概述
import numpy as np
from numpy import cos,sin,exp
from trapzdv import trapzdv
def func(x):
return np.array([x**2,x**3,cos(x),sin(x),exp(x)])
if __name__ == '__main__':
xs = np.linspace(0.,20.,100)
ans = trapzdv(func,xs,5)
print 'from Fortran:',ans
print 'exact:',np.array([20**3/3.,20**4/4.,sin(20.),-cos(20.),exp(20.)])Fortran例程是：
subroutine trapzdv(f,nf,nxs,result)
integer :: I
double precision :: x1,x2
integer,intent(in) :: nf,nxs
double precision,dimension(nf) :: fx1,fx2
double precision,intent(in),dimension(nxs) :: xs
double precision,intent(out),dimension(nf) :: result
external :: f
result = 0.0
do I = 2,nxs
x1 = xs(I-1)
x2 = xs(I)
fx1 = f(x1)
fx2 = f(x2)
result = result + (fx1+fx2)*(x2-x1)/2
enddo
return
end问题是Fortran只在func(x)中集成了第一个函数.
查看打印结果：
from Fortran: [ 2666.80270721 2666.80270721 2666.80270721 2666.80270721 2666.80270721] exact: [ 2.66666667e+03 4.00000000e+04 9.12945251e-01 -4.08082062e-01 4.85165195e+08]
workarond的一种方法是修改func(x)以返回给定的值
在函数数组中的位置：
def func(x,i):
return np.array([x**2,exp(x)])[i-1]subroutine trapzdv(f,x2,fx1,fx2
integer,nxs
x1 = xs(I-1)
x2 = xs(I)
do J = 1,nf
fx1 = f(x1,J)
fx2 = f(x2,J)
result(J) = result(J) + (fx1+fx2)*(x2-x1)/2
enddo
enddo
return
end哪个有效：
from Fortran: [ 2.66680271e+03 4.00040812e+04 9.09838195e-01 5.89903440e-01 4.86814128e+08] exact: [ 2.66666667e+03 4.00000000e+04 9.12945251e-01 -4.08082062e-01 4.85165195e+08]
但是这里func的调用次数是必要的5倍(在实际情况下是func
具有300多个功能,因此它将被称为300倍以上.
>有没有人知道一个更好的解决方案,使Fortran识别func(x)返回的所有数组？换句话说,使Fortran将fx1 = f(x1)构建为一个数组,其中5个元素对应于func(x)中的函数.
OBS：我正在使用f2py编译-c –compiler = mingw32 -m trapzdv trapzdv.f90
在Fortran 90中,您可以创建返回数组的函数,但这也不是f2py可以执行的操作,尤其是因为您的函数不是Fortran函数.
您唯一的选择是使用循环解决方法,或重新设计您希望python和Fortran如何交互.
总结
以上是编程之家为你收集整理的f2py,返回数组的Python函数(向量值函数)全部内容，希望文章能够帮你解决f2py,返回数组的Python函数(向量值函数)所遇到的程序开发问题。
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