1樓：路平糜坤良旭
偶然路過，從機器學習從業者的角度回答一下：懂數學能自己建模推導公式寫演算法的用R，"調包俠"喜歡用python.
2樓：Rao安
能用python 就別用perl了， 功能完全可以取代， python越來越熱了，工作後也比較容易合作阿，python也可以取代R吧,R實在太麻煩
3樓：
Perl處理文字超級好用。
Python在這方面不如Perl方便省事。
但是Python也有他好用的一方面，靠使用時自己的體會了。
Perl 處理文字資訊，Python和Perl寫模組流程，妥妥的。我不喜歡Python是趨勢的說法，這句話聽起來好像有道貌岸然的成分。
R用來統計畫圖的，在統計語言中比較好寫好學，但是統計的話還要懂統計學方面的計算理論。
4樓：穆茗
就個人遇到的情況，python和perl可以作為銜接語言，比如可以運用C語言的function，這樣簡易了程式設計過程，又不會降低執行時間。不過據我同學說還是python比較好，R的話只學過，了解不多。
5樓：盧巨集超
應該說Python/Perl是相互替代的指令碼語言，但個人推薦用Python, 雖然很多老的生物資訊軟體是用Perl,Python學習曲線好，功能也更強大，是發展趨勢。
（在生物資訊學領域，python和perl誰更強大、易用、代表著未來的發展方向？）
這兩個語言主要是做資料預處理、文字處理和格式轉換、對演算法效率要求不高的分析軟體開發，系統管理和pipeline搭建等工作。
R語言主要的優勢是大量的統計包的支援，資料統計分析中非常常用。Python和R有良好的介面。
對pipeline的搭建shell程式設計更適合，是乙個不可缺少的技能。與資料庫相關的工作需要用到SQL
Languages used for analytics / data mining / data science
6樓：Xi Yang
R有大量的統計學函式，以及統計學的擴充套件包。Perl雖然有PDL，但PDL自帶的功能就不是很豐富，文件也爛，第三方擴充套件更少。
Python沒用過。理論上，功能跟Perl差不多。
7樓：陸黛拉
以我個人來說，perl用來做大部分文字處理工作，網頁內容抓取，以及其他日常的批量處理工作。有一些即寫即丟的一次性小指令碼，也可以寫一些有比較大功能的程式。
R拿來做統計，跑各種圖表，方便，效果又好。現在很多生物資訊學的軟體都是R包的形式。
Python只是學過，用得不多，不好說。
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