在数据科学领域，每次在网上浏览各种教程的时候，总看到很多人讲：“用R的人比用Python的人多。” 这是为什么呢？
1. R的历史背景与数据科学的渊源
R语言的历史可以追溯到1993年，它由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰的奥克兰大学开发。R最初的目标就是为统计分析和数据可视化提供一个强大的工具，这使得R在统计学和数据分析社区中得到了广泛的采用。
相比之下，Python尽管诞生于20世纪90年代初，但其在数据科学领域的广泛应用却是近十年的事情。在R崛起的同时，Python主要用于Web开发和通用编程。直到Python的科学计算生态系统（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）逐渐成熟，Python才在数据科学领域迅速发展起来。
2. 教育与科研的影响
R长期以来一直是许多统计学和社会科学课程的首选工具。由于R在统计学领域的深厚积累，许多统计学教材、课程和科研项目中都使用R作为首选编程语言。这意味着，在这些领域接受教育和培训的学生和研究人员更可能首先接触R并继续使用它。
相比之下，Python在计算机科学课程中更为普遍。随着数据科学的兴起，Python的受欢迎程度也在上升，但由于历史原因，R在统计和社会科学领域的根基依然深厚。
3. 专业工具和社区支持
R语言有一个庞大的CRAN（Comprehensive R Archive Network）库，提供了数以千计的统计和数据分析包。这些包专门为复杂的统计分析、数据可视化和生物信息学等领域设计，这使得R成为这些领域研究人员的理想选择。R社区活跃且紧密，用户可以快速找到与他们面临的具体问题相关的资源和支持。
Python则凭借其灵活性和通用性成为了机器学习、人工智能和大数据分析的首选工具。它的库（如TensorFlow、Keras、PyTorch等）在深度学习领域尤其强大。然而，Python的社区更为广泛和分散，覆盖了数据科学以外的许多其他领域。
4. “感觉”与实际
我们之所以感觉“用R的人比用Python的多”，可能还因为我们所处的环境和社交圈。如果一个人主要接触统计学家或社会科学研究人员，那么他们会更多地接触到R用户。而在技术公司或以机器学习和人工智能为主的环境中，Python用户可能会占据主导地位。
此外，数据科学家在选择工具时也会考虑到现有项目、团队技能和特定需求。对某些公司和项目来说，使用R可能是更自然的选择，而对另一些公司和项目来说，Python则更为合适。
虽然有时候我们可能感觉用R的人比用Python的多，但这种感觉可能主要来源于个人的经验和观察。
无论你选择哪种工具，关键在于如何充分利用它的优势，为你的研究和工作带来实际的价值。
