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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python语言与r语言的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python语言与r语言的解答，让我们一起看看吧。

1. 学了Python后可以不学R语言吗？Python和R该如何取舍？
2. 如何看待Python超越R成为最受欢迎的机器学习语言？

学了Python后可以不学R语言吗？Python和R该如何取舍？

R语言是专门做数据分析用的，而Python语言除了做数据分析，还有其他更广的应用。

如果真要比较，那么在数据分析统计领域，他两还是有可比性的，你可以进行比较选择。基本上公司的一个数据分析或者统计的部门，大部分工程师只主攻一门语言，要不就是用R，要不就是用python，现在一般很多公司都是两者结合着用的，因为R和python在数据量不一样的时候，各有各的优势，数据量T以上用python，数据量T以下的用R，所以会哪门都可以，因为哪一门语言，公司都会招用。

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关于取舍：

python是一个编程语言，学习python还可以往工程师方向发展，R语言是用于数据分析统计的，可以成为数据分析师或者科研报告撰写。如果真要做取舍，建议从你的职业规划和发展出发考虑，不用过分在意一个语言谁强大或者弱小，合适的才是最好的。

一点建议：

（图片来源网络，侵删）

如果你是从事数据分析行业的，我建议你可以学习一下R语言，因为不同的公司对分析工具有不同的要求，比如你想去的公司不用python只用R，或者python的招满了，只缺R的工程师，是不是就会很郁闷？其实如果我们会的技能更多，那么在职业的选择上将更有主动权，而就职的主动权在我们往后的职业生涯里是非常关键的，如果你的从业方向不需要运用到R语言的或者可以不运用R语言的话，你可以考虑不学。

一点小妙招：

最后媛媛教你一招如何看你的从业方向是否包含R语言或者python语言，那就是去招聘网站上看对应职业都需要什么技能。

（图片来源网络，侵删）

对于数据科学家来说，R 和 Python 都很重要。

在我看来，对数据科学这一职业来说，Python 是更好的选择，尤其是如果你刚刚起步的话。

如果你学习 Python 的话，你将会更快地成为一名实践数据科学家，而且还能够更好地在统计建模之外的重要领域为你的团队做出贡献。

数据科学入门选R还是Python？

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如何看待Python超越R成为最受欢迎的机器学习语言？

近年来随着人工智能的蓬勃发展，Python这门编程语言已经越来越受到欢迎，我们可以看到在全球最流行的编程排行榜上，Python一直处于上升的趋势。Python之所以如此受到欢迎主要原因是因为Python本身的性能非常的好，Python就是为了机器学习和人工智能设计的，使用Java和c语言等其他的编程语言很难实现跟Python一样的效果。另外Python的语法非常的简洁，一个功能使用J***a可能要几百行代码才能解决，非常的耗时耗力，但是使用Python的话可能几十行代码就可以完成。Python拥有非常多的各种各样的库，可以满足我们几乎所有的开发需求。正所谓不必要重复造轮子，利用之前已经有人完成的工作代码我们可以更好更快的实现我们所需要的功能。更重要的是Python入门非常非常的容易，可以说是现在所有编程语言里入门最简单的一门编程语言了。容易入门也让这门编程语言普及程度非常的大，正是普及程度很大才让越来越多的人了解到这门编程语言，加上优秀的性能所以就成为了现在机器学习里面最受欢迎的编程语言。

相对于Python而言，R语言入门的难度要高上很多，这样就导致了很多人不愿意花那么大量的时间来学习这门编程语言。另外用R语言编程程序的代码量要远远的高于Python，在性能差别不大的情况下更多的程序员会选择Python来做开发，更重要的R语言运行的速度要比Python慢上不少，机器学习上经常需要快速运行反应的功能，所以慢慢的Python就远远的超越了R语言

到此，以上就是小编对于python语言与r语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言与r语言的2点解答对大家有用。

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