Fortran中的reshape函数的语法如下: ``` RESHAPE(source,shapelist[,order]) ``` 其中,source是要被重新排列的数组,shapelist是一个数组,指定了新的形状,order是一个可选的参数,用于指定元素在新数组中的存储顺序。如果order参数没有指定,则元素按照Fortran中的默认存储顺序进行排列。 使用reshape函数时,需要注意...
简述 下表描述了重塑功能: 功能 描述 reshape(source, shape, pad, order) 它从给定数组源中的元素构造一个具有指定形状形状的数组。如果不包括焊盘,则源的大小必须至少是产品(形状)。如果包含 pad,它必须与 source 具有相同的类型。如果包含 order,它 ...
(1:2) :: order1 = (/ 1, 2 /) integer, dimension (1:2) :: order2 = (/ 2, 1 /) real, dimension (1:16) :: pad1 = (/ -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, & & -9, -10, -11, -12, -13, -14, -15, -16 /) c = reshape( b, (/ 3, 3 /) ) call...
yyy = xx[i].reshape([dim2, dim3, -1], order='F') t2 = time.time() print(f'numpy C reshape: {(t1 - t0)/100} s') print(f'numpy F reshape: {(t2 - t1)/100} s') 测试结果: torch build-in reshape: 9.72747802734375e-07 s torch permute reshape: 1.1897087097167968e-05 s nump...
data2 = np.arange(1.5,13).reshape((3,4),order='F') # (3,4) data3 = np.float32(data1) data4 = np.float32(data2) data3.tofile(path + 'data3.grd') data4.tofile(path + 'data4.grd') Fortran方面没啥需要注意的,正常操作即可 ...
上面代码中,A_mat 是一个通过改变 A2_vector 尺寸得到的矩阵。reshape函数中的order十分重要,因为默认的排列顺序是从上往下排列,order = (/2,1/)可以要求数组从左到右排列。 6. subroutine 子程序不仅可以被主程序调用,也可以被其他子程序调用。以二力杠单元局部单元刚度转换为整体单元刚度为例,介绍子程序调用方...
上面代码中,A_mat 是一个通过改变 A2_vector 尺寸得到的矩阵。reshape函数中的order十分重要,因为默认的排列顺序是从上往下排列,order = (/2,1/)可以要求数组从左到右排列。 6. subroutine 子程序不仅可以被主程序调用,也可以被其他子程序调用。以二力杠单元局部单元刚度转换为整体单元刚度为例,介绍子程序调用方...
a = np.arange(6).reshape((3, 2)) f = np.reshape(a, (2, 3), order='F') # Fortran-like index ordering c = np.reshape(a, (2, 3)) print('a= \n', a) print('f= \n', b) print('c= \n', c) the result: a= [[0 1] [2 3] [4 5]] f= [[0 4 3] [2 1...
C=RESHAPE(F,(/8,3,5/),ORDER=(/3,2,1/)) ! 将Fortran数组序化为C数组序 END 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 例: INTEGER B(2,3),C(8) B=RESHAPE((/1,2,3,4,5,6/),(/2,3/)) ! 赋值给形状为(2,3)的数组 C=(/O,RESHAPE(B,(/6/)),7/) ! 赋值给向量C之前先把B转换成向量...
1. 2. 最后,可以重塑阵列的形状: # Account for python's Row-major ordering. arr = arr.reshape((NTAUg, NTg, NDg, NSIZ)) 1. 2. 如果您更喜欢fortran的列主顺序: arr = arr.reshape((NSIZ, NDg, NTg, NTAUg), order='F') 1.