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）。
Q：怎样改进ADINA-AUI 中实体的显示效果？ A：在某些情况下，ADINA-AUI 显示的实体在边界上不光滑，这仅仅是显示的问题，并不影响几何尺寸的精确度。为了改进显示的效果， 1 点击Modify Mesh Plot 。 2 点击Line Depiction 。 3 将ADINA-M Chord Angle 由默认的0.4改为0.1 并且点击OK。 4 点击Surface Depiction 。 5将ADINA-M Chord Angle 由默认的0.4改为0.1 并且点击OK。 6 点击OK，关闭Modify Mesh Plot 对话框。 Q：为什么AUI 的图形功能在我的计算机上不能正常的工作？ A：有些计算机的显卡在Open GL 图形系统中不能正常的工作。请切换到Windows GDI 图形系统，在Edit 菜单中，点击Graphics System ，然后选择Windows GDI 图形系统。 Q：当我从ADINA-AUI 打印文件时，为什么打印不出来任何结果？ A：注意只有Windows 版本才会发生这样的问题。 当使用Open GL 图形方式时，有的打印机会出现上述问题。为解决该问题，当打印的时候，选择Windows GDI 图形方式。从菜单Edit > Graphics System… 中选择Windows GDI 作为图形系统，然后开始打印。 注意打印结束后，可以将图形系统切换回Open GL 以便获得更快的图形效果。 Q：为什么安装了浮动License(Floating Industry或者Floating Educational)后，Adina无法启动？ A：如果安装过程正确，而且电脑上的防火墙不阻止Adina读取服务器上的License，那么这样的问题一般是由于计算机使用了中文名。不论是Adina的服务器还是Adina客户端，都不允许使用中文计算机名。 Q：如何将壳单元厚度显示出来？ A：在Display-->Geometry/Mesh Plot-->Modify打开的窗口中点击Element Depiction，在新打开的窗口中的Shell Element Attributes域中选择Top/Bottom（默认是Mid-Surface）。
flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数，即返回一个折叠成一维的数组。但是该函数只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表是不行的。
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。
在MATLAB中可调用的C或Fortran语言程序称为MEX文件。MATLAB可以直接把MEX文件视为它的内建函数进行调用。MEX文件是动态链接的子例程，MATLAB解释器可以自动载入并执行它。MEX文件主要有以下用途： 对于大量现有的C或者Fortran程序可以无须改写成MATLAB专用的M文件格式而在MATLAB中执行。 对于那些MATLAB运算速度过慢的算法，可以用C或者Frotran语言编写以提高效率。
行是指多维数组一维展开的方式，对应的是列优先。C/C++中使用的是行优先方式（row major），Matlab、Fortran使用的是列优先方式（column major），PyTorch中Tensor底层实现是C，也是使用行优先顺序，因此也称为 C order。
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。
今天我们学习python数据分析中一个很有用的模块NumPy，NumPy是使用Python进行科学计算的基础包。它包含其他内容：
matlab简介 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 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
在进行科学计算或深度学习等任务时，我们经常会使用一些优化库，如Intel Math Kernel Library (MKL)。然而，有时在运行程序时可能会遇到以下错误信息：Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll。这个问题通常是由于MKL库文件无法正确加载导致的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
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。
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
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例，假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
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。
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。
两个函数都是改变数组的形状，但是resize是在本身上进行操作，reshape返回的是修改之后的参数
[1946: John von Neumann, Stan Ulam, and Nick Metropolis, all at the Los Alamos Scientific Laboratory, cook up the Metropolis algorithm, also known as the Monte Carlo method.]
Glmnet是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室），软件主要面对科学计算、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。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
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。
英文：Barry A. Cipra 译者：JULY 链接：blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6127953 发明十大算法的其中几位算法大师 一、1946
参考论文： The Best of the 20th Century: Editors Name Top 10 Algorithms。 By Barry A. Cipra。地址：http://www.uta.edu/faculty/rcli/TopTen/topten.pdf。
MKL是Intel公司出品的数学函数库，有C和Fortran接口。它集成BLAS， LAPACK 和 ScalLAPACK 等函数库。其中，Lapack 包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题。
21世纪初，科研人员总结了上个世纪对工业界影响最大的10个算法，其中大多数算法都在EDA领域有重要应用。我们今天来看一下，这10大算法，你在大学期间学过哪些？在工作中学过和用到哪些？如果10个算法你全部在工作中应用到，说明你已经对人类一个世纪以来研究的精华掌握得很好了。
计算机内存是一维的，在存储多维数组时，有些语言按行优先原则，有些语言按列优先原则。Fortran语言就属于按列优先原则。 Fortran语言用reshape函数描述一个二维数组，比如下面的二维数组 用
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现，因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。
这5年中，数据分析又发生了很大的变化。尤其是眼见着OpenAI的GPT横扫技术领域，让以往一切模型方法看起来都像“小孩子的游戏”一样。大模型成为了海量信息和有效信息之间的新桥梁，而上一座桥梁是以谷歌的PageRank为代表的搜索算法。幸好，因为数据分析是直接跟数据打交道，并且要根据数据生成决策，这方面是人的强项，暂时不会受到影响。
矩阵是二维数组，而向量是一维数组，内置函数matmul不能实现矩阵与向量的乘法运算。在这一点Fortran不如matlab灵活。
numpy包(模块)几乎总是用于Python中的数值计算。这个软件包为Python提供了高性能的向量、矩阵、张量数据类型。它是在C和Fortran中创建的，因此当计算被矢量化（用矩阵和矢量表示操作）时，性能很高。
摘要总结：本文主要介绍了NumPy（Numerical Python）中的一些数据结构和常用函数。主要包括：数组（array）、矩阵（matrix）、数组操作相关函数、矩阵操作相关函数、NumPy的子库numpy.core和numpy.lib等。通过这些函数，我们可以方便地进行数值计算、线性代数、傅里叶变换等操作，是进行科学计算和数据处理的重要工具。
numpy对于多维数组的运算在默认情况下并不使用矩阵运算，进行矩阵运算可以通过matrix对象或者矩阵函数来进行；
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。
本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。
最近一位朋友问我，开发的代码是怎么在芯片运行起来的，我就开始给他介绍代码的预编译、汇编、编译、链接然后到一般的文件属性，再到代码运行。但是大佬问了我一句，CPU到底是怎么执行到每一个逻辑的，就讲了哈CPU的架构。这是时候真的有些迷了，虽然有模电数电的底子，但是自己都说迷糊了，汇编怎么对应到机器码再到怎么执行每一个逻辑。
Args： 顺序：{‘C’，’F’，’A’，’K’}，可选。 “C” 意思是以行大（C形）的顺序变平。 “F” 表示按列主要（Fortran风格）顺序变平。 如果a是Fortran在内存中连续的，那么”A” 意味着以列主要顺序变平，否则按行排序。 “K” 意思是按照元素在内存中出现的顺序来压扁a。 默认值是’C’。
单位矩阵是个方阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为1。其他全都为0，eg:
我的路径为：C:\Program Files (x86)\mingw-w64\i686-8.1.0-posix-dwarf-rt_v6-rev0\mingw32\bin
本系列讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本系列的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。
作为数据科学家，从加载数据到创建和部署模型，我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
在这里，“数据”是指结构化的数据，例如：记录、多维数组、Excel 里的数据、关系型数据库中的数据、数据表等。
一. Python相关的科学计算库 ● NumPy NumPy是Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础库。它提供了如下内容：快速有效的多维数组对象ndarray，数组之间的运算，基于数组的数据读写到磁盘功能，线代运算，傅里叶变换，随机数生成，将C、C++和Fortran集成到Python的工具。 ● pandas pandas提供了丰富的数据结构和功能，可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之
2019 年，「事件视界望远镜」团队拍下了第一张黑洞照片。这张照片并非传统意义上的照片，而是计算得来的——将美国、墨西哥、智利、西班牙和南极多台射电望远镜捕捉到的数据进行数学转换。该团队公开了所用代码，使科学社区可以看到，并基于此做进一步的探索。
R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。
numpy用途是很广的，涉及到数字计算等都可以使用，它的优势在于底层是C语言开发的数据非常快。
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
1 介绍 该文档是约翰·巴克斯的一个简单的传记，约翰·巴克斯是20世纪有影响力的计算机科学家。他参与研发了FORTRAN, ALGOL等语言，以及帮助创建了BNF范式，用于程序设计语言的语法。由于FORTRAN和BNF的贡献，他于1977年获得ACM图灵奖。 2 早年活动（1924 - 1950） 约翰·华纳·巴克斯于1924年12月3日出生在美国宾夕法尼亚州的费城。他的父亲是一名富有的股票经纪人，约翰·巴克斯就读于宾夕法尼亚州波茨敦的一所著名高中。但他一点也不喜欢上学，用他自己的话说: 我每年都不及格。我
在过去的十年中，Python 已成为科学计算中最受欢迎的编程语言之一。 其成功的原因很多，随着您着手本书，这些原因将逐渐变得明显。 与许多其他数学语言（例如 MATLAB，R 和 Mathematica）不同，Python 是一种通用编程语言。 因此，它为构建科学应用并将其进一步扩展到任何商业或学术领域提供了合适的框架。 例如，考虑一个（某种）简单的应用，该应用要求您编写软件并预测博客文章的受欢迎程度。 通常，这些是您要执行此操作的步骤：
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