Fortran或C+ f2py解微分方程

Question

这更多的是一个设计问题。我参与了一个项目，这个项目需要我们解决一阶微分方程。我知道python有相应的模块，我们一直在使用这些函数。

但是，我们需要积分器速度快，因此我们希望使用自适应步长，并测试scipy包中未包含的其他一些例程。为此，我提出了一个f2py问题，因为用fortran或C编写ODE解算器并使用f2py包装它似乎是有意义的。例如，在fortran和python之间的接口中，“减速”发生在哪里？它是在来回转移内存吗？我想知道在前端我需要考虑什么。当然，我可以直接用python编写(对于初学者来说)，但我听说在python中循环非常慢。

无论如何，我只是在寻找一般性的建议和需要考虑的事情。

谢谢。

Answer 1

我对f2py不熟悉，但你有没有考虑过先试试Cython？如果您不熟悉它，它允许您用标准Python语言的超集编写代码，然后将其转换为C代码，然后编译。如果您的代码主要是循环，这可能会大大提高它的速度。但是请记住，无论何时从Cython内(或从普通C代码中)调用纯Python函数，都会造成瓶颈。(我相信这就是你所说的减速。)

也就是说，我最近丢弃了我编写的一个Cython模块，并将其替换为一个使用Python/C API的手写C++库。这是更好的，因为它让我更多地控制C++代码与NumPy的交互，这在Cython语言中有点挑战性。