洛雅水晶
這個問題嘛！感覺像是一個士兵在問，我是學習打手槍呢？還是學習扛火箭筒打飛機？最佳答案是，你兩個都學最好。不過人的精力有限，還是要取捨怎麼辦？語言也是工具，工具只能在對應的場景使用趁手，才能給你最大的幫助。如何取捨？最終是由你從事的職業方向來決定的。
所以我們分析下這兩種語言的從業方向，或者說善長的方向。
因為你是把Python和R語言比較，那我就認定是你是在數據分析與人工智能相關的領域了，如果不限定領域，那基本就沒可比性了，Python的應用範圍要比R廣多了。
一、從語言被設計的目的來看
Python語言被設計出來的目的就是為了提高生產效率及代碼的可讀性，目標對象是程序員，所以才有了那句很經典的話“人生苦短，快用Python”，編碼效率是它的第一目的。
R語言則主要是提供用戶友好的數據分析、統計及結果繪製與展現的，目的性很明顯，就是用來做數據分析處理的，目標對象不是程序員，而是給數學家、科學家做分析使用的。
所以你會發現，早期，Python的使用領域，基本上都是企業市場應用，而R使用的方向主要是學術領域。當然現在各有滲透。
因為面向的對象不同，所以你會發現，R語言有時候用簡單的幾個公式，就能表現出很複雜的結果，而Python往往就需要複雜的編程工作。
二、社區支持方面
社區支持嘛，其實都有大力支持，感覺兩者差不多
三、數據分析上的比較
前面說了，R語言主要是為這個方面創造的，所以它天生是數據分析的好手，可以用很簡單的輸入，就能顯示很複雜的結果，簡單方便，易於上手
Python的話，怎麼說呢？他也能做分析處理，只不過要達到R同樣的結果，有點難度，這個難度是指你得會一些編程。
四、優缺點
R的優點是在數據分析領域，完美的繪圖能力，讓你把工作重點從怎麼數據分析轉到進行數據分析，入門簡單。
Python的優點是，用一些相關的庫，你也可以做到R語言那樣的繪圖能力，不過過程有點複雜，主要優點是，它不止可以做為數據分析。
最終，結論就是，如果你是一個程序員，建議還是學習Python吧，因為Python會相較於R，難一點，但學完Python再去學R就很輕鬆了，最重要的是，Python還可以做為你工作的一個小助手，解決你的工作自動化問題。
如果你是一個數據分析員，或科學工程師，那建議你直接用R了，因為Python畢竟還是以編程為主，而R才能直接成為你的最佳工作助手，舉個比較好理解但不怎麼恰當的例子，你要去砍樹，是選擇一把斧頭（R語言）呢？還是選擇一塊上好的工作臺（Python語言），自己造一把斧頭呢？
一顆蘿蔔啊
R語言是專門做數據分析用的，而Python語言除了做數據分析，還有其他更廣的應用。
如果真要比較，那麼在數據分析統計領域，他兩還是有可比性的，你可以進行比較選擇。基本上公司的一個數據分析或者統計的部門，大部分工程師只主攻一門語言，要不就是用R，要不就是用python，現在一般很多公司都是兩者結合著用的，因為R和python在數據量不一樣的時候，各有各的優勢，數據量T以上用python，數據量T以下的用R，所以會哪門都可以，因為哪一門語言，公司都會招用。
關於取捨：
python是一個編程語言，學習python還可以往工程師方向發展，R語言是用於數據分析統計的，可以成為數據分析師或者科研報告撰寫。如果真要做取捨，建議從你的職業規劃和發展出發考慮，不用過分在意一個語言誰強大或者弱小，合適的才是最好的。
一點建議：
如果你是從事數據分析行業的，我建議你可以學習一下R語言，因為不同的公司對分析工具有不同的要求，比如你想去的公司不用python只用R，或者python的招滿了，只缺R的工程師，是不是就會很鬱悶？其實如果我們會的技能更多，那麼在職業的選擇上將更有主動權，而就職的主動權在我們往後的職業生涯裡是非常關鍵的，如果你的從業方向不需要運用到R語言的或者可以不運用R語言的話，你可以考慮不學。
一點小妙招：
最後媛媛教你一招如何看你的從業方向是否包含R語言或者python語言，那就是去招聘網站上看對應職業都需要什麼技能。
下圖是第20屆KDnuggets年度軟件調查，評選的是最受歡迎的分析、數據科學、機器學習軟件排名，給你參考
一隻媛媛
應該完全可以吧 現在這個時間了
