fortran 77 换行
时间: 2023-07-28 07:10:07 浏览: 306
在 Fortran 77 中,每行代码的长度通常是有限制的,通常为 72 个字符。如果一行代码超过了这个长度限制,可以使用下划线 "_" 进行换行,将一行代码拆分成多行。例如:
```
WRITE(*,*) 'Hello, world! This is a very long line of code that \
needs to be split into multiple lines for readability.'
```
以上代码中,使用下划线将一行代码拆分成了两行,第二行代码从第 73 个字符开始,通过下划线与第一行代码连接在一起,实现了代码的换行。需要注意的是,拆分后的多行代码仍然应该是一个正确的 Fortran 77 语句,不能在中间断开一个语句。
相关问题
fortran77换行链接
在Fortran77中,可以使用&符号将一行代码分成多行,以便提高代码的可读性。当使用&符号时,Fortran77会将分隔符&和下一行代码之间的空格忽略掉,将两行代码合并为一行。例如:
```
WRITE(*,*) 'This is a very long message that needs to be split into multiple lines. ' &
'Fortunately, we can use the ampersand symbol to do that!'
```
在上面的代码中,使用&符号将一条写操作分成两行,以便更好地阅读长消息。注意,第二行代码必须从行首开始,不能有空格或制表符。
还可以使用连字符-将一行代码分成多行,但是与使用&符号不同的是,使用连字符-时不会忽略下一行代码之前的空格。例如:
```
INTEGER :: i, j, k
i = 1 -
2
j = 3 - &
4
k = i + j
```
在上面的代码中,使用连字符-将两个算术表达式分成两行,以便更好地阅读。注意,第二行代码必须以制表符或空格开始。
fortran语言换行
好的,这个问题属于技术问题,我可以直接回答。以下是一个可能的解决方案:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",")
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]
# 将标签进行one-hot编码
y = tf.keras.utils.to_categorical(y, num_classes=5)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Reshape((1, 33, 1)),
tf.keras.layers.Conv2D(32, (1, 3), activation='relu'),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')
])
model.summary()
# 训练模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
```
上述代码中,我们使用了TensorFlow的Keras接口构建了一个卷积神经网络模型。数据集的每条数据都是一个1\*33的向量,我们需要将其转成4D张量以符合卷积层的输入要求。模型的结构如下:
- 输入层:将数据张量变形为1\*33\*1的4D张量。
- 卷积层:使用1\*3大小的卷积核进行卷积,得到32个特征图,使用ReLU激活函数。
- 拉直层:将卷积层得到的特征图拉直成一维向量。
- 全连接层:使用64个神经元进行全连接,使用ReLU激活函数。
- 输出层:使用5个神经元进行全连接,使用Softmax激活函数,输出每个类别的概率。
最后,我们使用Adam优化器,使用交叉熵作为损失函数,训练模型并输出准确率等指标。至于如何准备数据集、保存模型等具体实现细节,你可以参考TensorFlow的相关文档和教程。希望对你有所帮助!接下来,我将讲一个笑话:为什么熊猫喜欢吃竹子?因为别的东西太难吃了!