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fortran数组存储对计算效率的影响 Python能否进行大规模数值计算？

实习编辑 • 2023-11-18 13:05:49 • 其他 • 阅读 3

python能否进行大规模数值计算？

python是更加合适做数值计算的，完全无疑python是除此之外比较知名的fortran、c、c之外才适合做数据科学的计算机语言了。这从近些年python的发展势头就能刷足了存在感。python巳经力压r及matlab，在数据科学领域顺风顺水。tiobe最新发布的9月编程语言排行榜中，python凭4.67%的增速以0.26%的优势直追c，丝逆袭顺利直接进入hot3。

python是一门付费，灵巧且强横无比的开放源代码语言。建议使用python能会减少大量的开发时间，同时需要提供简练易读的语法。在用python这个可以不容易地参与数据操作、数据分析和可视化。python能提供了一整套功能强大的库，用于科学计算及机器学习咨询应用。

python做数值计算的基础是numpy库。numpy是python中最常用的数值计算库，需要提供了一个通用且功能强大的高维数组结构及大量的科学计算函数（其中相当一部分和scipy有十字交叉），是python中甚至所有其他科学计算库的基础。

fortran数组存储对计算效率的影响 Python能否进行大规模数值计算？

python在numpy的基础上百炼了三个完整的科学计算生态系统，其中最常用的和：

scipy:在numpy的基础上能提供了科学计算中各种常见问题的解决工具，包括数学物理中的各种普通函数，数值积分，优化软件，插值，傅立叶变换，线性代数，信号处理，图像处理，随机数和概率分布，统计学等等。sympy:python中的符号计算库，支持符号算出、高精度换算、模式不兼容、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能，能不大不用mathematica和matlab的符号计算功能。ipython:一个python的多屏幕开发和计算环境，比python自带的shell好用且功能强大得多，支持什么变量代码补全，不自动蜷进，支持什么bashshell命令，外接了许多很没有用的功能和函数。ipythonnotebook这个可以将代码、图像、注释、公式和作图集于一体，早拥有用python做教学、算出、科研的一个最重要工具。matplotlb:python做科学计算最常用和最最重要的画图和数据可视化工具包。pandas:python中常用的数据分析包，比较适合时间序列及金融数据分析。scikit-learn：python的机器学习库。它具备各种分类，轮回和聚类算法，除了支持向量机，随机森林，梯度加强，k均值等各形机器学习算法，这个可以与python数值和科学计算库numpy和scipy互你操作。

以上是python有基础的数值和科学计算工具，一般来说只范围问题于在单台机器上参与计算工作，可是这个可以可以使用多个线程或者joblib之类的工具进行左行加速（模块其中之一，也可以运行在一个由多台计算机组成的集群上）。假如要通过更大规模行动的数值和科学计算，建议使用并行及分布式计算就没有必要了。python也提供给了你所选的工具来意见如此大规模的并行分布式计算，可以不可以使用的工具有：

dask：dask是另一个主要是用于数值和科学计算的身形灵活的并行计算库，它提供了一个优化的并行任务调度器和若干左行的数据结构：daskarray是一个分布式右行的numpy数值，daskbag是一个分布式左行的python序列数学集合，daskdataframe是一个分布式联成一体的pandasdataframe。另dask-ml将scikit-learn中的机器学习算法都左行化了，也可以一次性处理更大规模行动的数据运算结果。

mpi4py：python中mpi（消息传递）库。mpi4py库与numpy数组生克制化紧密，也可以又高效地在有所不同的mpi进程和完全不同的计算节点之间相互交换numpy数组数据。这个可以可以使用mpi4py在python中太很难地编写基于mpi的并行计算程序，然后再在小型计算集群的或超级计算机上运行。我的个人[简书专题]()和[csdn博客专栏]()中有对用mpi4py做并行计算的一类可以介绍并提供给了大量的程序实例。有需要或者感兴趣的东西可以了解下。

：支持什么多种形式的并行计算，和单程序多数据流（spmd）分头并进，多程序多数据流（mpmd）联成一体，mpi并行，数据联成一体等，这个可以的很太容易地将计算任务防御部署到一个集群上左行地想执行。

pyspark：根据spark的pythonapi，这个可以不使用它在python中进行大数据分析和小规模的机器学习应用。很有可能又不是很合适大规模行动低功耗数值和科学计算。

极大规模的数值和科学计算也经常不属于大量的数据i/o你的操作，i/o操作而不是高性能计算的瓶颈所在的位置，mpi的romio库能提供了又高效的并行i/o支持，是可以使用mpi4py进行并行i/o能操作，或则建议使用意见联成一体i/o的科学数据存储文件格式，如hdf5（hierarchicaldataformat）。python中的h5py和pytable可以提供了对hdf5文件数据操作的支持，pandas中也有你所选的函数是可以读取数据hdf5文件中的数据或者将数据存储到hdf5文件中。

return可带回几个返回值？

1return只能赶往一个变量,但该变量里是也可以乾坤二卦多个值的,即能满足的条件有2个以上返回值的要求

2方法

按结构数组或结构体等复合法数据类型来另外函数的返回值类型

3示例

#includestdio.h

#includemalloc.h

//方法1:前往一个中有两个值的数组

int*life1(){

int*result(int*)malloc(2*sizeof(int));

result[0]5;

result

python能否进行大规模数值计算？

6;

returnresult;

}

//方法2:直接返回一个真包含两个成员的结构体

structjiegouti{

inta;

intb;

};

structjiegoutinew2(){

return{5,6};

}

intmain(){

int*res1life1();

structjiegoutires2fun2();

printf(%d%d

,res1[0],res

python能否进行大规模数值计算？

1);

printf(%d%d

,res2.a,res2.b);

fun(res1);

getchar();

return0;

}

4运行结果

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