我可以在Fortran中过早地从函数返回值吗？

在Fortran中，不可以在函数的执行过程中过早地从函数返回值。在Fortran中，函数的返回值是通过函数的名称来传递的，而不是通过return语句。因此，在函数的执行过程中，必须确保函数的所有计算和操作都已完成，然后才能通过函数名称返回结果。

这种设计是为了确保函数的结果是完整和准确的。如果在函数执行过程中过早地从函数返回值，可能会导致未定义的行为和错误的结果。

Fortran是一种面向科学和工程计算的编程语言，主要用于数值计算和科学计算。它具有高性能和并行计算的优势，适用于各种科学和工程领域的应用。

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「React进阶」我在函数组件中可以随便写 —— 最通俗异步组件原理

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NumPy 1.26 中文文档（五十）

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代码分析神器

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Linux下MPI的安装与vscode的配置

/yyy 3.2 vscode配置使用code runner插件运行，进入插件设置页，然后点击在settings.json中编辑，自动进入settings.json 文件文件结构如下所示：可以复制我的配置...三、MPI编程框架 1.MPI_Init 任何MPI程序都应该首先调用该函数。此函数不必深究，只需在MPI程序开始时调用即可（必须保证程序中第一个调用的MPI函数是这个函数）。...MPI_Init(&argc, &argv) Fortran版本调用时不用加任何参数，而C和C++需要将main函数里的两个参数传进去，因此在写main函数的主程序时，应该加上这两个形参。...，可以获得返回值0（即rank = 0）。...在调用该函数时，需要先定义一个整型变量如myid，不需要赋值。将该变量传入函数中，会将该进程号存入myid变量中并返回。

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Python高性能计算库——Numba

因为我发现自己正在受益于这个库，并且从Python代码中获得了令人难以置信的表现，所以我觉得应该要写一些关于Numba库的介绍性文章，也可能会在将来添加一系列小的更多类似教程的文章。...所以“通常”这类库函数是用C / C ++或Fortran编写的，编译后，在Python中作为外部库使用。Numba这类函数也可以写在普通的Python模块中，而且运行速度的差别正在逐渐缩小。...基本上，你写一个自己的“普通”的Python函数，然后给函数定义添加一个装饰（如果你不是很熟悉装饰器，读一下关于this或that）。你可以使用不同类型的装饰器，但@jit可能是刚开始的选择之一。...从我所学习的知识来看，我会认为自己是一个水文学家，我做的很多的一件事是模拟降雨径流过程。简单点来说：通过时间序列数据，例如雨量和空气温度，然后尝试创建模型来判断一条河流的水流量有多少。...这就是为什么大多数模块都是在Fortran或C/C ++中实现的。如前所述：Python在对于这种面向数组的计算来说是慢的。但是Numba允许我们在Python中做同样的事情，而且没有太多的性能损失。

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从Numpy中的ascontiguousarray说起

带着这些疑问，我搜了比较多的资料，在stack overflow上发现一个比较详细的回答，简单明白地将Numpy里面的数组的连续性问题解释清楚了，因此这里翻译过来，希望能帮助到别的有同样疑问的小伙伴。...译文所谓contiguous array，指的是数组在内存中存放的地址也是连续的（注意内存地址实际是一维的），即访问数组中的下一个元素，直接移动到内存中的下一个地址就可以。...如果想要向下移动一列，则只需要跳过3个块既可（例如，从0到4只需要跳过1,2和3）。上述数组的转置arr.T则没有了C连续特性，因为同一行中的相邻元素现在并不是在内存中相邻存储的了: ?...这时候arr.T变成了Fortran 连续的（Fortran contiguous），因为相邻列中的元素在内存中相邻存储的了。...从性能上来说，获取内存中相邻的地址比不相邻的地址速度要快很多（从RAM读取一个数值的时候可以连着一起读一块地址中的数值，并且可以保存在Cache中）。这意味着对连续数组的操作会快很多。

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利用Numpy中的ascontiguousarray可以是数组在内存上连续，加速计算

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Fortran 与 C 数组传递的三种方式

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