r语言和python哪个难学_明明R语言比python容易学的多，为什么还有那么多人说R语言学起来陡峭?...
相比Python，R语言的入门是比较容易的。
但是当你需要进行这些入门操作以外的东西时它就开始变得非常难。以下几种难度渐高的状况就出现了:
1. 需要调不同的包，但不同包之间函数的设计没有足够的统一性，学习起来困难。即使做模型初选，你也得调3-5个包，它们的代码结构并没有一致性，需要设置的参数也千奇百怪，难以达到统一。
2. 做同一件事情有许多包，那么哪个好哪个不好就需要仔细研究对比。
3. 实现同一个事情，可以写出来很多种样式的代码，读复杂的R程序，源码中还缺少注释，难以看懂。因为写R包的很多人并非专业程序员，没有良好的代码习惯。
4. 发现包可能有些bug，需要看看能不能自己解决，打开一看是rcpp编译过的。去翻源代码，根本看不懂。
5. 自己造现有R包以外轮子的难度极大。也是语言特性导致的。
而以上这些，恰好是Python语言特性的显著优点。
1. Python使用广泛的包大多是受过较为规范的程序设计训练的人写的，而在这个圈子里，大家在编写包时尽量保持函数设计的一致性。比如最广泛使用的sklearn的函数设计模式。
2. 虽然一个功能也有很多包，但是因为代码一致性的环境，各种小功能很容易整合成一个大包，生态上就舒服一些。
3. 实现一个操作，正常人写的Python一般来说差异不会太大。也因为一般会有不错的注释习惯，比较容易看懂。
4. 编译过的包这个其实python中也会出现。python作为胶水语言，对这类状况的支持门槛比R稍微低一些。
5. 自己写轮子比较简单。
作为一门程序设计语言，python全身都是缺点，但恰好它的优点弥补了市场的部分空缺。在这次变革中脱颖而出。
所以总结起来就是其它回答中所说的，python学习曲线平直，是relu函数；而R语言陡峭，是S型曲线。
如果搞传统统计工作，R肯定是好用且简单的。
要搞新花样，R写新包的生产力对比python有所不足。到了写轮子的级别时，同样水平的程序员，用python的速度一定优于R，这是R程序逻辑上的一些硬伤导致的。
如果需求不到那么多，只是调调包，R肯定是更简单的，因为只这些操作，根本连S曲线的山根都没到。
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