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。
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
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。
[ 导读 ]最近做实验一直是用Jupyter Notebook编程,有一种打草稿的便捷感,在dataquest上看到一篇博客总结了28种Jupyter Notebook的使用技巧。为了方便大家理解,对原文一个简略的地方进行了适当的解释和扩充。希望大家在用Jupyter Notebook编程时可以更加爽快。
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。
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。
但如果和一些计算机科学家、数据科学家和人工智能专家深入交流过的话,你就会知道他们是多么痛恨Python 的缺点。
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。
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)。
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。
不要误解。Python 的受欢迎程度,仍然得到计算机科学家、数据科学家和人工智能专家的坚实支持。但是,如果你曾经和这些人一起共进晚餐,你也会知道他们对 Python 的弱点有多不满。从运行缓慢,到要求过多的测试,到不顾之前的测试而产生运行时错误——这些都足以让你恼火。这就是越来越多的程序员采用其他语言的原因——顶尖的程序员是 Julia,Go 和 Rust。Julia 擅长数学和技术性的任务,而 Go 擅长模块化程序,Rust 是系统编程的首选。由于数据科学家和人工智能专家要处理许多数学问题,Julia 是他们之中的赢家。即使经过严格的审查,Julia 也有 Python 无法超越的优点。
今天的是讲一讲编程语言,为什么会有这么多不同的编程语言?为什么还会有新的编程语言?
Python 仍然非常流行。但是,如果你现在开始学习 Julia,它将来可能就是你的头等舱船票。
專 欄 ❈PytLab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fort
做数据科学,到底应该学习哪门编程语言呢?本文将从语言的特性、第三方库、公司使用情况来做一些分析。
适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, 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。
在做完一个python项目之后,我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路,首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈,最理想的情况就是有这样一个工具,能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来,这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分,来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作,开源地址:github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
还有,当我们定义数组的时候,在常见的C语言、Java、Python等语言中,都是使用下标0来表示第一个元素的。
今天介绍一个用于处理古气候时间序列分析的Python库--Pyleoclim,摆张图片在这里吧,介绍十分明确,我是用来分析古气候序列数据的
学习Python这么久,大家都知道 Python 是一个 “胶水语言”,应用范围非常广,上到人工智能、机器学习、数据分析,下到各种脚本处理日常。
翻译|姜范波 校对|毛丽 & 寒小阳 Jupyther notebook ,也就是一般说的 Ipython notebook,是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处,从而实现可读性分析的一种灵活的工具。 Jupyter延伸性很好,支持多种编程语言,可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是,它完全免费哦。 Jupyter 界面 默认情况下,Jupyter Notebook 使用Python内核,这就是为什么它原名 IPython No
AttributeError: incompatible shape for a non-contiguous array
Jupyter具有很强的可扩展性,支持许多编程语言,可以很容易地托管在计算机上或几乎所有的服务器上,只需要拥有ssh或http访问权限。 最重要的是,它是完全免费的。
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)
AiTechYun 编辑:nanan 📷 自从AlphaGo战胜柯洁,AI风头就一直无人能及。而对于开发者来说,AI是一个十分广阔的领域,很多编程语言都可以利用AI进行开发。下面是整理出的几种典型编程语言供大家参考: Python Python是AI领域中使用最广泛的编程语言之一,它简单易用,且可以无缝与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用,例如Numpy提供科学的计算能力,Scypy的高级计算和Pybrain的机器学习。 Java Java也是AI项目的一
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。
上周,《黑客与画家》总算翻译完成,已经交给出版社了。 翻译完这本书,累得像生了一场大病。把书稿交出去的时候,心里空荡荡的,也不知道自己得到了什么,失去了什么。 希望这个中译本和我的努力,能得到读者认同和肯定。 下面是此书中非常棒的一篇文章,原文写于八年前,至今仍然具有启发性,作者眼光之超前令人佩服。由于我不懂Lisp语言,所以田春同学帮忙校读了一遍,纠正了一些翻译不当之处,在此表示衷心感谢。 ============================ 为什么Lisp语言如此先进? 作者:Paul Graham
自从AlphaGo战胜柯洁,AI风头就一直无人能及。而对于开发者来说,AI是一个十分广阔的领域,很多编程语言都可以利用AI进行开发。下面是整理出的几种典型编程语言供大家参考: Python Pytho
来源:AI前线(ID:ai-front) 作者: UCI Data Science Initiative
这个话题非常大胆。我是说,软件开发发展到今天,差不多已经有 65 年了。而框架就更年轻了。断定你的语言或框架能活到一百年,这是一个相当大的论断。
本书官方网站: https://www.fortranplus.co.uk/ 提供相关源代码下载。
对于CUDA Fortran用户来说,PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran,还可以支持C/C++。而对于集群用户来说,要将上万行的代码加速移植到GPU集群上,PG
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。
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).”
计量经济学也有很多小的门类,请对号入座。 有很多软件,Stata, Matlab, R, Sas是相对来说用的比较多的。 如果是做应用计量(特别是横截面数据、面板数据),Stata是不二之选,因为不管是管理数据还是跑回归,实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有,而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是,简单! 如果做应用的时间序列,Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面,也不是很有发言权。 如果做理论计量,stata eview
作为AI技术框架的基础语言,与其他编程语言相比,Python能够动态编译,不仅开发效率高,还可以搭建网络、处理数据。
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。
A.1. 第一个计算机语言:Fortran Fortran I 诞生于 1957 年,由 IBM 设计,是世界上第一个真正的计算机语言。 Fortran I 运行于 IBM 704 计算机上。 Fortran I 支持:变量(变量名最多 6 个字符)、If 和 do 语句、格式化 IO。不支持:数据类型声明、单独编译子程序 Fortran II 发布于 1958 年,主要对 Fortran I 的编译器做了优化,并支持了单独编译的子程序。 Fortran IV 发布于 1962 年,并在 1966
NumPy是Numerical Python的简写,是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容:
葛丽丝·霍普博士(作为美国海军军官,她是哈佛1号计算机的首批程序员之一)也遇到了这个问题,这台机器我们在前面提过。这台巨大机电野兽在 1944 年战时建造完成,帮助盟军作战。程序写在打孔纸带上,放进计算机执行。顺便一说,如果程序里有漏洞,真的就直接用胶带来补"漏洞"。
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”,就安装下编译器:
“Hello!大家好哇,欢迎关注“自学气象人”。在这个系列笔记正式开始前呢,我想和大家分享一下作为一个大气科学专业的学子,为什么会选择学习Python。”
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。
NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。
NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。
其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型,而 Python 并不需要,赋值什么数据,变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性,让 Julia 相比 Python 有更好的性能。
Julia 是一种多范式的函数式编程语言,用于机器学习和统计编程。尽管 Python 通常被认为是一种面向对象的编程语言,其实它也是用于机器学习的多范式编程语言。需要注意的是,Julia 语言更多地基于函数范式。此外,Julia 语言虽不如 Python 那么流行,但在数据科学中使用 Julia 具有很大的优势,从而使它在很多情况下成为更好的编程语言选择。
NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)。 从ndarray对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。 下图显示了ndarray,数据类型对象(dtype)和数组标量类型之间的关系。 ndarray类的实例可以通过后面描述的不同的数组创建例程来构造。
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