最近升级了R,全部R包需要批量安装,所以有了昨天的教程:批量安装R包小技巧大放送 但是总会有一些R包安装失败,比如大名鼎鼎的WGCNA
在接下来的一段时间,本公众号着重推出子程序和Python二次开发相关的文章。 计划分别用十几篇文章系统的介绍,不同于严格的教程,系列文章以学习笔记的形式推出,有作者的经验也有实例,不定期更新。(配图与文章内容无关,随意找的)
在群里闲聊的时候,有群友提出(:)不能作为 Fortran 接口传递数组给 C,于是基于经验进行了以下的尝试和解析(可能不对,欢迎指正)。
摘要: 在计算能力为王的时代,具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如:Numpy,本文介绍了一个新的Python库——Numba, 在计算性能方面,它比Numpy表现的更好。 最近我在观看一些SciPy2017会议的视频,偶然发现关于Numba的来历--讲述了那些C++的高手们因为对Gil Forsyth和Lorena Barba失去信心而编写的一个库。虽然本人觉得这个做法有些不妥,但我真的很喜欢他们所分享的知识。因为我发现自己正在受益于这个库,并且从Python代码中获得了令人难以置信
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”,就安装下编译器:
最近需要针对对WRF应用做一些性能优化;下面简单记录WRF model 的安装过程:
NumPy 提供了强大的多维数组操作功能,并允许用户控制数组在内存中的布局方式。内存布局对于数组的性能和内存消耗都有重要影响。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的内存布局,包括连续内存布局(C顺序)和分散内存布局(Fortran顺序),并通过实例演示如何操作数组的内存布局。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第2章 Matlab R2018a的安装 本期教程主要是讲解Ma
本期教程主要是讲解Matlab R2018a的安装过程,作为学习DSP的必备软件,掌握简单的Matlab操作是必须的。
Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单。具体介绍见matplot官网。中文教程见reverland的博客-Matplotlib教程(来自官方教程的翻译)。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
使用Python的地方,就能看到Numpy,尤其是需要数值计算的地方,Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。
–enable-R-shlib 表示生成libR.so库,当需要进行gcc等编译的时候很重要,确保之后安装R-studio-server时会出现 找不到"lib.so"文件的错误。
如今学习编程的同学越来越多,也有很多人想转行去学习这个,但是大多数人学习这个都是看到工资高,自己喜不喜欢,学了能做什么都不知道,今天就给大家分享一下,学了C/C++,你们能往哪些方向发展,希望能对你们以后的发展方向有帮助。 📷 C++应用领域 1.游戏 C++的效率是一个很重要的原因。 📷 2.科学计算 在科学计算领域,FORTRAN是使用最多的语言之一。但是近年来,C++凭借先进的数值计算库、泛型编程等优势在这一领域也应用颇多。 📷 3.网络软件 C++拥有很多成熟的用于网络通信的库,其中最具有代表性的是
LAPACK 是用 Fortran 90 编写的,提供用于求解联立线性方程组、线性方程组的最小二乘解、特征值问题和奇异值问题的例程。还提供了相关的矩阵分解(LU、Cholesky、QR、SVD、Schur、广义 Schur),以及相关计算,例如 Schur 分解的重新排序和估计条件数。处理密集矩阵和带状矩阵,但不处理一般稀疏矩阵。在所有领域,都为单精度和双精度实数和复数矩阵提供了类似的功能。
我们在分析工程源码时,会分析各种函数的调用关系,如果是单向的还好,比如:A调用B,B调用C,C调用D和E,这种逻辑非常容易梳理。
最近使用The Chip Analysis Methylation Pipeline,我们前面教程:450K芯片上面的甲基化探针到底需要进行哪些过滤 已经详细介绍过champ啦,这里我就只讲解我遇到的问题!
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
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。
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根据百度百科介绍,FORTRAN语言是Formula Translation的缩写,意为“公式翻译”。它是为科学、工程问题或企事业管理中的那些能够用数学公式表达的问题而设计的,其数值计算的功能较强。FORTRAN语言是世界上第一个被正式推广使用的高级语言。它是1954年被提出来的,1956年开始正式使用,直到2014年已有六十年的历史,但仍历久不衰,它始终是数值计算领域所使用的主要语言。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式。
今天看到这篇文章的时候,立马放下了手中的活,把论文大概刷了一遍。以下是对这篇论文的简单的解读。文末有文章和代码链接。
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。
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。
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。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式。 在公众号后台回复:『013』或『MATLAB』
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
CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2007 年以来,以NVIDIA GPU为代表的加速器并行计算开始兴起。目前流行的GPU通用编程语言是CUDA C和OpenCL. 它们均是C/C++语言的扩展,因此可以方便地将C/C++代码移植到 GPU 上。但对于科学与工程计算中的重要编程语言Fortran,无法直接地改写为 CUDA C或 OpenCL。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式。 使用平台:Windows 获取方式:在公众号后
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。
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。
我的路径为:C:\Program Files (x86)\mingw-w64\i686-8.1.0-posix-dwarf-rt_v6-rev0\mingw32\bin
有的时候,在看别人代码时会时不时看到ascontiguous()这样的一个函数,查文档会发现函数说明只有一句话:“Return a contiguous array (ndim >= 1) in memory (C order).”
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。
i 可能是 integer 的简写,或者是 int 的简写。有人说是 iterator 的简写,这个有点牵强。早期教材中的示例都是以 i、k、j 作为循环变量,后来这样使用成为了一种习惯。
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。
Julia 是一种高级通用动态编程语言,它最初是为了满足高性能数值分析和计算科学的需要而设计的,不需要分别编译速度快,也可用于客户端和服务器的 Web 用途、低级系统编程或用作规约语言。Julia 设计的独特之处包括,参数多态的类型系统,完全动态语言中的类型,以及它多分派的核心编程范型。它允许并发、并行和分布式计算,并直接调用 C 和 Fortran 库而不使用粘合代码。Julia 拥有垃圾回收机制,使用及早求值,包含了用于浮点计算、线性代数、随机数生成和正则表达式匹配的高效库。有许多库可以使用,其中一些(如用于快速傅里叶变换的库)已经预先捆绑在 Julia 里。
网上说要分c为主程序和fortran为主程序两种情况讨论,其实我觉得不用,只要你了解生成可执行文件的机制。这个机制就是:不论是单一语言模块之间的 链接还是不同语言之间的混合链接,本质目的都是要链接器能找到定义于其他模块中的符号,如果全部找到,则链接成功,生成可执行的二进制文件。 下面的内容比较基础,看烦了就跳过。 比如简单的一个c程序:
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