这主要是出于好奇而提出的问题。我注意到numpy测试套件containstestsfor128bitintegers,和numerictypesmodule指的是int128、float256(octupleprecision？)，以及其他似乎没有映射到我机器上的numpydtypes的类型。我的机器是64位的，但我可以使用四重128位float(butnotreally)。我想如果可以在软件中模拟四重float，理论上也可以模拟八重float和128位整数。另一方面，直到现在我以前从未听说过128位整数或八倍精度float。如果没有相应的dtype，为什么在numpy的numeric
我认为这个问题已经在某个地方得到解决，但我花了过多的时间寻找答案，包括深入研究源代码。我试图将问题放在第一段中。其余部分显示了问题的基本示例。我正在尝试编译一个包含USE语句的模块，该语句指向另一个更通用的模块。我宁愿将使用过的模块分开，以便它可以作为一组常规设置用于多个“包”中。当我使用f2py编译这两个模块时，一切都像fortran端所宣传的那样工作，但从python端USE似乎被忽略了。如果我允许f2py生成签名文件，该文件包含适当的USE语句，但如果我完成编译并从生成的库中导入，所用模块的参数在包含use语句的模块。以下是说明情况的两个模块:MODULEtestINTEGER,
我认为这个问题已经在某个地方得到解决，但我花了过多的时间寻找答案，包括深入研究源代码。我试图将问题放在第一段中。其余部分显示了问题的基本示例。我正在尝试编译一个包含USE语句的模块，该语句指向另一个更通用的模块。我宁愿将使用过的模块分开，以便它可以作为一组常规设置用于多个“包”中。当我使用f2py编译这两个模块时，一切都像fortran端所宣传的那样工作，但从python端USE似乎被忽略了。如果我允许f2py生成签名文件，该文件包含适当的USE语句，但如果我完成编译并从生成的库中导入，所用模块的参数在包含use语句的模块。以下是说明情况的两个模块:MODULEtestINTEGER,
关于让numpy使用多核(在Intel硬件上)处理内部和外部向量积、向量矩阵乘法等事情的最新技术水平如何？我很乐意在必要时重建numpy，但此时我正在寻找无需更改代码即可加快速度的方法。作为引用，我的show_config()如下，我从来没有观察到numpy使用多个核心:atlas_threads_info:libraries=['lapack','ptf77blas','ptcblas','atlas']library_dirs=['/usr/local/atlas-3.9.16/lib']language=f77include_dirs=['/usr/local/atlas-3.9
关于让numpy使用多核(在Intel硬件上)处理内部和外部向量积、向量矩阵乘法等事情的最新技术水平如何？我很乐意在必要时重建numpy，但此时我正在寻找无需更改代码即可加快速度的方法。作为引用，我的show_config()如下，我从来没有观察到numpy使用多个核心:atlas_threads_info:libraries=['lapack','ptf77blas','ptcblas','atlas']library_dirs=['/usr/local/atlas-3.9.16/lib']language=f77include_dirs=['/usr/local/atlas-3.9
我正在使用以下代码在map上绘制数据:importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmfrommpl_toolkits.basemapimportBasemapfrommatplotlib.patchesimportPolygonfromscipy.ioimportnetcdfncfile=netcdf.netcdf_file(myfile.nc,'r')lon=ncfile.variables['longitude'][:]lat=ncfile.variabl
我正在使用以下代码在map上绘制数据:importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmfrommpl_toolkits.basemapimportBasemapfrommatplotlib.patchesimportPolygonfromscipy.ioimportnetcdfncfile=netcdf.netcdf_file(myfile.nc,'r')lon=ncfile.variables['longitude'][:]lat=ncfile.variabl
我正在开发一个需要Python绑定(bind)的包dgtsvsubroutine来自LAPACKFortran库。目前，我正在分发Fortran源文件dgtsv.f，以及我的Python代码，并使用numpy.distutils自动包装它并将其编译成一个可从Python调用的共享库_gtsv.so。这是我的setup.py文件目前的样子:fromnumpy.distutils.coreimportsetup,Extension,build_extimportosfortran_sources=["dgtsv.f"]gtsv=Extension(name="pyfnnd._gtsv",s
我正在开发一个需要Python绑定(bind)的包dgtsvsubroutine来自LAPACKFortran库。目前，我正在分发Fortran源文件dgtsv.f，以及我的Python代码，并使用numpy.distutils自动包装它并将其编译成一个可从Python调用的共享库_gtsv.so。这是我的setup.py文件目前的样子:fromnumpy.distutils.coreimportsetup,Extension,build_extimportosfortran_sources=["dgtsv.f"]gtsv=Extension(name="pyfnnd._gtsv",s
动机看看下面的图片。给定的是红色、蓝色和绿色曲线。我想在x轴上的每个点找到支配曲线。这在图片中显示为黑色图形。从红色、绿色和蓝色曲线的属性(一段时间后增加并保持不变)归结为找到最右侧的主导曲线，然后向左侧移动找到所有交点并更新主导曲线曲线。这个概述的问题应该解决T次。这个问题还有最后一个转折点。下一次迭代的蓝色、绿色和红色曲线是通过上一次迭代的主导解加上一些变化的参数构建的。如上图示例:解决方案是黑色功能。此函数用于生成新的蓝色、绿色和红色曲线。然后问题再次开始，为这些新曲线等找到主导曲线。简而言之问题在每次迭代中，我从固定的最右边开始，评估所有三个函数，看看哪个是主导函数。这种评估在
