Исходное сообщение
"Выпуск Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 1.19" Отправлено Scriptor, 23-Июн-20 12:57
С Фортраном все хорошо. У него немного другое использование. Python + условный "стек NumPy" (NumPy/SciPy/Pandas/Matplotlib/Sklearn/...) используют там, где нужно обрабатывать данные с помощью алгоритмов, которые сами по себе нетривиальны, но не требуют безумных ресурсов. Например: снятые с прибора данные обрезать, преобразовать, пройтись шумодавом, вычислить коэффициенты линейной регрессии и отрисовать в виде картинки. Причины: (1) писать удобнее, чем на Фортране (2) стек модулей уж очень удачный получился, все необходимое на разные случаи собрано в одном месте. А в Фортран приходится лезть тогда, когда критична именно высокая производительность, когда нужно выжимать максимум мощности, параллелить и т.д. Например, квантовохимический расчет. Впрочем, есть проекты типа Psi4, который предоставляет Python API для квантовохимических модулей, написанных на крестах. Схема тут в целом примерно та же -- высоконагруженные вещи пишутся на Фортране/С/C++, плюс делают обертку на Python. Нюанс еще в том, что для многих "классических" задач (типа преобразований матриц, задач оптимизации и т.д.) уже написаны и компилируемые реализации, и Python API -- и можно смело обойтись только последним. А для "новых" задач (та же квантовая химия, моделирование погоды, астрономические задачи, ядерная физика) -- т.е. там где продолжают развиваться какие-то алгоритмы -- там без Фортрана/С/C++ никак.