Python比較好點，Python用的人比較多。
ython和R這2個都擁有龐大的用戶支持。2017年的調查顯示，近45％的數據科學家使用Python作為主要的編程語言，另壹方面，11.2％的數據科學家使用R語言。
python與r語言區別如下：
Python的優勢：
1. Python 包含比R更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，大多數深度學習研究都是用python來完成的。
2. Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據;R不行，R分析數據時需要先通過數據庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。
3. Python優於R的另壹個優勢是將模型部署到軟件的其他部分。Python是壹種通用性語言，用python編寫應用程序，包含基於Python的模型的過程是無縫的。
4. Python是壹套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優勢，尤其在計算機編程、網絡爬蟲上更有優勢。
R語言的優勢：
1. R在統計分析上是壹種更高效的獨立數據分析工具。在R中進行大量的統計建模研究，有更廣泛的模型類可供選擇，如果妳對建模有疑問，R是最合適的。
2. R的另外壹個技巧就是使用Shiny輕松地創建儀表盤，Python也有Dash作為替代，但是不夠成熟。
3. R的函數是為統計學家開發的，因此它具有特定領域優勢，比如數據可視化的強大特性，由R Studio的首席科學家Hadley Wickham創建的ggplot2 如今是R歷史上最受歡迎的數據可視化軟件包之壹。
ggplot2允許用戶在更高的抽象級別自定義繪圖組件。我個人非常喜歡ggplot2的各種功能和自定義。ggplot2提供的50多種圖像適用於各種行業。