摘要：
随着机器学习技术的快速发展，Scikit-learn库已成为Python中应用最广泛的机器学习工具之一。Fortran作为一种历史悠久的高级编程语言，在数值计算领域仍具有强大的生命力。本文将探讨如何将Fortran与Scikit-learn结合，通过一个实际应用案例，展示Fortran语言在Scikit-learn应用实践中的优势。
一、
Fortran（Formula Translation）是一种历史悠久的编程语言，最初用于科学计算。由于其高效的数值计算能力，Fortran在工程和科研领域有着广泛的应用。Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。本文将介绍如何将Fortran与Scikit-learn结合，实现机器学习在Fortran程序中的应用。
二、Fortran与Scikit-learn的结合
1. Fortran与Python的接口
为了将Fortran与Scikit-learn结合，首先需要实现Fortran与Python之间的接口。Python提供了`f2py`工具，可以将Fortran代码转换为Python可调用的模块。以下是一个简单的Fortran函数，用于计算两个数的和：
fortran
! file: add.f90
subroutine add(a, b, c)
real, intent(in) :: a, b
real, intent(out) :: c
c = a + b
end subroutine add
使用`f2py`工具，可以将上述Fortran代码转换为Python模块：
bash
f2py -c add.f90 -m add
生成的`add.py`模块可以在Python中导入和使用：
python
import add
a = 1.0
b = 2.0
c = add.add(a, b)
print("The sum is:", c)
2. Scikit-learn与Fortran的结合
Scikit-learn提供了`scikit-learn-fortran`扩展，可以将Fortran代码集成到Scikit-learn中。以下是一个使用`scikit-learn-fortran`扩展的示例：
fortran
! file: classify.f90
subroutine classify(x, n, labels)
real, intent(in) :: x(:,:)
integer, intent(in) :: n
integer, intent(out) :: labels(n)
! ... 分类逻辑 ...
end subroutine classify
使用`scikit-learn-fortran`，可以将上述Fortran代码集成到Scikit-learn中：
python
from sklearn_fortran import classify
假设x是输入数据，n是样本数量
x = [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]]
n = x.shape[0]
调用Fortran分类函数
labels = classify(x, n)
print("Labels:", labels)
三、应用实践示例
以下是一个使用Fortran与Scikit-learn进行机器学习的实际案例：使用Fortran编写的神经网络进行手写数字识别。
1. Fortran神经网络实现
我们需要编写一个Fortran神经网络模块，用于前向传播和反向传播：
fortran
! file: neural_network.f90
module neural_network
implicit none
! ... 神经网络参数和变量 ...
contains
subroutine forward_propagation(x, y)
! ... 前向传播逻辑 ...
end subroutine forward_propagation
subroutine backward_propagation(x, y)
! ... 反向传播逻辑 ...
end subroutine backward_propagation
end module neural_network
2. Python接口
使用`f2py`工具将Fortran神经网络模块转换为Python模块：
bash
f2py -c neural_network.f90 -m neural_network
3. Scikit-learn集成
在Python中，使用Scikit-learn的`make_pipeline`和`train_test_split`函数，将Fortran神经网络集成到机器学习流程中：
python
from sklearn_fortran import neural_network
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
加载数据
x, y = load_data()
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)
创建神经网络模型
nn = neural_network.NeuralNetwork()
训练模型
nn.fit(x_train, y_train)
预测测试集
y_pred = nn.predict(x_test)
计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
四、结论
本文介绍了如何将Fortran与Scikit-learn结合，通过一个实际案例展示了Fortran语言在Scikit-learn应用实践中的优势。Fortran的高效数值计算能力与Scikit-learn的强大机器学习功能相结合，为科研和工程领域提供了新的解决方案。
（注：本文仅为示例，实际应用中需要根据具体问题调整Fortran代码和Python接口。）
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