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r语言和python学哪个？
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“数据科学闯天下，左手Python右手R。”
R和Python都足够优雅简洁，都能让人生不再“苦短”。
R的主厨是统计学大牛，富含身体必需的高级统计包，适合科研狗食用。
Python的主厨是计算机大牛，富含身体必需的高运算性能，适合攻城狮食用。
当然，味道再美，也得学会怎么用“刀叉”（统计学/领域知识）。
好吧，说人话。
学编程，最重要的还是“边用边学”，而不是“学完再用”。
比如我入门R的契机是科研需要做一个更高级的统计分析，万不得已才开始学R；入门Python的契机是一门课要求我们用Python写爬虫，万不得已才开始学Python。后来慢慢发现，这俩各有优势，是一对相似而又互补的好兄弟。
所以学哪个？最理想的是两个都学，最现实的是哪个你更能用得上、用得顺手学哪个。
如果你想去业界，不在学术界继续呆着了。请立即放弃R。
R整体上来讲根本不是一个好语言，甚至一个能够communicate的好工具都算不上。
任何算法都有个落地的问题，比如你编出来数据分析如何应对大量数据，如何自动化。R无论从语言风格还是计算速度来讲，简直是大灾难。
R在工程上令人诟病的方面太多了:
1. 他的面向对象编程基本等于0。OOP基本不是使用场景习惯。而在业界，production code里面向对象编程是基本要求。
2. 各种包namespace不统一，代码维护如屎山。一群统计学家随性编的包，那code要多难看有多难看。这简直不利于代码维护。
3. Debug简直是灾难。这就不用说了，我都被他气死好几回了。
任何工具都有顺手不顺手的问题，这个见仁见智。但R最致命的一点是，天天用R甚至吹R会造成极其烂的代码品味和编程哲学。CS天天教代码规范，内存管理和OOD是有原因的。因为他们是系统设计重要一环，也是业界对于许多面试者的基本要求。
现在很少有公司用R，科技企业里头做数据的更没有。都是Python Java C++面试面得特别欢。为了找工作，请马上立即放弃R。
======补充======
好了知道了大家对R的热(wan)爱(zun)了 。题主说要二选一，那不废话么。python能干的事比R多得多得多得多得多了....我用R也有5年了，精通肯定了。只觉得越用越气越觉得垃圾...除了试一些高级模型外，现在我能用Python全用Python了。抱着R的，开心就行