测试平台在我的上一篇博客中对比了VS2010中C#和C++在运算密集型程序中的性能。上一篇博客的链接：当时是在AMD 速龙9650 CPU(4核心)下的测试结果。 随着VS2012、Intel Parallel Studio XE 2013中新一代编译器的发布，再测试一下VC11编译器相对于VC10的提升，以及.net4.5 .net4.0对C#的性能区别。Fortran则使用了最新的
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2024-01-01 13:33:56
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作为FORTRAN老用户忍不住来撕一下。FORTRAN就是用来把公式敲到程序中去的，像我们写的CFD代码，根本没有嵌套多层的函数，也没有什么复杂的程序结构，一个SUBROUTINE几千行，全是加减乘除的式子，要什么面向对象呢？另外FORTRAN本身的编辑逻辑非常简单，数组就是数组，变量就是变量，从数组中取哪个数就是取哪个数，没什么指针移位什么的。全局的数组在SUBROUTINE或者FUNCTION
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2023-11-06 14:40:17
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# 比较Fortran和Python的执行速度
在计算机科学中，编程语言的性能比较是一个重要的话题。在这个任务中，我们将比较Fortran和Python在执行相同计算任务时的速度。本文将指导你完成整个过程，包括编写代码、运行性能测试以及分析结果。
## 整体流程
以下是进行Fortran和Python性能比较的整体流程：
| 步骤 | 描述
1、Fortran语言Fortran语言是为了满足数值计算的需求而发展出来的一种编程语言。 Fortran语言的最大特性是接近数学公式的自然描述，在计算机里具有很高的执行效率。它可以直接对矩阵和复数进行运算，自诞生以来广泛地应用于数值计算领域，积累了大量高效而可靠的源程序。 许多科学计算库的底层实现都是采用的Fortran语言，下面介绍的BLAS和LAPACK也不例外。 2、BLAS和LAPAC
三更：先抛事实(经与支持julia的 @陈宁聪 同学确认)：julia的抽象类型的容器是被做了派发(aka “模板偏特化”)以非组合类型的方式实现的这个派发(相比于非派发的值语义组合类型)是性能不佳且没有对这种不佳性能warning的设计上，julia接近于java的堆分配类型(即使是标量)，没有栈分配类型，实现上的优化特化(或者说派发，割裂，etc)另讲REPL很不错，是julia一大比cpp强
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2024-08-26 13:34:05
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在探讨“Python和Fortran哪个更好”的问题时，我们得先进行背景定位。有必要了解这两种技术各自的应用场景，以及它们在现代开发中的地位。这篇博文将会引导你通过各个维度进行分析，并帮助你做出明智的选型决策。
```mermaid
flowchart TD
A[背景定位] --> B[核心维度]
B --> C[特性拆解]
C --> D[实战对比]
D --> E[选型指南]
E --> F
# Fortran和Java：哪个更好用？
在编程的世界里，Fortran和Java都是备受推崇的编程语言，这两者在功能与应用领域上各有千秋。本文将对这两个语言的特点进行比较，并提供一些示例代码，以便更好理解它们的使用场合。
## Fortran：科学计算的先行者
Fortran（Formula Translation）是20世纪50年代诞生的编程语言，因其出色的数值计算能力而广泛用于科学计
原创
2024-09-30 03:36:57
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I see a discrepancy between python and Fortran when using the sinus function. Could anyone shed light on this, please?in python:import mathprint(math.sin(6.28318530717959))>> 3.3077843189710302e
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2023-06-21 23:52:39
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我最近用了一个更真实的现实世界算法。它涉及到numpy、Matlab、FORTRAN和C（通过ILNumerics）。如果没有特定的优化，numpy生成的代码似乎要比其他代码效率低得多。当然，和往常一样，这只能说明一个大趋势。您将能够编写FORTRAN代码，它在最后的运行速度比相应的numpy实现慢。但大多数时候，numpy会慢得多。这里是我测试的（平均）结果：为了给像您的示例中这样简单的浮点操作
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2023-07-11 18:49:36
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费了几天功夫，终于将Python科学计算工具winpython给熟悉了个大概，基本满足自己的需要了。费话不多说，马上讲解决一下为什么python如此让人着迷：1.下载Python的IDE发行版有很多，不过，最常用的是winpython，它轻巧，包含了常用的科学计算工具包numpy，scipy，sklearn，matplotlib，还有可以调用C动态库的扩展包ctypes，更好的是它有32位和64位
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2023-09-21 07:39:11
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易于学习Python和Fortran都是相对易于学习的语言。找到好的Python学习资料可能比好的Fortran学习资料要容易得多，因为Python的使用更加广泛，而且Fortran目前被认为是用于数值计算的“特殊”语言。我相信从Python到Fortran的过渡会更容易。Python是一种解释型语言，因此，使您的第一个程序运行所需的步骤数量（打开解释器，print("Hello, world!"
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2024-07-10 16:44:44
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1. 首先下载编辑环境：Notepad++ 链接 http://www.notepad-plus-plus.org/去官网下载，左侧有download下载选项。下面做法同样适用于C和C++编译。 图1，编辑环境
2. 下载编译环境gfortran这里用的是MinGW，其中包括gfortran，g++，gcc。下载链接，https://osdn.net/projects/mingw/down
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2023-12-01 22:47:23
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1、说明在matlab中FFT需要注意3个参数，首先是序列长度L，这个就是你收到的信号的长度。比如你收到的信号长度是2秒，采样频率设置的是512/2（那么采样间隔就是2/512），那么你得到的信号长度就是L = 512. 第二个参数就是采样频率fs，采样频率要设置为大于信号频率的2 倍（也就是奈奎斯特采样定律），信号的采样频率越大，得到的频域的频谱就越精确，但是设置的太大，计算量就直接上去了。 第
作为一个有着足足两年半学习经验和一年半开发经验的js开发者，看着js越来越强大，尤其是es6，react，模块化，node的崛起，不甚感概：我大js帝国的春天到了但是作为一个有追求，有理想，还有些小目标的程序员，光学js是不够的。 为什么选择python听说js和python有一腿，每次js升级，大伙都说js越来越像python了，所以，我想着我既然作为一个有追求，有理想，还有些小目标的
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2023-09-08 18:54:03
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昨天，我们看了数据分析工程师是选择Python还是R语言，今天我们来看自动化工程师是选择Bash还是Python。Bash和Python是大多数自动化工程师最喜欢的编程语言。它们都各有优缺点，有时很难选择应该使用哪一个。所以，最诚实的答案是：这取决于任务、范围、背景和任务的复杂性。让我们来比较一下这两种语言，以便更好地理解它们各自的优点。Bash◈ 是一种 Linux/Unix shell 命令语
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2023-10-08 09:06:05
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进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元，系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性。进程和线程的区别在于：
简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.
线程的划分尺度小于进程，使得多线程程序的并发性高。
另外，进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。
线程在执行过程中
# Python和C哪个运行快？
在计算机科学中，编程语言的选择往往对软件的性能产生重要影响。Python和C是两种流行的编程语言，各有其优劣。本文将探讨这两种语言的运行效率，并通过示例代码进行对比。
## 什么是Python和C？
Python是一种高级、解释型的编程语言，因其简洁易懂的语法和丰富的库而受到广大开发者的欢迎。Python在处理数据、机器学习和Web开发等领域表现突出。
C
# Python和VBA哪个运行快？——开发者的解析
作为一名经验丰富的开发者，经常会有新手向我请教关于Python和VBA哪个运行更快的问题。在这篇文章中，我将分享给大家关于如何比较Python和VBA运行速度的方法，并指导新手如何进行实验和分析。
## 流程图
以下是比较Python和VBA运行速度的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 编写Pyt
原创
2024-07-03 03:51:26
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# Python中的数值积分库：nquad与SymPy的速度比较
在科学计算和工程模拟中，积分计算是一个常见而重要的任务。在Python中，有多个库可以实现这一功能，其中 *SciPy* 的 `nquad` 和 *SymPy* 是两个受欢迎的选择。然而，在性能上这两个库的表现存在差异。本文将对这两者进行比较，并分析它们的优缺点，同时给出代码示例。
## nquad与SymPy简介
1. **
1. kite代码补全2. %%代码分段运行Spyder是一个强大的科学环境，用Python编写，由科学家、工程师和数据分析师设计。它具有一个独特的组合，将高级编辑、分析、调试和全面开发工具的分析功能与数据探索、交互执行、深度检查和科学软件包的漂亮的可视化功能结合在一起。因为之前编程用过很多的Matlab，所以对于Jupyter的风格接受不了，选用了anaconda中spyder，其中4.0 版本
