还是谁有更大的潜力？

非常感谢!

Answer 1

这是一个长期的争论。毫无疑问，Python的可读性更强，学习速度更快。这也是一种比R. R更通用的语言，另一方面，它有一些特殊的统计软件包，几乎所有你可以梦想做的事情。有一些统计数据可以实现Python没有库的功能(尽管我怀疑人们正在研究这个问题)。

在学习数据科学的早期阶段，更重要的是更基本的理论:数学、线性代数、微积分和统计学。与特定语言相比，掌握这些领域在学习过程中所占的比例要大得多。

话虽如此，但我碰巧更喜欢Python，因为它具有可读性。事实是，很多时候，其他人都需要跟在你后面读你写的东西。对于这一点，你有时必须阅读你自己的代码！可读性比用一行程序做奇妙事情的能力更重要。至于高级的统计数据，这在医学领域中是最常见的；在那里，你肯定会发现R比Python占优势。

Answer 2

我想我们可能会给你无穷的答案，因为我们每个人都有不同的经历，不同的背景和故事。国际水文学组织，这个问题本身有一个严重的问题:为什么选择？你能在锤子和钉子之间做出选择，在墙上放一个框架吗？不，因为这两者都是工具，因为Python和R --显然，你只会开始学习其中的一种，但最后，我建议学习这两种工具，因为至少在今天，它们是互补的。根据我的经验(科学背景，处理能源和气候数据)，Python在处理大型网格数据集方面非常出色，这要归功于xarray和快速计算；另一方面，当我需要“最后一英里”时，我使用R，即当我必须处理数据以可视化它(今天的ggplot2是进行数据探索和可视化的顶级库)并呈现它时( shiny库非常容易学习和有效)。但是，虽然R语法可能是丑陋和不一致的，但是Python非常优雅，而且绝对是一种现代的编程语言，当您需要使用OOP范式编写大量代码时，这是最好的解决方案。

所以问题是:我应该先学哪一个？这取决于:你为什么要学它？你已经有项目了吗？如果你仍然没有一个明确的想法，我会建议参加在Datacamp的第一个R和Python课程，然后选择从哪里开始。