Python和R都具有广阔的软件生态系统和社区，因此这两种语言都几乎适合于任何数据分析任务。也就是说，在某些领域中，一个领域比另一个领域更强大。

Python的用武之地数据分析

大多数的深度学习研究都是使用Python完成的，因此Keras和PyTorch之类的工具具有“ Python优先”的开发工具。我们可以在之后的深度学习中了解这些内容。

Python在R之上具有优势的另一个领域是将模型部署到其他软件中。Python是一种通用的编程语言，因此，如果我们使用Python编写应用程序，则包含基于Python的模型的过程将是无缝的。我们在使用Python设计机器学习工作流中介绍了部署模型。和构建Python中的数据工程管道。数据分析

Python通常被认为是一种通用语言，具有易于理解的语法

R的用武之地数据分析

在R中进行了大量的统计建模研究，因此有更多的模型类型可供选择。如果我们经常有关于最佳数据建模方法的疑问，R是更好的选择。

R的另一个大窍门是使用Shiny轻松创建仪表板。这使没有太多技术经验的人们可以创建和发布仪表板以与同事共享。Python确实有Dash作为替代方案，但还不成熟。我们可以在我们的R中使用Shiny构建Web应用程序课程中了解Shiny。

R的功能在开发时就考虑了统计学家的问题，因此赋予了R特定领域的优势，例如数据可视化的强大功能。

此列表远非详尽无遗，专家们无休止地争论着用一种或另一种语言可以更好地完成哪些任务。此外，Python程序员和R程序员倾向于相互借鉴好主意。例如，Python的plotnine数据可视化软件包是受R的ggplot2启发的包，而R的rvest网页抓取包的灵感来自Python的BeautifulSoup包裹。因此，最终，两种语言的最佳创意都进入了另一种语言，这使得两种语言都同样有价值。

如果我们急于等待所选语言中的特定功能，则还应注意，Python和R之间具有出色的语言互操作性。也就是说，我们可以使用rpy2包从Python运行R代码，并且我们还可以使用网状结构从R环境里运行Python代码。这意味着可以从另一种语言访问以一种语言显示的所有功能。例如，深度学习软件包Keras的R版本实际上调用Python。同样，rTorch调用PyTorch。数据分析数据分析

除了功能之外，有时还会由不同的团队或个人根据其背景使用这些语言。

使用Python的人

Python最初是作为用于软件开发的编程语言开发的（后来添加了数据分析工具），因此具有计算机科学或软件开发背景的人们可能会更舒适地使用它。

因此，从其他流行的编程语言（例如Java或C ++）到Python的过渡比从那些语言到R的过渡容易。

使用R的人

R有一组称为Tidyverse的软件包，这些软件包提供了功能强大但易于学习的工具，用于导入，操作，可视化和报告数据。使用这些工具，没有任何编程或数据分析经验的人可以比Python更快地提高生产力。

总体而言，如果我们或我们的员工没有数据分析或编程背景，R可能更有意义。

总结一下，尽管可能很难知道是使用Python还是R进行数据分析会更好，但这两个都是不错的选择。一种语言并不比另一种语言好，所有语言都取决于我们的用法和我们要解决的问题。