关于 r 的一点背景r 是一种编程语言和分析工具，由 ross ihaka 和 robert gentleman 开发，并于 1993 年首次推出。同时，它也是免费的开源软件，拥有丰富的 统计和图形化技术库。
r 是 分析师、统计学家 和 研究人员 用得最多的工具之一，用于 检索、清理、分析、可视化 和 呈现数据，很多行业如 it、银行、医疗、金融都使用 r。
用途 数据科学家可以使用 r 编程语言来收集数据，进行统计分析，并产生可视化结果。 它可以用于图形化表示。 r 既可用于机器学习，也可用于深度学习。 它还可以为金融业务和计算提供一个复杂的统计工具，r 和它的库可以实现移动平均值、股票市场建模和金融 kdd。 它还实现了线性和非线性建模等统计方法。统计计算：在统计学家中，r 是使用最广泛的编程语言。它有助于统计学家进行操作、收集、清理和分析。它还拥有制图功能，并从任何记录中产生有趣的视觉效果。
机器学习：它包括了一些基本机器学习任务的库，比如线性和非线性回归、决策树等等。可以用 r 来创建金融、零售、营销和保健领域的机器学习算法。
关于 python 的一点背景它是一种著名的计算机语言，同时也是一种广泛使用的、解释性的、面向对象的程序设计语言。由 guido van rossum 发明，并于 1991 年 2 月 20 日首次发布。它可以用于除网络开发之外的各种编程和软件开发，并且可用于创建一个完整的端到端流程。
用途 它可以用于 bda 的管理，也可以进行复杂的数学计算。 它可与数据库系统连接，或对文件进行读取和编辑。 它适用于软件开发、商业应用、音频、视频、后端网络、移动应用开发等。 它使分析人员能够在更短的时间内生成 excel 报告。分析：python 在分析方面非常方便。举例来说，如果数据库包含上百万的行和列，那么从这些数据中提取信息就很困难和费时。这就是 pandas、numpy 和 scipy 之类库的用武之地，它们可以快速完成工作。
提取：因为数据并非总是可用的，所以我们需要从网络获取。在这种情况下，可以使用库 scrapy 和 beautiful soup 来从互联网上提取信息。
图形化表示：seaborn 和 matplotlib 库可以创建图表、饼图以及其他可视化的内容。
机器学习：它也有一个机器学习库。scikit-learn 和 pybrain 是这些库的一种，它们通过一个接口提供了分类、回归和聚类等一些快速机器学习和统计建模工具。
python 的优点 可用性：适用于多种系统（windows、mac、linux、raspberry pi 等）。 简单易行：计算机程序工作所需要的语法或单词和符号直观而直接。它们实际上是英语术语，所以它是可读的。相对于 c、java 和 c# 等其他技术，代码执行时间减少了，所以开发者和软件工程师的工作时间更长。 库：它们是一组 预先组合 的代码，可以重复使用，以减少编码时间。这使得你不必从头开始编写代码。 灵活性：与其他语言（如 java）相比，它提供了灵活性，并能解决那些本来不可能解决的问题。事实证明，它是可扩展的。既然我们已经从各种角度探讨了这两种编程语言，那么“哪种语言更适合数据科学？”这个问题就浮出水面了。
选择 python 还是 r？这两门语言最大的不同之处是它们处理情况的方式。这两种开源语言都收到了大量社区的支持，它们在不断地扩展其库和工具。
但是，你应该问自己的一个问题是，“你希望更关注于什么？机器学习还是统计学习？”
机器学习是人工智能的一门学科，而统计学习是统计学的一个分支。r 是一种统计语言，所以在统计学上很合适。 任何人只要有正式的统计学背景，都可以使用 r 进行编程，因为它很容易理解。而 python 则是机器学习的最佳选择。 大型应用是机器学习的重点。python 看起来是理想的选择，因为它的灵活性和可扩展性适合在生产环境中使用，尤其是当分析必须连接到网络应用程序时。
趋势分析与薪酬比较如下图所示，python 或 r 是全球最流行的搜索词。从趋势上来看，python 在过去十年里比 r 更流行。
根据 payscale.com 的数据，美国 python 开发的平均年薪为 79395 美元，而 r 程序的平均年薪为 68554 美元（截至本文发表时）。
总  结python 是一种 强大且适应性强的编程语言，可用于广泛的计算机科学应用。而 r 则是一种很流行的用于分析构建的语言。事实上，这两种语言在数据科学领域中都具有一定的优势和意义。
不过，你在选择具体用哪门语言之前，应该先问自己以下几个问题：
你有没有兴趣学习机器和人工智能或者统计学习和分析？ 在你的领域里最流行的工具是什么？ 你想成为对数据可视化有更深理解的分析师，还是想利用它来整合网络应用？ 你愿意花多长时间来掌握一种编程语言？总而言之，学习这两种语言绝不会是个坏主意，因为“技多不压身”，只会让你作为一名计算机科学工程师受益。
以上就是python或r：哪种编程语言更适合数据科学？的详细内容。