数据挖掘工业界，R和python到底谁用的比较多？
这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。 Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。 Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。 论性能，Python介于C/C++/java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了 python你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，stat***odels，matplotlib等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。 Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉***；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。 从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。 python是machinelearning领域的人用的较多。据我所知，做marketingresearch,econometrics,statistics的人几乎没有用python的参考自：blog.sina***.cn/s/blog_8813a3ae0101e631
如何看待Python超越R成为最受欢迎的机器学习语言？
Python和R语言都是统计学中大多数人青睐的编程语言，R语言运行速度较慢，而且相对于Python难度大，但可视化很强，数据科学优势突出。Python比较通用灵活吧。语言选择应该基于应用，而现在许多公司也选择把两种语言结合起来，各有千秋。
近年来随着人工智能的蓬勃发展，Python这门编程语言已经越来越受到欢迎，我们可以看到在全球最流行的编程排行榜上，Python一直处于上升的趋势。Python之所以如此受到欢迎主要原因是因为Python本身的性能非常的好，Python就是为了机器学习和人工智能设计的，使用Java和c语言等其他的编程语言很难实现跟Python一样的效果。另外Python的语法非常的简洁，一个功能使用J***a可能要几百行代码才能解决，非常的耗时耗力，但是使用Python的话可能几十行代码就可以完成。Python拥有非常多的各种各样的库，可以满足我们几乎所有的开发需求。正所谓不必要重复造轮子，利用之前已经有人完成的工作代码我们可以更好更快的实现我们所需要的功能。更重要的是Python入门非常非常的容易，可以说是现在所有编程语言里入门最简单的一门编程语言了。容易入门也让这门编程语言普及程度非常的大，正是普及程度很大才让越来越多的人了解到这门编程语言，加上优秀的性能所以就成为了现在机器学习里面最受欢迎的编程语言。
相对于Python而言，R语言入门的难度要高上很多，这样就导致了很多人不愿意花那么大量的时间来学习这门编程语言。另外用R语言编程程序的代码量要远远的高于Python，在性能差别不大的情况下更多的程序员会选择Python来做开发，更重要的R语言运行的速度要比Python慢上不少，机器学习上经常需要快速运行反应的功能，所以慢慢的Python就远远的超越了R语言
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