如果只想学一个语言的话，还是推荐python。
从我身边人的情况来看，很多学了很多R的人最后都选择再去多学一门python，包括我自己也是，而python很厉害的人却没听说过会来学R。（推荐学习：Python视频教程）
我其实学python是冲着爬虫来的，然后顺便学了一下python的数据分析。让我感触最深的是python的规整统一，语法优雅。比如各种机器学习算法在python中使用方法完全是同一个套路，训练预测检验都是一样的方法，这极大地减少了学习的成本。在这点上R就显得很乱，R包虽然很多很全，但是重复太多，调用方法都不一样，学习成本骤然上升。
不过R也有python无法比拟的优势。总结起来就是R更方便。
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第一，绘图。
python的绘图基本上都是基于matplotlib库，其他库很多都和这个关联。这个库的绘图灵活性非常强大不可否认，即想调哪里都可以做到，但是每次画一个简单的图形都要写一大堆代码就很麻烦。
系统功能强大、操作便捷并具有高度延续开发的内容与知识管理系统，并可集合系统强大的新闻、产品、下载、人才、留言、搜索引擎优化、等功能模块，为企业部门提供一个简单、易用、开放、可扩展的企业信息门户平台或电子商务运行平台。开发人员为脆弱页面专门设计了防刷新系统，自动阻止恶意访问和攻击；安全检查应用于每一处代码中，每个提交到系统查询语句中的变量都经过过滤，可自动屏蔽恶意攻击代码，从而全面防止SQL注入攻击
第二，数据分析函数的调用。
因为数据科学只是python的一个分支，所以数据科学的数据类型不是python内置的类型，而是放在几个库里面的，每次使用都要加载库，加载要使用的函数，这在我看来是比较麻烦的。
总结起来，python语法的设计更加规范，用户可以更自由地实现自己的想法，但是它帮你实现的东西会比R少一些。因为更加灵活所以只学一个语言就推荐这个，否则学R语言的话，有时候会觉得不够用就很难受。
用一个比喻来说明就是，python好比给了你一把非常好的鱼竿，你可以钓取任何你想要吃的鱼（但是要你自己钓），R好比给了你一把没那么好用的鱼竿，还附加吃不完的鲤鱼、鲫鱼，你可以只吃这两种鱼，但是你想吃草鱼就要费比较大的功夫才能吃到。为了防止误导，加入C语言的对比，C语言就是鱼竿也要你自己造。
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