Fortran学习笔记目录 书接上回:Fortran学习笔记:02 流控制语句 数组(Array) 定义数组 一维数组 program main implicit none integer :: i integer :: a(10) do i=1,10,1 a(i)=i*i; end do do i=1,10,1 write(*,*) "i=",i,"i*i=",a(i) end do end 数组申明格式: Datatype name(size) 注意,size必

1.求大.求小和求余 IDL> arr=indgen(4) IDL> print,arr 0 1 2 3 IDL> print,arr>3 3 3 3 3 IDL> print,arr<2 0 1 2 2 IDL> print,arr mod 2 0 1 0 1 2.数组与数运算 IDL> ;数组加数 IDL> arr1=indgen(5) IDL> print,arr1 0 1 2 3 4 IDL> arr2=arr1+6 IDL>

文章目录 前言 一.数组的结构和创建 1.数组及其结构 2.行数组的创建 3.对数组构造的操作 二.数组元素编址及寻访 1.数组元素的编址 2.二维数组元素的寻访 三.数组运算 非数的问题 前言 编程语言的编译执行有俩种: 解释型语言:按照源程序中的语句顺序,直接的逐句进行分析解释,并立即执行. 编译型语言:先把源代码全部翻译为目标代码,然后运行目标代码,得到执行结果. 像如C语言就是编译型语言,而MATLAB就是解释型语言. MATLAB精心设计数组和数组运算的目的在于: 使计算程序简单.易读

需要在大数据集(比如数组或网格) 上面执行计算,涉及到数组的重量级运算操作,可以使用NumPy 库. 下面是一个简单的小例子,展示标准列表对象和NumPy 数组对象之间的差别 >>> x = [1, 2, 3, 4] >>> y = [5, 6, 7, 8] >>> x * 2 [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4] >>> x + 10 Traceback (most recent call last): File &qu

1.转置 #reshape(shape)函数改变数组形状,shape是一个元组,表示数组的形状 创建一个包含15个元素的一维数组,通过reshape函数调整数组形状为3行5列的二维数组arr = np.arange(15).reshape((3,5))print(arr) 结果:[[ 0  1  2  3  4]            [ 5  6  7  8  9]            [10 11 12 13 14]] #转置,数组转置可以使用transpose方法或者T属性,转置返回的是

import numpy as np # Numpy数组操作 print('========访问列表元素, 切片,赋值===========') arr = np.array([2., 6., 5., 5.]) print(arr[:3]) print(arr[3]) arr[0] = 5. print(arr) print('========数组唯一性元素===========') print(np.unique(arr)) print('========数组排序,排序索引==========

一．四则运算   (以此为例) 1.加法 2.减法 3.乘法 4.除法 5.幂运算 二．比较运算   (以此为例) 1.<   > 2.>=    <= 3.==    != 三．逻辑运算 all(等同and) any(等同or) NumPY中 all 表示逻辑and,any表示逻辑or 四．广播机制 在进行数组结构不相同的运算时 1.让所有输入数组向最长的数组看齐,shape(结构)不足的用1补齐 2.输出数组shape是输入数组shape各轴上的最大值 3当输入数组之间某个轴相

可能是IVF(inter visual fortran)比LF(lahey Fortran)编译器比较严格的原因 real :: A(L,M) = (/ 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 /) real :: B(M,N) = (/ 1,2,3,4,5,6,7,8 /) 这种复制方式不正确,要用到reshape函数 integer :: a(2,4)=reshape([1,2,3,4,5,6,7,8],[2,4])integer :: b(4,3)=reshape([1,2,

在使用Java进行程序设计的时候,当为一个long型变量赋值一个整数常量时,如果这个值超过int型数据的取值范围,程序就会出现编译错误,但是有一种情况程序不会出错的,就是将多个int型数据进行算数运算的结果赋值给long型变量,即使这个运算结果超过int型数据取值范围,程序也不会出现编译错误.. 测试1: long num=2147483648;给num赋值时,提示出错,超出取值范围. 测试2: package Test; public class Test { public static vo

数组的减法:不同维数

1.数组的声明 integer,parameter::num= integer::student(num) 或者 integer a() 或者 integer a(,) student()= !第一个元素值为5,默认索引值从1开始 赋初值 integer A() data /,,,,/ data /*/ !5个0 data(A(i),i=,,) /,,/ !隐do循环 2.数组操作 3.where...elsewhere...endwhere <fortran95 程序设计>彭国伦 p138

新年第一更!祝愿新的一年技术长足进步哈! 最近在用sklearn的回归分析模型拟合预测遥感图像,遇到了一些问题,好在一一解决,现在总结一下. 1.首先输入sklearn的数据必须reshape(-1,1),只有转换成这种格式才能进行输入.对于多因子的数据,要concatenate((a,b),axis=1),按列进行叠加. 2.  ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')

1.如下所示: 使用SUM对两个数组A1:B2,C1:E3进行运算时,由于行列不匹配返回了错误值. 2.可通过使用IFERROR进行解决. 对判断生成的错误值,通过用0替代进行解决. 3.除以上外,由于是数组运算,需要使用CTRL+SHIFT+ENTER进行特别的数组函数确认.

1.3数组类和系数的运算 与矩阵类只适用与线性代数运算相反,数组类提供通用的数组类,能不利用线性代数的知识来对系数进行操作,比如对每个系数加上一个常数,或者乘上两个数组的系数. 1.数组类型 跟矩阵类一样,数组也是一个具有相同模板参数的类模板.和矩阵类相同,前三个模板参数是必须提供实参的: Array<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> 后三个模板参数是选择性的. 对某些相同的情况,eigen同样也提供类

Python的Numpy数组运算中,有时会出现按axis进行运算的情况,如 >>> x = np.array([[1, 1], [2, 2]]) >>> x array([[1, 1], [2, 2]]) >>> x.sum(axis=0)%x.sum(axis=1) 自己初学时,容易搞混axis=0到底代表的是按行运算还是按列运算,而且这仅是针对二维数组情况,更高维数组就无法仅仅用行列来区分了. 经过自己的研究和实践后,谈一下自己的理解,读者如有不赞

2.1引导 2.2一维数组的创建与寻访 2.3二维数组的创建 2.4二维数组元素的标识 2.5二维数组的子数组寻访和赋值 2.6执行数组运算的常用函数 2.7数组运算和矩阵运算 2.8多项式的表达和创建 2.9多项式运算函数 2.10标准数组生成函数和数组操作函数 2.11数组构建技巧综合 2.12高维数组的创建 2.13关系运算 2.14逻辑操作 2.1 引导 2.1.1 function [ output_args ] = Untitled2( input_args ) x=: y=x.*e

一.复数的数学运算 复数可以用使用函数 complex(real, imag) 或者是带有后缀j的浮点数来指定 a=complex(2,4) print(a) # (2+4j) b=2-5j # 获取对应的实部.虚部和共轭复数 print(b.real,b.imag,b.conjugate()) # 2.0 -5.0 (2+5j) # 数学运算 print(a+b) # (4-1j) print(abs(a)) # 4.47213595499958 复数函数比如正弦.余弦或平方根,使用 cmat

numpy库提供非常便捷的数组运算,方便数据的处理. 1.数组与标量之间可直接进行运算 In [45]: aOut[45]:array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) In [46]: a/5Out[46]:array([[ 0. , 0.2, 0.4, 0.6], [ 0.8, 1. , 1.2, 1.4], [ 1.6, 1.8, 2. , 2.2]])12345678910112.NumPy一元函数对ndarray中的数据执

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描

Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包.功能如下: ndarray 一个具有矢量算法运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环) 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成由C\C++\Fortran等语言编写的代码的工具 numpy本身并没有提供多么高级的数据分析功能,理解numpy数组以及面向数组的计算将有助于更加高效地使用诸如pandas之类的工具 关注的功能集中在

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP