NCL作为一门高级编程语言,包含了大量函数库,使得编程语法较为简洁方便,这也导致了在处理较大数据时运行速度的下降(Matlab、Python等也有同样的问题)。虽然如此,但是我们还是可以采取一些方法,提高NCL代码的运行效率。
在前三篇笔记,学习了Fortran作为一个编程语言,最基本的内容:变量,输入输出,流程控制和程序结构。接下来是Fortran的数组,我认为这是Fortran语言最有价值的精华部分,因此特意放在了学习笔记靠后的部分,在学习了基本的语法和子程序等之后。注意,Fortran的字符集不包括中括号[],因此与c语言的风格不同,Fortran对数组分量的操作全都是使用小括号()的。
使用 cygpath 实用程序(Base 安装的一部分)进行实际转换。如果失败,则回退返回原始路径。
Fortran中调用C语言的函数这部分内容在彭国伦的教材中是有的,但那是基于Fortran 90标准,写法稍微有些烦琐。在Fortran 2003标准中有较为简洁的写法,本文通过几个简单的例子展示一下如何实现在Fortran中调C函数。
对于大多数项目,源代码是通过版本控制系统进行跟踪的;它通常作为构建系统的输入,构建系统将其转换为对象、库和可执行文件。在某些情况下,我们使用构建系统在配置或构建步骤中生成源代码。这可以用于根据在配置步骤中收集的信息来微调源代码,或者自动化原本容易出错的重复代码的机械生成。生成源代码的另一个常见用例是记录配置或编译信息以确保可复现性。在本章中,我们将展示使用 CMake 提供的强大工具生成源代码的各种策略。
在做完一个python项目之后,我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路,首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈,最理想的情况就是有这样一个工具,能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来,这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分,来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作,开源地址:github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
在《Fortran 流程控制(一):where》一文中,我们介绍了一种面向数组的条件判断结构,类似于面向标量的if结构。对于数组,同样有类似于标量里的do循环类似的结构:forall与do concurrent。
在软件开发中,代码的复杂性是一个重要的考量因素。圈复杂度是一种用于衡量代码复杂性的指标,它可以帮助开发者评估代码的可读性、可维护性和可测试性。本文将详细介绍圈复杂度的概念,并提供几种降低圈复杂度的方法。同时,我们还将探讨如何在前端开发中使用ESLint和VS Code工具来设置和检测圈复杂度。
作为编程语言,所支持的数据类型是进行后续处理工作的基石。像整数、浮点数、逻辑值、字符与字符串这几种基础的数据类型各种编程语言里都是必备,当然在处理上有一些差别,例如C/C++等编程语言中就要求用户必须先声明数据类型,而像python等编程语言中则对声明数据类型没有那么严格的要求,可以声明也可以不声明,编译器会根据赋值自动判断。除了基础的数据类型,不同编程语言往往还会有一些自己特有的数据类型,虽是特有的,但在其他编程中也可以找到替代类型。比如Python中的Dictionary数据类型,在matlab中就没有这样的数据类型,那有没有可以替代方法呢,当然是有的,咱们可用matlab的cell或struct来替代。
本书为第四版,直接基于Fortran 95/2003(适用科学家和工程师) 的第三版而编写,保留了上一版的编写结构,但全书都穿插Fortran 2008的新知识(以及Fortran 2015标准建议的相关内容),并在第17章增加了并行处理和优化数组两个Fortran 2008中的全新内容。但是原书的结构与风格依然未变:章节学习目标明确,自上而下的程序设计方法贯穿始终,理论阐述翔实,例题讲解清晰,代码测试完整,验证学习效果的测验问题和练习内容丰富。
上世纪五六十年代,高级语言还没普及,很多人用汇编写程序,汇编代码运行效率高,但是有个致命的缺点:不容易看懂,维护困难。 程序设计是少数聪明人干的事情,他们智力超群, 写代码也不讲什么规则,可以随意使用灵活而又强大的Goto,写出只有自己能懂的代码。 但是到了六十年代中后期,事情就慢慢不对了,计算机的计算能力提升速度远远超过程序员,软件规模和数量随之急剧上升, 出现了一堆问题:项目预算超支,项目难以管理,代码质量很低,软件不符合需求,这该怎么办? 01 北约会议 1968年,“北约软件工程大会”在风景如画的德
在这篇附录中,我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节,和更高级的数组操作和算法。 这章包括了一些杂乱的章节,不需要仔细研究。 A.1 ndarray对象的内部机理 NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块(可以是连续或跨越)解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看到的那样,数据类型(dtype)决定了数据的解释方式,比如浮点数、整数、布尔值等。 ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图(strided view)。你可能想知道数组视图arr[
Python是机器学习领域不断增长的通用语言。拥有一些非常棒的工具包,比如scikit-learn,tensorflow和pytorch。气候模式通常是使用Fortran实现的。那么我们应该将基于Python的机器学习迁移到Fortran模型中吗?数据科学领域可能会利用HTTP API(比如Flask)封装机器学习方法,但是HTTP在紧密耦合的系统(比如气候模式)中效率太低。因此,可以选择直接从Fortran中调用Python,直接通过RAM传递气候模式的状态,而不是通过高延迟的通信层,比如HTTP。
下一代英特尔 C/C++ 编译器的表现会更加出色,因为它们将使用 LLVM 开源基础架构。
勾起了我的一段回忆,我的第一门计算机编程语言,就是这段话中提到的 FORTRAN。
FORTRAN语言发展至今已经推出了若干版本,那么究竟采用哪个版本来编写ABAQUS子程序呢?这是困扰很多同学的问题,因为我们能买的FORTRAN教材基本都是讲解的FORTRAN90/95以上的版本。但是直接采用90或者95以上的版本编写子程序,ABAQUS却又不能识别。
计算机之所以能做很多自动化的任务,因为它可以自己做条件判断,通过条件判断,选择做什么样的逻辑(当然,逻辑是需要我们提前写好的),我们称之为条件分支判断。
因为近期涉及到预报系统部署和后处理开发的任务,为了和预报模式更好的兼容,一些数据处理工作就交给Fortran来做了。把Fortran和C的NetCDF库API部分内容做了一个整理。
sample_nest = [(2,4,6),{5:7,9:11,'key':[2,5]},6]
Python是当今最受欢迎的编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法的解释性高级语言。但是,Python通常比Java,C#尤其是C,C ++或Fortran慢得多。有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。
在多线程编程中,线程死锁是一种常见的问题。当多个线程相互等待对方所持有的资源时,会导致线程陷入无法继续执行的状态。本文将介绍线程死锁的原因,并提供一些解决方法,以帮助开发人员避免和解决线程死锁的缺陷。
NAMELIST(有名列表)是一种特殊的I/O方法,它将一组变量和数值封装在一起,进行输入/输出操作。其声明形式如下:
大数据时代的到来,使得很多工作都需要进行数据挖掘,从而发现更多有利的规律,或规避风险,或发现商业价值。
模式和重构之间有着一种与生俱来的关系。从某种角度来看,设计模式的目的就是为许多重构行为提供目标。
如果说 Python 能够让你就此起飞的话,那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。
分析: A为父表,B为子表,两个表做主外键关联查询,只有主键和外键上有索引,并且A表的主键索引和B表的外键索引为聚簇索引。 以A作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 1 TS = 10000000 LTR 1 * 10ms + 10000000 * 0.01ms = 100s 第2步:通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 10000000 * 1% = 100000 TS = 100000 * 5 = 500000 LTR 100000 * 10ms + 100000 * 5 * 0.01ms = 1005s 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以A作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为1105(100 + 1005)秒 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 1 TS = 50000000 LTR 1 * 10ms + 50000000 * 0.01ms = 500s 第2步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 50000000 * 0.001% = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5s 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为505(500 + 5)秒 8.2 在不添加冗余字段的前提下,为该连接设计最佳索引并评估响应时间。 分析: 因为B1 > :B1的FF很小,仅为0.001%,所以可以建立以B1为前缀的宽索引(B1,AK,B2) 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过索引B1访问B表,因为B1是宽索引,所以无需回表访问 索引 B1 TR = 1 TS = 50000000 * 0.001% = 500 LTR 1 * 10ms + 500 * 0.01ms = 15ms 第2步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5005ms 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以使用B1上的宽索引(B1,AK,B2),以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为5((15+5005+0.5)/1000)秒。
毋庸置疑,Python是用于数据分析的最佳编程语言,因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中,Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇,先给大家带来上篇--Python的发展历程。 主讲人: Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨学科项目,旨在支持科学领域在数据方面发现。Jake的研究领域包括天文学、天体物理学、机器学习以及可伸缩计算
目前, 基因组选择进入了一个高速发展的阶段, 各种新的算法和模型被提出。为了解相关软件应用的整体情况,也为选择合适的软件进行全基因组选择分析提供决策,这里对基因组选择的软件进行一个汇总。
列表是Python中非常常见的数据结构,在基础课中也占了不小的篇幅。今天的推送就列表相关的内容再整理。
在MySQL中,查询操作通常会涉及到联结不同表格,而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中,我们通常会使用三种不同的方式,分别是内连接、左连接以及右连接。
python的变量类型不像C++一样在定义时必须制定参数的变量类型,是一种动态语言
“任何可能出错的事情,最后都会出错。”这就是人们为什么喜欢进行“防错性程序设计”的原因。
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象,多种派生对象(如:掩码数组、矩阵)以及用于快速操作数组的函数及API, 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
我的路径为:C:\Program Files (x86)\mingw-w64\i686-8.1.0-posix-dwarf-rt_v6-rev0\mingw32\bin
这是 O'Reilly 发布的“The Least Liked Programming Languages”(作者:Mike Loukides)英文文章的中文翻译版本。英文原版的翻译得到 O'Reilly Media,Ina. 的授权。版权所有,未经书面许可,任何部分不得以任何形式使用、复制、修改。
上周,《黑客与画家》总算翻译完成,已经交给出版社了。 翻译完这本书,累得像生了一场大病。把书稿交出去的时候,心里空荡荡的,也不知道自己得到了什么,失去了什么。 希望这个中译本和我的努力,能得到读者认同和肯定。 下面是此书中非常棒的一篇文章,原文写于八年前,至今仍然具有启发性,作者眼光之超前令人佩服。由于我不懂Lisp语言,所以田春同学帮忙校读了一遍,纠正了一些翻译不当之处,在此表示衷心感谢。 ============================ 为什么Lisp语言如此先进? 作者:Paul Graham
# 三大结构 - 循环 - 分支 - 循环 . . . In [ ]: # 分支 - 分支的基本语法 - if 条件表达式: 语句1 语句2 语句3 ..... - 条件表达式就是计算结果必须是布尔值的表达式 - 表达式后面的冒号觉对不能少 - 注意 if 后面出现的语句,如果属于 if 语句块,则必须同一个缩进等级 - 条件表达式结果位 True 执行 if 后面的缩进语句块 . . . In [8
本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc,介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
Fortran 77 是我学习的第一门编译型编程语言。一开始时,我自学了如何在 Apple II 上用 BASIC 编写程序,后来又学会在 DOS 上用 QBasic 编写程序。但是当我去大学攻读物理学时,我又学习了 Fortran。
作为IT专业人士,我们总是在寻找下一个主流趋势,否则我们的结局就会像这些编程语言一样。 文|“IT投资客”记者 女T客 如果你已经在IT界呆了超过五年,那么你就会看到编程语言来了又去。新语言进入市场(你好,Swift),其他语言渐行渐远(MUMPS,我们都很了解你)。 虽然现今IT世界大多数的编程语言都是C++、Java和C#等,但是我相信我们中的许多人在其他语言中也有经验。为了充分理解今天开发工具的优缺点,回顾一下这些来了又去的语言是很有用的。 好吧,我承认,它也是很有趣的。 首先,我要说的是这里列出的1
cmake_minimum_required(VERSION 3.19) project(study Fortran) add_compile_options(-O3 -ffree-line-length-none -fdefault-integer-8 -finteger-4-integer-8 -freal-4-real-8 -fallow-argument-mismatch -std=legacy -fdec-format-defaults ) enable_language(Fortran) add
HTML 语义 HTML5为我们提供了很多旨在精确描述内容的语义元素。确保你可以从它丰富的词汇中获益。 Blog post Published: 21st Feb, 2015 …
Published: 21st Feb, 2015
…
如果要对嵌套列表进行数组运算,可以使用循环来完成。例如,要为嵌套列表中的每一个元素都加上 1,可以使用下面的嵌套列表推导式
选择一种合适的数据结构很重要,如果在一堆随机存放的数中使用了大量的插入和删除指令,那使用链表要快得多。数组与指针语句具有十分密切的关系,一般来说,指针比较灵活简洁,而数组则比较直观,容易理解。对于大部分的编译器,使用指针比使用数组生成的代码更短,执行效率更高。
Fortran语言的编译器种类繁多,有Intel Fortran、GFortran、Simply Fortran、PGI Fortran、NAG Fortran 、Ftn95等等。其中最有名的当属In
当函数执行到某个条件时,可以使用Java中的"early return"机制来提前结束函数的执行并返回结果,避免对不满足条件的代码块进行无用操作,从而提高程序的效率和可读性。
减少编程工作、更多地关注科学本身 全球视觉计算技术行业领袖NVIDIA®(英伟达™)今日发布了全新OpenACC工具套件,通过这款全新的套件,未来科学研究将可以做更多事情,并大幅提升计算效率。 虽然计算核心在短时间内不会变得更快,但处理器的并行计算能力则越来越强大。这一趋势在过去的十年里一直存在,而且还会持续下去。 OpenACC现已在HPC行业中得到广泛支持,因为它能够简化GPU等现代处理器的并行编程。自2011年Cray、PGI以及NVIDIA等领先的HPC供应商推出OpenACC编程标准以来,如今已有
这是一个国外大神20多年的经验总结出来的…… “任何可能出错的事情,最后都会出错。” 这就是人们为什么喜欢进行“防错性程序设计”的原因。偏执的习惯有时很有意义,有时则不够清晰也不够聪明,也许当你想到这
原文: http://www.javacodegeeks.com/2015/08/top-10-useful-yet-paranoid-java-programming-techniques.html 译文: http://www.importnew.com/16805.html 这是一个国外大神20多年的经验总结出来的…… “任何可能出错的事情,最后都会出错。” 这就是人们为什么喜欢进行“防错性程序设计”的原因。偏执的习惯有时很有意义,有时则不够清晰也不够聪明,也许当你想到这样写的人的时候还会觉得有点怪异
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云