Python和r语言相对来说，r更难一些。
R语言
R是由统计学家开发的，它的出生就肩负着统计分析、绘图、数据挖掘的重要使命。因此在R的语言体系里，有非常多统计学的原理和知识。
如果你具备一些统计背景，R会令你使用各类model和复杂的公式时更加愉悦有爽感，因为你总能找到对应的package，并且几行代码就可以调用搞定。
Python
Python的创始人初衷，是为非专业程序员设计的一种开放型的语言。优雅，明确，简单，是它的标签。因此，总有人高唱「人生苦短，我用Python」。
数据分析、网络爬虫、编程开发、人工智能等，作为一门多功能的胶水语言，Python的使用目的和学习路径更加多样化。
实际上，由于不了解每个人的知识背景和学习成本，这个问题并不能做出非黑即白的绝对性答案。这也是为什么，各类论坛上R和Python的使用者关于入门难度总是各执一词。
R语言
开始学习R，了解了最基本知识和语言逻辑，入门不难。以及数理统计基础好的会越学越爽，相反，如果完全没有数理背景，会感觉到明显增幅的难度。
Python
Python看重可读性和易用性，它的学习曲线比较平缓。对于初级小白来讲，比较友好，但如果纵深学习以及拓展方向，还需要掌握大量package的知识和使用方法。
Python和r相对来说r更难一些。
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r语言是统计用的，c语言是一种计算机高级语言，可以写各种程序。其实两者不是一个层面的东西，r语言更像是一种应用程序提供的功能，如果非要分个难易，在你用来搞统计的情况下，r语言应该要容易一些。1、语言的定义：Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。
是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
2、适用群体：
R语言在学术研究和调查工作中使用的比较多，逐渐延伸到企业商业界。使用人群不一样需要计算机背景，统计、金融、经济、核电、环境、医疗、物流管理乃至人文学科，都有R语言立足之地Python相比R非标准的代码，Python作为出了名的语法简洁工具，对于一些稍有编程基础的人来说格外友好，可以减少在编程进程中的磕绊，没有任何基础的编程小白一样可以上手Python，适用于金融、医疗、管理等各行各业。
3、学习难度：
刚开始学习R语言的时候了解最基本知识和语言逻辑，入门不难，如果数理统计基础好的话学起来更容易，相反，如果没有数理背景，学习起来会增加难度Python看重可读性和易用性，学习难度比较平缓，对于初级小白而言，十分友好，可就业方向也有很多。
4、就业方向：
R场景：数据探索、统计分析、数据可视化岗位：数据分析师、数据科学家、投资分析师、税务人员、管理人员、科研人员等。
Python场景：数据分析、网络爬虫、系统编程、图形处理、文本处理、数据库编程、网络编程、Web编程、数据库连接、人工智能、机器学习等岗位：数据架构师、数据分析师、数据工程师、数据科学家、程序开发员等。
