python vs R如何抉择？

请问大家，python vs R，你选择哪一个？
另外，如果是python，请推荐一款好用的IDE。就是能一边写代码，改代码，挑错，一边出结果。

python
pycharm

脑子都不用想，肯定python ，

Python. 既然你做这个选择，估计你是刚开始做数据的新人。推荐你使用好上手的Jupyter Notebook, 先别管debug 那些功能。我觉的新人最重要是短平快的上手。 而且刚开始学，那些bug 肉眼可见。

R适合做一些数据分析，画的图表比较好看。 Python 是通用性编程语言，应用范围比较广，库全，特别是做数据处理和机器学习方面。如果是新手，推荐VS Code

请问大家，python vs R，你选择哪一个？
另外，如果是python，请推荐一款好用的IDE。就是能一边写代码，改代码，挑错，一边出结果。
miked 发表于 2022-10-07 13:03

当然选蟒蛇。如果你不准备转马公，凑合着用猪皮特笔记本，否则用虚拟工作室编程。

请问大家，python vs R，你选择哪一个？
另外，如果是python，请推荐一款好用的IDE。就是能一边写代码，改代码，挑错，一边出结果。
miked 发表于 2022-10-07 13:03

如果要泡统计学美女教授，选 R 。
如果实在没有编程思维 procedural thinking ，选 R。

R适合做一些数据分析，画的图表比较好看。 Python 是通用性编程语言，应用范围比较广，库全，特别是做数据处理和机器学习方面。如果是新手，推荐VS Code
plmoer 发表于 2022-10-07 13:27

现在大家都用 VSCode + Conda ，不限于新手。
VSCode 里直接可以跑朱庇特笔记本

学过一点R， 感觉除了dataframe 和 ggplot以外，一无是处。尤其是io 和 regex 支持非常糟糕。

如果要泡统计学美女教授，选 R 。
如果实在没有编程思维 procedural thinking ，选 R。
tidewater 发表于 2022-10-07 13:33

都是大媽，哪有美女

Python 远比R强大 选一个的话haishi还是选P

必须是python啊

Python 🐍

看到R的代码就头疼。为了自己的身心健康，用python吧

学过一点R， 感觉除了dataframe 和 ggplot以外，一无是处。尤其是io 和 regex 支持非常糟糕。
ted.hanks 发表于 2022-10-07 13:37

我觉得就算 data frame ，Python 里的 Panda Express 不是更好？

都是大媽，哪有美女
manduka 发表于 2022-10-07 13:52

哥们您要求太高了。至少相对纯数理物，都是美女了。

毫不犹豫选Python，并且系统学，要是科研学科相关的R语言够用了。

R适合做一些数据分析，画的图表比较好看。 Python 是通用性编程语言，应用范围比较广，库全，特别是做数据处理和机器学习方面。如果是新手，推荐VS Code
plmoer 发表于 2022-10-07 13:27

谢谢大家！ 大家都是一致推荐用python。
我用python比较慢。用R则是非常快。
这两个语言切换起来，很麻烦。因为python用了class。而R都是function。
我个人更喜欢R，因为它不仅仅画图方便，更重要，它的统计学包比python强大许多。 但是我又喜欢python的sklearn包。 所以，这是很难的抉择。

回复 1楼miked的帖子
python VS code

谢谢大家！ 大家都是一致推荐用python。
我用python比较慢。用R则是非常快。
这两个语言切换起来，很麻烦。因为python用了class。而R都是function。
我个人更喜欢R，因为它不仅仅画图方便，更重要，它的统计学包比python强大许多。 但是我又喜欢python的sklearn包。 所以，这是很难的抉择。



miked 发表于 2022-10-07 14:46

谁说python 必须用class？

谢谢大家！ 大家都是一致推荐用python。
我用python比较慢。用R则是非常快。
这两个语言切换起来，很麻烦。因为python用了class。而R都是function。
我个人更喜欢R，因为它不仅仅画图方便，更重要，它的统计学包比python强大许多。 但是我又喜欢python的sklearn包。 所以，这是很难的抉择。



miked 发表于 2022-10-07 14:46

两个都用，感觉还是R干净，清爽。Python的package简直就是hell，各种库，各种版本，有时相互矛盾，R基本没用这样的问题。R markdown，blogdown，bookdown非常好，比Python类似的功能还强，直接写书，写文章，做Slides都没用问题，文本，公式，图表，代码（不限于R）一体化，非常高效。
另外，你需要拓宽自己对R的了解，R当然也支持类，functional programming，只不过一般人不懂罢了。要用tidyverse的东西，非常先进合理的设计理念，速度也块。现在新的R package如果不是tidyverse compatible的都不好意思给人打招呼。凡是不知道，不熟练使用 tidyverse + magrittr 的基本还没资格评价R。Python似乎还没有magrittr这么爽的东西。 搞学术的选R好，R的package基本都是学术界的人搞得，很多都经过Peer review，质量比较高，出的图也清新可人，简洁大方，接受度比较高。Python的package比较混乱，水平参差不齐，好的很好，差的基本就是随便某个人练手做的。
说到底，这些基本是glue language，底下用的库大部分都是C，C++等高效率语言写的，这些库都会被包装成R以及Python的package，所以底层没什么区别的。

好帖学习

R最大的问题难道不是memory？

我也新手。以前也学过R。还是觉得python更快好学。资源多。

两个都用，感觉还是R干净，清爽。Python的package简直就是hell，各种库，各种版本，有时相互矛盾，R基本没用这样的问题。R markdown，blogdown，bookdown非常好，比Python类似的功能还强，直接写书，写文章，做Slides都没用问题，文本，公式，图表，代码（不限于R）一体化，非常高效。
另外，你需要拓宽自己对R的了解，R当然也支持类，functional programming，只不过一般人不懂罢了。要用tidyverse的东西，非常先进合理的设计理念，速度也块。现在新的R package如果不是tidyverse compatible的都不好意思给人打招呼。凡是不知道，不熟练使用 tidyverse + magrittr 的基本还没资格评价R。Python似乎还没有magrittr这么爽的东西。 搞学术的选R好，R的package基本都是学术界的人搞得，很多都经过Peer review，质量比较高，出的图也清新可人，简洁大方，接受度比较高。Python的package比较混乱，水平参差不齐，好的很好，差的基本就是随便某个人练手做的。
说到底，这些基本是glue language，底下用的库大部分都是C，C++等高效率语言写的，这些库都会被包装成R以及Python的package，所以底层没什么区别的。

benw 发表于 2022-10-07 15:18

谢谢！

谢谢大家！ 大家都是一致推荐用python。
我用python比较慢。用R则是非常快。
这两个语言切换起来，很麻烦。因为python用了class。而R都是function。
我个人更喜欢R，因为它不仅仅画图方便，更重要，它的统计学包比python强大许多。 但是我又喜欢python的sklearn包。 所以，这是很难的抉择。



miked 发表于 2022-10-07 14:46

Python 也有function，一点问题没有。
Python 确实没有tidyverse 这些，做数据清洁的code 看上去也不那么干净漂亮。但是Python和各种软件啊环境啊更兼容。你以后如果要把整个machine learning的过程分成micro services， 串成pipeline，再放到云上去自动化，那python就有压倒性优势了。
我是读书的时候一直用R，工作后改Python，改起来蛮快，顺手了就好。

喜欢R，清爽，package management也更好，python感觉乱七八糟一大堆。做research, R足够。如果你是搞CS或者将来做software developer, python更容易整合。

mark一下

做统计的R或者SAS比较通用吧？python 感觉是ML或者偏向软件编程的

VI is op's best friend.

回复 1楼miked的帖子
Python Jupyter Note book 之后大的project用vs coder

Mark一下，学习

做统计的R或者SAS比较通用吧？python 感觉是ML或者偏向软件编程的
mangmang 发表于 2022-10-07 16:00

R 基本不能做 Computer Vision 吧 ，，， inevitable

两个都用，感觉还是R干净，清爽。Python的package简直就是hell，各种库，各种版本，有时相互矛盾，R基本没用这样的问题。R markdown，blogdown，bookdown非常好，比Python类似的功能还强，直接写书，写文章，做Slides都没用问题，文本，公式，图表，代码（不限于R）一体化，非常高效。
另外，你需要拓宽自己对R的了解，R当然也支持类，functional programming，只不过一般人不懂罢了。要用tidyverse的东西，非常先进合理的设计理念，速度也块。现在新的R package如果不是tidyverse compatible的都不好意思给人打招呼。凡是不知道，不熟练使用 tidyverse + magrittr 的基本还没资格评价R。Python似乎还没有magrittr这么爽的东西。 搞学术的选R好，R的package基本都是学术界的人搞得，很多都经过Peer review，质量比较高，出的图也清新可人，简洁大方，接受度比较高。Python的package比较混乱，水平参差不齐，好的很好，差的基本就是随便某个人练手做的。
说到底，这些基本是glue language，底下用的库大部分都是C，C++等高效率语言写的，这些库都会被包装成R以及Python的package，所以底层没什么区别的。

benw 发表于 2022-10-07 15:18

"只不过一般人不懂罢了"
凸显学术界的牛叉！！
其实按那句话，R 已经死了 ，，， 先例就是 Pascal/Ada vs C/C++，一般人真的不懂 LOL ，，， 剩下的是时间问题而已，prolong the inevitable ，，，

python 用spyder R就是Rstudio 后者更偏向data 先学一个，再搞另一个，都很容易

学过一点R， 感觉除了dataframe 和 ggplot以外，一无是处。尤其是io 和 regex 支持非常糟糕。
ted.hanks 发表于 2022-10-07 13:37

只知皮毛，建议不要武断评价

我觉得就算 data frame ，Python 里的 Panda Express 不是更好？
tidewater 发表于 2022-10-07 14:12

panda express难道不是个美式中餐店吗？啥时候成python的tool了？

刚开始学哪个都行。熟练了之后，建议都学，两个语言，侧重不同，各有优势。用多了，互相切换也不难。
一些偏统计的应用，R package 更reliable，Python类似功能的package，仔细看源码，有不少错误。
Python 更容易scale up，搞成 product level code。IDE VS code，pycharm 都行。

工作就学好python吧，毕业后没用过R，VScode就很好了

现在data analyst 用 R 还是Python？

请问大家，python vs R，你选择哪一个？
另外，如果是python，请推荐一款好用的IDE。就是能一边写代码，改代码，挑错，一边出结果。
miked 发表于 2022-10-07 13:03

十年前问这问题还要琢磨琢磨，现在无脑python吧，library很全，从ai到stats，从量子算法到高精制图，应有尽有，r慢慢落后了。

我觉得就算 data frame ，Python 里的 Panda Express 不是更好？
tidewater 发表于 2022-10-07 14:12

Pandas就是抄R的data frame的 抄了个二半吊子 用下data.table就知道Pandas几斤几两了

panda express难道不是个美式中餐店吗？啥时候成python的tool了？
junuylia 发表于 2022-10-07 20:05

没看出他的玩笑？

回复 21楼benw的帖子
python可以干的事情可比R多多了，许多专业软件都有Python API,学一门语言可以具备很多能力。如果做数据分析，估计都得学习

刚开始学哪个都行。熟练了之后，建议都学，两个语言，侧重不同，各有优势。用多了，互相切换也不难。
一些偏统计的应用，R package 更reliable，Python类似功能的package，仔细看源码，有不少错误。
Python 更容易scale up，搞成 product level code。IDE VS code，pycharm 都行。

_用户名_ 发表于 2022-10-07 20:15

Python一些统计package里面有大坑 因为写package的也不是特别懂

现在data analyst 用 R 还是Python？
LMML2009 发表于 2022-10-07 23:41

都用 各有优势

"只不过一般人不懂罢了"
凸显学术界的牛叉！！
其实按那句话，R 已经死了 ，，， 先例就是 Pascal/Ada vs C/C++，一般人真的不懂 LOL ，，， 剩下的是时间问题而已，prolong the inevitable ，，，
tidewater 发表于 2022-10-07 17:29

r的确有些经典的东西，但再经典的祖师爷也会被实用主义的二愣子甩后面的

Pandas就是抄R的data frame的 抄了个二半吊子 用下data.table就知道Pandas几斤几两了
oqo 发表于 2022-10-08 00:13

Pandas 建在 Numpy 上。
Numpy 是 同时还是 Scipy 以及 Tensor 的底层。
虽然我不懂 R，但整个 Machine Learning 和 Computer Vision 的包，都不用 R 当主力，应该是有一定的构架原因的。

两个都用，感觉还是R干净，清爽。Python的package简直就是hell，各种库，各种版本，有时相互矛盾，R基本没用这样的问题。R markdown，blogdown，bookdown非常好，比Python类似的功能还强，直接写书，写文章，做Slides都没用问题，文本，公式，图表，代码（不限于R）一体化，非常高效。
另外，你需要拓宽自己对R的了解，R当然也支持类，functional programming，只不过一般人不懂罢了。要用tidyverse的东西，非常先进合理的设计理念，速度也块。现在新的R package如果不是tidyverse compatible的都不好意思给人打招呼。凡是不知道，不熟练使用 tidyverse + magrittr 的基本还没资格评价R。Python似乎还没有magrittr这么爽的东西。 搞学术的选R好，R的package基本都是学术界的人搞得，很多都经过Peer review，质量比较高，出的图也清新可人，简洁大方，接受度比较高。Python的package比较混乱，水平参差不齐，好的很好，差的基本就是随便某个人练手做的。
说到底，这些基本是glue language，底下用的库大部分都是C，C++等高效率语言写的，这些库都会被包装成R以及Python的package，所以底层没什么区别的。

benw 发表于 2022-10-07 15:18

python最有用的data science package都是R移植过去的， 还是R直接用起来方便

你自己用着玩的，哪个都无所谓 但你要工作要面试的话， 如果你想进Tech公司，难道答案不是明摆的么，难不成你用R去刷题？

python最有用的data science package都是R移植过去的， 还是R直接用起来方便
cannie 发表于 2022-10-08 00:31

R 的 dataframe 能不能转成 protobuf？
当然本质上这是 DataOps 的事，，，

你自己用着玩的，哪个都无所谓 但你要工作要面试的话， 如果你想进Tech公司，难道答案不是明摆的么，难不成你用R去刷题？


wfmlover 发表于 2022-10-08 00:45

用 Ada 去刷题，估计可以灭掉 99.99% 的编程面试马工。

学完python再学R，有点像初中生学小学数学。学完R再学python，有点像小学生学初中数学。大多数工作要求R， SAS， python 都会。

如果是做统计更多，我估计R更合适，如果搞DS/ML这类的，python首选，vscode或者pycharm，spider都可以

python. 比r好太多了