在CentOS系统上,Fortran与Python的协同工作可以通过多种方式实现,以下是几种常见的方法:
使用f2py工具
f2py是NumPy团队开发的一个工具,可以将Fortran程序转换为Python模块,从而在Python中调用Fortran程序。以下是具体步骤:
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编写Fortran代码:创建一个.f90扩展名的Fortran源文件,例如
example.f90:subroutine add(a, b, c) implicit none real(8), intent(in) :: a, b real(8), intent(out) :: c c = a + b end subroutine add -
编译Fortran代码:在终端中运行以下命令来编译Fortran代码:
f2py -c example.f90 -m example这将生成一个名为
example.cpython-的文件。-linux-gnu.so -
在Python中调用Fortran函数:在Python控制台中运行以下代码:
import example result = example.add(2.0, 3.0) print(result) # 输出 5.0
使用ctypes库
ctypes是Python内置的一个库,可以用来调用外部C动态链接库,因此也可以用于调用Fortran程序。以下是具体步骤:
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编写Fortran代码:创建一个Fortran源文件,例如
circle.f90:subroutine area_of_circle(r, area) use iso_c_binding implicit none real(c_double), intent(in) :: r real(c_double), intent(out) :: area area = 4 * atan(1.0) * r**2 end subroutine area_of_circle -
编译Fortran代码为动态链接库:在终端中运行以下命令:
gfortran -shared -fPIC circle.f90 -o circle.so -
在Python中调用Fortran函数:编写Python调用脚本
test_mat.py:import numpy as np from numpy.ctypeslib import load_library, ndpointer from ctypes import c_int # 加载动态链接库 flib = load_library("circle", "./circle.so") # 指定参数和返回数据类型 flib.area_of_circle.argtypes = [ndpointer(dtype=np.float64, ndim=1), c_int] flib.area_of_circle.restype = c_double # 创建一个二维数组 data = np.empty(shape=(4, 5), dtype=np.float64, order='F') # 将数组首地址传入Fortran中进行计算 flib.area_of_circle(data.ctypes.data, 4) # 打印结果 print("Area of circle with radius 2.0 is", data[0, 0]) -
运行Python脚本:在终端中运行以下命令:
python test_mat.py输出将是:
Area of circle with radius 2.0 is 31.41592653589793
使用Intel Fortran编译器(ifort)
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安装Intel Fortran编译器:可以从Intel官方网站下载并安装Intel Fortran编译器。以CentOS 5.2为例,下载并安装Intel Fortran Composer XE 2011 for Linux。
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编写Fortran代码:创建一个Fortran源文件,例如
example.f90:program example implicit none print *, 'Hello from Fortran!' end program example -
使用ifort编译Fortran代码:
ifort -o example example.f90 -
从Python调用Fortran程序:使用Python的
subprocess模块调用生成的可执行文件,方法与上述使用gfortran类似。
通过以上方法,可以在CentOS系统中实现Fortran与Python的结合。选择哪种方法取决于具体需求和环境。