做生物信息学用python还是r,医学生学r语言还是python

　　实际上，日常用户和数据科学家可以同时使用这两种语言，因为R用户可以通过rPython包在R中运行Python代码，而Python用户可以通过RPy2库在Python环境中运行R代码。

　　当我们要选择一种数据分析的编程语言时，我相信大多数人会想到R和Python——，但是在这两种非常强大灵活的数据分析语言之间进行选择是非常困难的。

　　我承认我没能从数据科学家最喜欢的两种语言中选择出更好的一种。所以，要让事情变得有趣，就比较一下关于两种语言的详细信息，把决定权留给读者。值得一提的是，了解这两种语言优缺点的方法有很多。

　　StackOverflow趋势比较

　　上图显示了自2008年(StackOverflow成立)以来，两种语言随时间的变化。

　　r和Python在数据科学领域竞争激烈。我们来看看他们各自的平台份额，对比一下2016年和2017年：

　　接下来，我们将从适用场景、数据处理能力、任务、安装难度、开放工具等方面对这两种语言进行更多的了解。

　　适用场景

　　r适用于数据分析任务需要独立计算或单台服务器的应用场景。Python作为一种粘合性语言，在数据分析任务中需要与Web应用集成，或者需要在生产数据库中插入统计代码时，最好使用Python。

　　工作

　　在探索性统计分析中，R胜出。非常适合初学者，只需要几行代码就可以实现统计模型。Python作为一种完整而强大的编程语言，是部署算法供生产使用的强大工具。

　　数据处理能力

　　在专业程序员和非专业程序员的大量软件包和库的支持下，R语言对于执行统计测试和创建机器学习模型都很方便。

　　Python一开始并不是特别擅长数据分析，但是随着NumPy、Pandas等扩展库的引入，逐渐在数据分析领域得到广泛应用。

　　详细对比Python。

　　R Python，在数据分析上和谁竞争？

　　正如本文开头提到的，R和Python之间有很强的相关性，这两种语言也越来越流行。很难说哪个更好。两者的融合在数据科学界引起了许多积极的合作浪潮。

　　人工智能、大数据、云计算、物联网的未来发展值得关注，都是前沿产业。多智能时代重点介绍人工智能和大数据的介绍和科学谱。在这里，我给大家推荐几篇质量很高的好文章：

　　1.比较1。用R语言的Python，数据分析和挖掘应该选哪个？

　　http://www.duozhishidai.com/article-21757-1.html

　　2.2最根本的区别是什么。Python工程师和人工智能工程师？

　　http://www.duozhishidai.com/article-14635-1.html

　　3.为什么要学Python？它的优缺点是什么？你应该如何开始？

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