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r语言和python的区别
计算机科学教授Norm Matloff 曾说过，“Python并未建立起一个能与CRAN媲美的巨大的代码库，R在这方面领先巨大。但是，统计学并不是Python的中心任务。”按任务类型划分，做探索性研究时，R语言很适合初学者。
R经常更新，更新后经常不支持之前你安装的包；我电脑里安装了10+个R的版本，不停的切换 R语言的包、函数名起的很随意，看名字不知道是干什么用的，记不起名字如何让小白使用啊。
本文是我对这两种语言的一些个人看法。第三种选择 针对这个问题，Studio的首席数据科学家Htley Wickham认为，比起在二者中选其一，更好的选择是让两种语言合作。因此，这也是我提到的第三种选择，我在文本最后部分会探讨。
Python优于R的另一个优势是将模型部署到软件的其他部分。Python是一种通用性语言，用python编写应用程序，包含基于Python的模型的过程是无缝的。Python被称呼为具有易于理解的语法的通用语言。R语言的优势：在R中进行大量的统计建模研究，因此有更广泛的模型类可供选择，如果你对建模有疑问，R是最合适的。
这个软件的统计背景很浓烈。我这里浓烈的意思是，如果你不熟习统计知识（历史）的话，R的帮助文档看起来是很累的。由统计背景的人开发。R的维护组叫CRAN-R。在生物信息方便，有个叫bioconductor的组织，里面有很多生物信息方面可以用的软件包，他们有一套自己维护package系统。
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