生物信息学中Python,R 和Perl 之争很久了,Perl,R,Python在生物信息学中分别扮演着怎样的角色?​www.zhihu.com

不过Perl慢慢走出主战场,就不谈了,Python和R无疑都是需要的。这里我们看看Python和R在生物信息学中的地位,初学者怎么学?

先比较这两种语言的特点,这个链接很不错:R Programming vs Python | Explore the Top 10 Amazing Differences​www.educba.com

该文总结了从数据科学的角度看R和Python的不同,结合我自己的经验,主要的归纳成以下几点:

1,R偏重探索性研究;Python更有利于开发。

2,R统计功能强大,非常多的这方面的库;Python适合通用程序接口,很好的胶合各种组件。

3,R的数据表的格式直接;Python的字符串、序列的处理要方便。

4,R的入门编程范式是使用函数;Python的入门编程范式是设计流程。而进一步进行对象程序设计,R的难度比Python要困难。所以R对没有编程经验的人入手会快但提高很难,而Python则有更好的学习曲线。

5,R的本地数据分析方式方便,Python更容易搭建数据库和网络应用。

6,R的代码可读性不如Python。

结合生物信息学的特点,针对每个人的背景不同可以选择不同的学习路线:

1,没有编程背景的人,在数据项目中需要处理时,推荐从R开始进行数据探索,简单的表格处理和绘图。把文本处理和复杂程序流程设计交给专业人士,团队协作。

2,没有项目压力的学生,建议从Python入手,步步为营,先把一门语言的基础打好。然后根据进一步需要如果选择探索性科研方向,再学习R,以及如何从Python中调用R函数等高级功能;或者如果需要偏向算法,深入学习C++/java编程,或是偏向数据库开发学习SQL、NoSQL等等。

门门稀松不如一门精通,沉下心来就会成功。

r语言和python-R语言和Python哪个适合生物信息学?相关推荐

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