Numpy TensorFlow和Fortran(Numpy, TensorFlow and Fortran)的联系和区别

在本文中，我们将介绍Numpy、TensorFlow和Fortran，并详细介绍它们之间的联系和区别。同时，我们还会探讨Numpy中与Fortran相关的重要概念——Fortran顺序（Fortran order），以及在TensorFlow中使用tf.reshape函数时，如何正确指定数组的顺序（order）。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy（Numpy）

Numpy是Python中一个流行的科学计算库，它提供了高效的多维数组（ndarray）对象、用于数组运算的函数和工具、以及用于处理输入输出的函数。由于Numpy的目标是提供快速的大量数据数值计算，因此它的设计和实现围绕着数组运算做了很多优化。

Numpy数组的主要优势在于它们的高效性。Numpy数组是连续存储在内存中的，因此它们对于数组操作具有极高的效率。与Python列表相比，Numpy数组的另一个重要区别在于Numpy数组可以包含任意数量的维度。由于Numpy数组在内存中是连续存储的，因此它们可以跨越多个维度实现同时操作，这进一步提高了Numpy数组运算的效率。

同时，Numpy还提供了各种常用函数，例如计算标准差、均值等数值统计函数，以及用于数组操作的函数（如np.dot，np.transpose等）。

TensorFlow (TensorFlow)

TensorFlow是由Google公司开发的开源机器学习框架，被广泛应用于深度学习等领域。TensorFlow通过定义计算图（computation graph）来描述计算流程。在这个计算图中，节点表示数据处理和变换的操作，边表示数据流动的方向。

TensorFlow中的张量（tensor）是一种多维数组对象，类似于Numpy中的ndarray。通过这种数据结构，TensorFlow可以处理各种类型的数据，并在计算图中完成各种复杂的计算。

TensorFlow中使用的张量是按照C顺序存储的，C顺序（也称作row-major顺序）是指数据按照行优先的顺序依次存储，例如对于一个二维数组a，按照C顺序存储时，第一个元素是a[0,0]，接下来依次是a[0,1]、a[0,2]……a[0,N-1]和a[1,0]、a[1,1]、a[1,2]……a[1,N-1]，以此类推。

Fortran (Fortran)

Fortran是一种编程语言，主要用于科学计算和数值分析等领域。Fortran的出现可以追溯到上个世纪五六十年代，虽然它不如C语言、Python或Java等语言那么流行，但在科学计算领域中依然有很广泛的应用。

Fortran中使用的数组是按照行优先的方式存储的，这种顺序被称为Fortran顺序（Fortran order）或列优先（column-major）。Fortran顺序是指数组数据按照列优先的顺序依次存储，例如对于一个二维数组a，按照Fortran顺序存储时，第一个元素是a[0,0]，接下来依次是a[1,0]、a[2,0]……a[M-1,0]和a[0,1]、a[1,1]、a[2,1]……a[M-1,1]，以此类推## Numpy中的Fortran顺序

在Numpy中，我们可以通过在创建数组的时候指定order参数来指定数组的顺序。如果设置order=’F’，则可以创建一个Fortran顺序的数组，例如：

import numpy as np
a = np.ones((5, 3), order='F')

在对这个数组进行一些操作时，我们要注意它是按照Fortran顺序存储的。例如，如果我们要对该数组进行转置操作，需要使用np.transpose函数，并通过axes参数指定转置后的维度顺序，例如：

b = np.transpose(a, axes=(1, 0))

需要注意的是，如果不通过axes指定维度顺序，转置操作会默认按照行优先的顺序进行，这可能导致结果不符合我们的预期。

TensorFlow中的顺序设置

在TensorFlow中，我们需要使用tf.reshape函数来改变张量的形状。tf.reshape函数需要指定输出张量的形状，而输入张量的形状则会被自动推导。需要注意的是，如果输入张量是Fortran顺序的，那么我们需要通过设置tf.reshape函数的参数order指定输出张量的顺序，例如：

import tensorflow as tf
a = tf.ones((5, 3), order='F')
b = tf.reshape(a, shape=(3, 5), order='F')

同样需要注意的是，如果不设置order参数，TensorFlow默认会将张量按照C顺序进行重新排列，这也可能导致结果不符合预期。

总结

对于科学计算和机器学习领域的开发者来说，掌握Numpy和TensorFlow这两个包含多维数组运算的库是非常重要的。在使用这两个库时，我们需要了解Fortran顺序的概念，并注意在编写代码时指定正确的顺序，以避免不必要的错误。