while的代码test1.py： i = 0 while i < 10000000: i += 1 for-loop的代码test2.py： for n in range(0,10000000):...pass time python test1.py 或者test2.py，得到第一个的时间大概是0m1.189s；第二个的时间是0m0.514s。...while循环的时间大概是for-range的两倍。 其实如果对python字节码的反汇编可以看到两者所做的操作数量是不一样的，while要多于for-loop。...另外，range()作为内置方法，是作为C代码执行的，而 i +=1需要解释，在效率和速度之间是差很多的。而且i += 1相当于创建了新对象，相对而言也会更慢。...参考：https://stackoverflow.com/questions/869229/why-is-looping-over-range-in-python-faster-than-using-a-while-loop
在本文章中，我们将会解决在 Spring Boot 运行测试的时候，得到 NoSuchMethodError 和 NoClassDefFoundError 的 JUnit 错误。...Boot 中来修正 NoSuchMethodError 和 NoClassDefFoundError 错误，这个错误在 Spring Boot 中属于比较常见的错误。...如果是其他不使用 Spring 的 Maven 项目，我们也可以通过上面的方法来修改冲突。 和 Spring Boot 中的修改方法是一样的，通常都是因为版本冲突的原因导致的。...我们可以通过分析 Maven 中的依赖来找到冲突的版本进行版本调整就可以了。...结论 在本文章中，我们对 Spring 常见的 NoSuchMethodError 和 NoClassDefFoundError JUnit 错误进行了一些阐述，并且针对这个问题提供了解决方案。
参考链接： Python中的numpy.ascontiguousarray 1....概述 在使用Numpy的时候，有时候会遇到下面的错误： AttributeError: incompatible shape for a non-contiguous array 看报错的字面意思，...Pascal, C，C++，Python都是行优先存储的，而Fortran，MatLab是列优先存储的。3....从性能上来说，获取内存中相邻的地址比不相邻的地址速度要快很多（从RAM读取一个数值的时候可以连着一起读一块地址中的数值，并且可以保存在Cache中），这意味着对连续数组的操作会快很多。...同理，在arr.T上，列操作比行操作会快些。 4.
概述 在使用Numpy的时候，有时候会遇到下面的错误： AttributeError: incompatible shape for a non-contiguous array 看报错的字面意思，好像是不连续数组的...这种命名方式是根据C语言和Fortran语言中数组在内存中的存储方式不同而来的。Pascal, C，C++，Python都是行优先存储的，而Fortran，MatLab是列优先存储的。 3....这时候arr.T变成了Fortran 连续的（Fortran contiguous），因为相邻列中的元素在内存中相邻存储的了。...从性能上来说，获取内存中相邻的地址比不相邻的地址速度要快很多（从RAM读取一个数值的时候可以连着一起读一块地址中的数值，并且可以保存在Cache中）。这意味着对连续数组的操作会快很多。...同理，在arr.T上，列操作比行操作会快些。 4.
Python模仿Lisp，甚至把许多Lisp黑客认为属于设计错误的功能，也一起模仿了。至于Ruby，如果回到1975年，你声称它是一种Lisp方言，没有人会反对。...这与Fortran和大多数后来的语言都截然不同，它们的程序由表达式和语句（statement）组成。 区分表达式和语句，在Fortran I中是很自然的，因为它不支持语句嵌套。...所以，当我说假定你与ITA竞争，你用五年时间做出的东西，ITA在Lisp语言的帮助下只用三个月就完成了，我指的五年还是一切顺利、没有犯错误、也没有遇到太大麻烦的五年。...如果想把Lisp/Ruby/Perl/Smalltalk/Javascript的版本改成Python，你会遇到一些限制。因为Python并不完全支持局部变量，你不得不创造一种数据结构，来接受n的值。...在Perl和Python的较量中，Python黑客的观点似乎是认为Python比Perl更优雅，但是这个例子表明，最终来说，编程能力决定了优雅。
和array-oriented（面向数组）的功能，它们在本地Python中相当缓慢。...所以“通常”这类库函数是用C / C ++或Fortran编写的，编译后，在Python中作为外部库使用。Numba这类函数也可以写在普通的Python模块中，而且运行速度的差别正在逐渐缩小。...那么你可能会看到这个问题：我们必须一段时间接一段时间的计算整个流程，而对于解决这种问题Python本来就是很慢的！这就是为什么大多数模块都是在Fortran或C/C ++中实现的。...如前所述：Python在对于这种面向数组的计算来说是慢的。但是Numba允许我们在Python中做同样的事情，而且没有太多的性能损失。我认为至少对于模型的理解和发展，这可能会很方便。...run numba_time.best / fortran_time.best >> 0.9627960721576471 通过添加一个装饰器，我们的计算速度比纯Python代码快222倍，甚至比Fortran
比如说，Fortran 明显比 C 快得多。这种需求和开发者社区一直在推动着 Fortran 的发展。 这就很有意思了：我们说一种百年编程语言时，并非指它的语法和特性的延续。...Fortran，曾经是通用的，现在在超级计算和某些高度数学化的应用中继续存在。C 语言在操作系统和驱动程序中退居一席之地，因此它现在被从一般应用程序编程中驱逐出去。 小众的力量是强大的。...但对于 Ruby 这样的小众语言来说，却是如此。 更快，更慢 对优先级的担忧也是为什么 Python 在 Python 2 向 Python 3 的过渡中花费如此漫长而痛苦的时间。...COBOL 比 Fortran 略微年轻，而 Fortran 在它的小众社区中出奇地健康和充满活力。 最主要的是，这提醒我们，“这种语言不能消失，它被某公司使用”只能让你走到这里。...在 Fortran 中，他们不把可表达性看得比速度更重要。而在 Ruby 中，他们很重视。在 Rust 中，内存安全是最重要的。在 C 语言中，能够以奇怪的方式处理内存，远比安全更重要得多。
不要相信早期的JDK APIs Java刚出现的时候，编程一定是件很痛苦的事。那时的API仍然不够成熟，你可能曾经遇到过这样一段代码： ? 看起来很奇怪对吗？...不要相信“-1” 我知道这很偏执，Javadoc中关于 String.indexOf() 的早期描述是这样的: “字符在字符序列中第一次出现的位置将作为结果[被返回]，如果字符不存在则返回-1。”...毕竟，我们有非常多关于NULL——价值亿万美金的错误的讨论。为什么不开始讨论 -1呢，某种意义上来说 -1 是 null 在int类型下的另一种形式。 4. 避免意外的赋值 是的。...你觉得你写了一个超好的API，它真的是既酷炫又直观；接着就出现了一群用户，他们只是把一切类型生搬硬套进 Object 中 直到那该死的编译器停止工作，然后他们突然链接到了错误的方法，认为这一切都是你的错...事实上，你甚至可以把case语句和 惊人的FORTRAN77项声明 类比，对于FORTRAN，它的神秘已经超越了它的功能。
很大部分是因为这门语言结合了 C 语言的速度、Ruby 的灵活、Python 的通用性，以及其他各种语言的优势于一身。那么你知道为什么 Julia 的速度能做到那么快吗？...这并不是因为更好的编译器，而是一种更新的设计理念，Julia 在开发之初就将这种理念纳入其中，而这也是关注 “人生苦短” 的 Python 所欠缺的。 为什么要选择 Julia？...这就引出了一个问题：Julia 是否提供了比 Python 或 R 语言（MATLAB 默认使用 JIT）更好的 JIT 实现？...但在 MATLAB、Python 或 R 语言中这么做是不会抛出错误的，因为这些语言没有所谓的类型稳定性。 如果没有类型安全性会怎样？...在 Python 中，你可以将任何东西放入数组中。而在 Julia 中，你只能将类型 T 放入 Vector {T} 中。Julia 提供了各种非严格的类型，例如 Any。
将 fortran 程序转换为 python 可用的程序是非常必要的，尤其是在进行复杂数值计算和处理大量数据时，调用 fortran 程序比使用 python 要高效的多。...由于 f2py 的使用需要用到 c/c++ 编译器，fortran 编译器，因此，在使用之前要安装相应的编译器。...红色框 表示当前系统中安装的 fortran 编译器，浅蓝色框 表示 f2py 支持的 fortran 编译器，又分为当前系统可用和不可用的部分，黄色圆 以下表示当前系统不可用的 fortran 编译器...Linux Linux 系统下只要安装了 python 和 numpy，并设置好了环境变量，可以直接使用，比在 windows 下使用要简单很多，不再赘述。...当然在编写可转换的 fortran 程序时很容易出错，下一次讲一下常见错误，以及如何看错误并解决之。
如果对速度要求高，特别是金融计量很多对速度有要求的，可以考虑C、Fortran等语言。C和Fortran肯定是最快的。还有一个叫做OX的，速度快，但是也很小众。...但是这些语言的缺点是学习难度比较高，开发时间比较慢。Julia据说速度堪比C，而且语法特别像Matlab、Python（意味着容易学习），但是处于刚起步阶段，用的人太少了。...像我自己，做应用的时候都是用stata整理数据，能用stata的坚决不用其他软件。但是因为有的时候做一些理论计量的工作，所以matlab也是必不可少的。...最后还是补充一点吧，为什么我推荐matlab而不是其他的软件，也是有道理的。...最后想起一句话来，关于这些软件的选择（stata除外，因为stata在应用计量领域的地位是几乎不可替代的）可以用两句话来概括：如果你自己的时间比计算机的时间宝贵的话，学习matlab、R、甚至Python
那时的API仍然不够成熟，你可能曾经遇到过这样一段代码： Java代码 String[] files = file.list(); // Watch out if (files !...不要相信“-1” 我知道这很偏执，Javadoc中关于 String.indexOf() 的早期描述是这样的… “字符在字符序列中第一次出现的位置将作为结果[被返回]，如果字符不存在则返回-1。...毕竟，我们有非常多关于NULL——价值亿万美金的错误的讨论。为什么不开始讨论 -1呢，某种意义上来说 -1 是 null 在int类型下的另一种形式。 4.避免意外的赋值 是的。...你觉得你写了一个超好的API，它真的是既酷炫又直观；接着就出现了一群用户，他们只是把一切类型生搬硬套进 Object 中 直到那该死的编译器停止工作，然后他们突然链接到了错误的方法，认为这一切都是你的错...事实上，你甚至可以把case语句和惊人的FORTRAN77项声明类比，对于FORTRAN，它的神秘已经超越了它的功能。
对于 C 程序中的每 100 个错误，对应的 Java 程序中大约有 50 个错误，而 Ada 版本中只有 4 个错误。Ada 还有一种方言 Spark，在这里你可以正式证明你的程序的正确性。...由于 Ada 在设计上的一致性，所以即使你不知道构造的具体细节，也可以很好地了解代码所做的事情。并且，Ada 有优秀的文档，文档中包含了为什么每个特征会存在。...Haskell 遇到了一个「神秘元组问题」，因为尽管类型的定义非常严格，但是每个函数中的组件可以有不同的名称。...FORTRAN 当然也经过多年的发展，最新的规范是从 2018 年开始的。 另一种在物理系大量使用的语言是 Python，不幸的是它的运行速度非常慢。...它的效率比 C 高 30%-200%，错误率是 C 的一半。如果我们看一下我们在「PL 设计提示」一开始所设定的标准，我认为它覆盖了它们。
讨论一下… 2 不要相信早期的JDK APIs Java刚出现的时候，编程一定是件很痛苦的事。那时的API仍然不够成熟，你可能曾经遇到过这样一段代码： ? 看起来很奇怪对吗？...3 不要相信“-1” 我知道这很偏执，Javadoc中关于 String.indexOf() 的早期描述是这样的: “字符在字符序列中第一次出现的位置将作为结果[被返回]，如果字符不存在则返回-1。”...毕竟，我们有非常多关于NULL——价值亿万美金的错误的讨论。为什么不开始讨论 -1呢，某种意义上来说 -1 是 null 在int类型下的另一种形式。 4 避免意外的赋值 是的。...你觉得你写了一个超好的API，它真的是既酷炫又直观；接着就出现了一群用户，他们只是把一切类型生搬硬套进 Object 中 直到那该死的编译器停止工作，然后他们突然链接到了错误的方法，认为这一切都是你的错...事实上，你甚至可以把case语句和 惊人的FORTRAN77项声明 类比，对于FORTRAN，它的神秘已经超越了它的功能。
那么你知道为什么 Julia 比 Python 快吗？这并不是因为更好的编译器，而是一种更新的设计理念，关注「人生苦短」的 Python 并没有将这种理念纳入其中。 ?...这就产生了一个问题，即 Python/R 和 MATLAB 等脚本语言同样可以使用 JIT 编译器，这些编译器的优化时间甚至比 Julia 语言都要久。...如果在 MATLAB，Python 或 R 中执行这个操作，则不会抛出错误，这是因为那些语言没有围绕类型稳定性构建整个语言。 当我们没有类型稳定性时会发生什么呢？...我们可以在 Python 中嵌入 JIT，但如果需要嵌入到 Julia，我们需要真的把它成设计为 Julia 的一部分。...在 Python 中，我们可以将任何类型数据放入数组，但是在 Julia，我们只能将类型 T 放入到 Vector{T} 中。为了提供一般性，Julia 语言提供了各种非严格形式的类型。
近期有研究者构建了基于Keras-Fortran的桥梁接口，即Fortran-Keras Bridge（FKB），这种双向桥梁接口将Python生态和Fortran高性能计算连接起来，可以在Fortran...Fortran和Python生态中FKB的作用 FKB/P可以获取Keras的深度学习模型，然后传递给FKB/F，FKB/F可以利用Keras构建和训练的模型，从而将Python的网络模型和Fortran...然后，这些信息转换为与FKB/F中匹配的Fortran神经网络配置，从而允许用户可以在Fortran中构建相同的网络，很容易在Fortran环境中加载和使用。...集合的输出可以是所有预测成员的平均。在机器学习中，集合的结果通常比单个成员的结果要好。集合操作的依据是：不同的成员可能会表现出不同的错误特征，对所有成员进行平均可以平滑误差。...Python和Fortran有效的连接起来，在数值计算模型中充分利用Python生态中的深度学习环境。
可大致划分成2部分——对应设计哲学中的数据部分和解释方式： raw array data：为一个连续的memory block，存储着原始数据，类似C或Fortran中的数组，连续存储 metadata...为什么可以这样设计 为什么ndarray可以这样设计？...因为ndarray是为矩阵运算服务的，ndarray中的所有数据都是同一种类型，比如int32、float64等，每个数据占用的字节数相同、解释方式也相同，所以可以稠密地排列在一起，在取出时根据dtype...，而list需要把每个对象的所有域值都存下来，所以ndarray比list要更省空间。...小结 下面小结一下： ndarray的设计哲学在于数据与其解释方式的分离，让绝大部分多维数组操作只发生在解释方式上； ndarray中的数据在物理内存上连续存储，在读取时根据dtype现组装成对象输出，
其主要思想是将程序看作受众为人类而非计算机的文学作品。」 在很长一段时间里我为这个想法而痴迷，但很不幸这个想法并没有成功。因为这样会致软件开发时间变长，没人认愿意付出这种代价。...他在突破性演讲「Inventing on Principle」中表示：「我们现在的计算机程序概念是一串文本定义，你把它们传递到基于 1950 年代末 Fortran 和 ALGOL 直接得到的编译器。...nbdev 中基于单元格的合并冲突示例。 nbdev 只需创建标准 Python 模块，即可创建模块化可重用代码。...这些测试还可以在普通的持续集成工具中运行，它们对测试错误源提供明确信息。默认 nbdev 模板集成了 GitHub Actions，以实现持续集成等功能。...动态 Python 在常规编辑器或 IDE 中完全支持 Python 的一大挑战是，Python 具备强大的动态特性。
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