ベストアンサー
具体的に言いたいのですが、特に「現代のR」開発に従う場合は、Rはデータ分析に適しています。ネイティブRの。私はその生態系が非常に魅力的だと思います。 Rを際立たせるもののいくつかを次に示します。
- SASやMatlabなどの他の一般的な統計/データ分析ソフトウェアと比較して、Rは無料です。
- Rはデータ分析で表形式のデータを処理するように設計されています。 （Pythonのような一般的な言語として設計されたことがないため、実際には比較できません。）
- Rには、最高のデータ操作、データ視覚化、結果レポート機能がいくつかあります。 tidyverse（dplyr、tidyr、ggplot2など）、data.table、Rmarkdown、shiny appなどのようなもの。Pythonにも同様のものがありますが、それほど良くも使いやすいものでもありません。視覚化パッケージggplot2は見栄えがよく、非常に複雑なプロットを処理できます。単にggplot2にRを使用する人もいます。 plotlyなどのWebベースのグラフィックパッケージもあります。
- RstudioIDE。それは単に素晴らしいです。 Rstudioが存在しない場合、Rの魅力は少なくとも半分に削減されると思います。 Pythonに、見栄えがよく、使いやすく、強力なものがあればいいのにと思います。 （Spyderは近くにありますが、まだありません。）
- Rstudioによる商業開発。利益主導の開発は、Rエコシステムの長期的な健全性にとって重要です。 Rにはユーザーの強力なコミュニティがあり、Rstudio社の強いコミットメントがあります。 Rstudioによる最近の取り組みにより、Rは他の人よりも魅力的な環境になっていると思います。つまり、Rmarkdown、Rbookdown、デバッグツール、光沢のあるアプリなどと統合された素晴らしいRstudio IDE環境です。Rstudioは、Hadley Wickham、Max Kuhn、YihuiXieなどの最も重要なR開発者も採用しました。これらは現代の魂と見なされています。 R.これらの人々がRstudioに参加したとき、knitr、devtoolsなどのRパッケージも改善され、より良いワークフローのために統合されました。
- 最後に、すでに船に飛び乗った場合Rの場合、あなたのスキルをpythonに適用することは難しくありません。言語としてのPythonは、Rよりも習得が容易です。Rでトレーニングされたデータ分析の考え方により、同様のスキルをPythonにかなり迅速に移行できます。
誰かが必要な場合現代のRファッションで作業するという考えで、Hadleyの最近の本「Rfor data science」は、非常に優れた入門書として役立ちます。また、Rstudioの開発に続いて、Rの使用を非常に楽しい体験にする新しいものを継続的に追加しています。
回答
PaulinaJonušaitėが指摘したように、Rは優れているためです。は統計学者によって統計学者のために設計されたものであり、統計学者は有能な言語設計者ではありませんが、言語の設計を首尾一貫して予測可能にするのに十分ではありませんが、平均してであることが明らかになっています言語は期待どおりに動作します（または、少なくとも、表面的な接触しかなかった人々が通常気付かないように十分な頻度で動作します
Rプログラミング言語は、Schemeと呼ばれる非常に優れたプログラミング言語を採用し、奇妙な構文と動作を取り入れて、統計学者にとってより魅力的なものにすることで設計されました。したがって、その言語に良識がある場合は、Schemeからのものである必要があります。
Rの構文が他の言語と（ひどく）異なる理由に対するPaniczGodekの回答にいくつかの参照があります。プログラミング言語？