在資料科學領域，Python語言和R語言有何區別？

　　python和R都是當下比較流行的程式語言，擁有強大的生態系統和社群，受到大家的追捧和喜歡，那麼在資料科學方面，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體中，python是一種通用的程式語言，因此，如果您在使用python編寫應用程式，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的資料工程管道。

　　python通常被認為是一種通用語言，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輕鬆建立儀表板，對於沒有太多技術經驗的人來說，可以建立釋出儀表板並進行分享。

　　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，比如說資料視覺化功能。

　　python最初是用於軟體開發的程式語言，對於具有電腦科學或者軟體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。