Numpy函数的Fortran等价物

由于速度限制，我正在尝试将一些东西从Python翻译成Fortran。（这样我就可以在上面使用f2py了。）

问题是代码中包含许多Fortran 90中不存在的NumPy函数。所以我的问题是：是否有一个Fortran库至少实现了Fortran中的一些NumPy功能

我必须在代码中使用的函数通常很简单，因此我可以手动翻译它们。然而，我不想在这里重新发明轮子，特别是因为我在Fortran方面没有那么多经验，我可能不知道一些重要的注意事项

不管怎样，这里是我需要的一些函数的列表

np.mean (with the axis parameter)
np.std  (with the axis parameter)
np.roll (again with the axis parameter)
np.mgrid
np.max  (again with axis parameter)

---

在这一点上，任何东西都是有帮助的。我并不指望能找到所有的替代品，但如果其中至少有一些已经存在，那就太好了。

我发现gfortran的内在程序列表在这里作为第一个参考非常有用

np.平均值

（带轴参数）
见sum。它有一个轴参数。结合大小，它可以输出平均值：

result = sum(data, dim=axis)/size(data, dim=axis)

在这里，结果比数据少一个维度

np.std

（带轴参数）

np.滚动

（再次使用轴参数）

np.mgrid

np.max

（再次使用轴参数）
请参见maxval，它有一个

dim

参数

我不知道有哪种Fortran与NumPy相当。Fortran基于标准的数组功能使得“基本”库尚未出现。不过，有几项举措：

“用Fortran语言收集个人科学惯例”

“Fortran Wiki是讨论Fortran编程语言和科学计算各个方面的开放场所。”

“FLIBS-Fortran模块的集合”

现代Fortran通用资源。包含“Python Fortran Rosetta Stone”

---

您是否将这些函数应用于整个

numpy

数组？或者反复使用它们？如果您的

numpy

代码已经很好地使用了这样的函数，那么转换为Fortran或C（通过Cython）可能不会获得那么多。@hpaulj我正在将它们用于整个numpy数组，但整个过程都在两个大循环中，我无法摆脱。所以我认为没有办法解决这个问题（除了可能使用Cython，但我现在没有时间学习Cython）。Python循环很慢，Fortran循环很快。特殊函数（如果存在的话）的使用时间会更短，但不会比优化良好（例如向量化）的循环更快。cshift（）可能是np.roll的朋友。。。（可能spread（）+implicated do loop是np.mgrid的朋友？？？）但我想为了提高速度，可能需要重新安排计算，并将一些计算合并到单个循环中（虽然根本不确定…），这不是一个内在循环，但如果您确实使用此处建议的sum+size组合实现了一个平均函数，您还可以使用一个线性定义std，例如数学恒等式Var[x]=e[x^2]-e[x]^2:

std=sqrt（mean（data**2，dim=axis））-mean（data，dim=axis）**2）

GNU科学图书馆还有Fortran接口：