fortran学习资料,fortran入门教材

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于fortran学习资料的问题，于是小编就整理了2个相关介绍fortran学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. 为什么越来越多的科学家使用Python、Ruby而非Fortran？
2. 学习区块链，当前有什么优质书籍可以推荐？

为什么越来越多的科学家使用python、Ruby而非Fortran？

fortran专为科学计算而生，因此在科学计算领域占有重要地位。但是fortran由远古大神所创，毕竟年代久远，对于初学者太过生涩，这是不争的事实。Python相对年轻，入门非常简单(动态，万物皆对象。。)，第三方科学计算库也非常丰富，节省了自己开发的时间精力，让科学家有精力去思考更多问题，而不被编程本身的问题限制。

python 是一种具有精确和高效的符号系统的解释性的动态语言。python有一个非常棒的REPL，而且你可以轻易的用dir()从PEPL中生成新的模块。这是python比C， C++, java这些语言更好的一个原因。

python社区从上个世纪九十年代开始就致力于各种各样的数值问题。 社区的目标是：“让python像自然语言一样好的支持各种各样的数值分析，就像matlab做过的一样。”这些努力在后来演化成了我们今天看到的Numpy. Numpy出现几年之后，另一个受Matlab启发的画图工具matplotlib又同样的进入了人们的视野。同时，围绕这个Numpy和matplotlib进行的各种各样的可惜计算的包也被人们整理***成了另一个著名的Scipy模组。python用跟matlab类似的方式实现和支持了矢量化和作图我认为是python好过perl和ruby的主要原因。

今天，在数据科学领域，能够与python并肩的语言有R，matlab/oct***e以及mathematica/sage.等等。但最近的一些努力让人们把R和mathematica的一些特性和好处也迁移到了python中去了。

从R语言里面，python迁移了数据结构和数据相关的各种操作，将它们集成到了著名的pandas包里面。而像scikit-learn, pytorch, tensorflow这些包又将许多做机器学习需要用到的算法集成到了一起。

从mathematica中，python吸收了“笔记本”这样的概念，并将这个概率实现到了非常成功的ipython notebooks中去了。

可以这么说，广泛的社区和模块极大地接受了大多数人的时间，使得新手可以通过很短的努力就实现非常复杂的操作。

同时，python虽然慢，但是python代码的可读性非常高。这使得在科学研究这种要频繁更新计算任务和程序的情景中，python可以极大地提高开发效率。

python也是一门非常优秀的胶水语言。由于各种历史原因，科学家们可能要处理非常诡异，复杂和丑陋的数据流，这些数据流可能会涉及到好几种不用的软件和语言。在这种情况下，科学家往往可以用python将这些不同的语言很好的串起来。

学习区块链，当前有什么优质书籍可以推荐？

谢邀，我来从我的角度回答一下：

1. 首先推荐几本直接写区块链的

区块链革命

区块链-从数字货币到信用社会

区块链-定义未来金融与经济新格局

区块链-技术驱动金融（数字货币与智能合约技术）

区块链-重塑经济与世界

这几本书都是非常好的书籍，可以让你能够给非常好的了解区块链的相关原理和技术细节，对于绝大多数人来说，这些书籍足矣

这几本书都是业界非常知名的书籍，其中我也基本上都看过，感觉还是不错的，甚至值得来回品味

2. 但是说到技术嘛，终归有基础和拓展书籍

区块链的数据核心是分布式数据库，链式数据结构，基本要素是去中心化，其实你只要去研究了，慢慢就明白这里面的原理了

而对于想要了解区块链方面知识的，比特币是不可能绕过去的一个坎，毕竟目前区块链领域，最为成熟的产品就是比特币了。而且区块链最终价值最大的也是数字货币这一块，虽然比特币还不是货币，数字货币也还涉及到很大了金融、政策方面的问题，但可以期待的是至少数字货币是未来无现金社会的最高境界，即使要实现无现金社会并不绝对的需要区块链的技术支持。

到此，以上就是小编对于fortran学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于fortran学习资料的2点解答对大家有用。

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