python和R都是當下比較流行的編程語言，擁有強大的生態系統和社區，受到大家的追捧和喜歡，那麼在數據科學方面，python和R有何區別?我們來看看吧。
大多數深度學習研究都使用python完成的，因此Keras和PyTorch之類的工具具有python優先的開發，你可以在Keras的深度學習簡介中瞭解這些主題。
python和R之上具有優勢的另一個領域就是將模型部署到其他軟件中，python是一種通用的編程語言，因此，如果您在使用python編寫應用程序，包含基於python的模型的過程是無縫的。我們在python設計機器學習工作流中介紹了部署模型和構建python的數據工程管道。
python通常被認爲是一種通用語言，具有易於理解的語法。
在R中進行大流的統計建模研究，有多種模型可供選擇。R的另一個大竅門是使用Shiny輕鬆創建儀表板，對於沒有太多技術經驗的人來說，可以創建發佈儀表板並進行分享。
R的功能在開發時考慮了統計學家的問題，從而賦予特定領域的優勢，比如說數據可視化功能。
python最初是用於軟件開發的編程語言，對於具有計算機科學或者軟件開發的人員來說可以更容易使用，而且從其他語言過度到python要比R更加簡單。