作為一個學習流體力學的工科學生，我應該學習哪一種編程語言？

01-07

本人工科小碩一枚，平時主要是做一些CFD（計算流體力學）方面的模擬。編程的需求主要是編寫程序處理CFD軟體導出的數據，之前為了方便一直使用matlab作為自己的主力編程語言，但是苦於matlab計算太慢，希望能夠學習一門其它的語言。主要需求：1）便於讀取文件進行數據處理，最好能夠較好的支撐正則表達式；2）能夠做程序界面，主要是以後把之前做的程序做一個界面方便使用。3）運算效率高，本人目前對使用CUDA的GPU編程來做CFD計算比較感興趣，希望所學的語言支持CUDA編程。我之前還學過一點FORTRAN,本科的時候學過C但是基本上忘差不多了。希望能給我推薦一門適合我的編程語言（個人比較傾向Python 和C++）。先謝謝了！

如果只是做後處理，推薦Python。

如果希望寫計算代碼，推薦C++和Fortran。

用點庫吧。自己造輪子太浪費

C++系 paralution, Eigen, cublas, magma, boost

Trilinos/Petsc 適合搞性能。

如果要玩cuda的話c++比較適合，不過不要一下就期待多少倍的性能加成。cuda的體系做sparse solver並不是總能取得很亮眼的性能，並且由於單卡顯存限制，要算大體系必然搞mpi+cuda，學起來要花點時間

後處理用python好了，批量數據寫個c++模塊用python做膠水...pycuda/scipy/numpy/等等都方便

推薦JuliaLang

有很多專門為科學計算設計的特性

如果做數值計算C++和Python選擇，選C++。

Python的速度跟matlab是相似的；

界面C++成熟。

C++是個大坑。。。。但是你還是跳進去吧！

流體這塊我不太懂，但是開源有限元OpenSees是C++搞的，現在風生水起

如果編程底子不是太好又想馬上出活，那還是fortran。對於科學計算的原生支持確實不是C/C++能比的。不是C/C++說不好，而是對於非計算機類專業太難了。

推薦Python，讀取文件、正則表達式都很方便，界面程序可以用PyQt，，Python自身運算性能雖然很差，但Python很多庫底層其實是C++、FORTRAN這類最快的語言寫的，Python只不過包裝一下（比如numpy、scipy），所以實際使用性能並不差，

其實可以試試所謂的「有限元」語言，比如freeFEM，底層是c++，保證了計算速度，同時把一些有限元的操作，如劃分網格等，編成內部函數直接調用，當然也可以自己編成實現自己的想法。另外，是開源的，可以自己搞編譯，也能夠通過mpi做並行，事實上在cfd領域很多搞理論和計算方法的都在用，也很容易上手呢！

看到你說要批量處理數據,我非常推薦你用shell+gnuplot,能輸出latex公式的圖標,也能完成批處理,而且學習成本很低,最多三天.

果斷建議 python +Fortran

我情況和你的類似。是做建築工程的有限元，計算規模可能沒你大，但面臨的問題差不多，並且都不是IT專業出身。

說實話，如果編程底子很強那肯定C/C++了，沒啥猶豫！而且你也不會問這問題了。C++現成的計算庫很多，不比Fortran的少；C++這把大刀啥都能幹，計算界面資料庫。。。不用整那麼多種語言來回折騰，，一站搞齊。

C++要說缺點就三個字：門檻高！讓C++成為高效的數值計算語言，門檻更高！應用C++在數值計算，那麼各層面的數值計算「優化技巧」應該有所了解。否則，C++直白編譯後的計算效率會比fortran的無優化編譯慢不少。而這些技巧，恰恰是工程專業出身的同學非常頭疼並且不感興趣的領域。。。

如果C++不熟悉，又對數值計算有要求，那麼fortran是第一選擇。尤其是for90、03以後的新標準。

--------已有的for代碼資源可以充分利用；

--------另外現成的擴展庫很豐富（必須呀，fortran就是干這個的）；

--------對並行計算先天的支持（這個如果用c++實現，必須高手才搞得來。。）；

--------計算性能的優化，這對非IT專業人員特別受用（工程人員沒見到幾個對程序特精通對代碼編譯選項反覆優化的。。）只要程序結構不是太糟糕，計算效率絕對的沒問題，，，，

所以你的需求選擇fortan，絕對不會錯。

Python比較多面，界面沒問題，處理文本也高效，資料庫也ok，計算也ok（這個計算指得是numpy scipy這些庫，不是py原生內部函數。原生的我試過，大矩陣求解要慢50～100倍）。

--------就說計算部分吧，numpy矩陣這部分的效率很高，和fortran在IVF上特別優化編譯的幾乎沒差別！比for在G95/GFortran這些開源編譯器上的優化編譯還要快得多。.可見numpy的效率是不用質疑的。它本身就是c/fortran 並特別優化編譯出來的，無論是演算法還是編譯技巧。。。都很優秀！

---------換句話說，演算法中能用numpy的盡量用numpy！這是一條保證效率的鐵律。絕大多數情況下，它要比你自己用fortran造的輪子（dll/pyd）要快；比你用C++造的輪子要更加的快；比Matlab這類准編程工具更是要快幾十倍。。。對於工程人員，我敢保證90%的情況都是如此。

--------另外，如有fortran的歷史代碼庫，需要供py調用，那麼f2py是個很好的方案。直接弄成pyd格式的動態庫。這樣py和fortran組合，有較大的靈活性。。

--------至於界面，py相當的方便。自帶就有Tkinter就不錯，大家都介紹過。。要求高的話，第三方選擇也多的很。不過，一般工程應用Tkinter 和Wxpython我覺得夠用了。

--------這幾條，pyhton比C# / VB.net..更適合工程人員「手邊靈活應用」的特點。不管問題大小，隨時調用解決，這也是腳本的優勢。

c++ 或者matlab

matlab的gui工具好方便啊，不過運算速度太坑了，c++做界面有類似的工具沒有，visual studio2008這個軟體能做到不能，單位不能裝其他軟體

看到有人推薦Python我就安心了。

計算用C/C++，因為要確保運算效率。

畫圖、讀數據、作分析用Python或MATLAB。

還是Fortran吧，對部分和整個矩陣的操作不是其他語言何以比的。CFD對速度要求很高，一般要求並行才能滿足，最近幾年Fortran發展緩慢但是也在進步，可以看看在Fortran2008的標準中引入的coarray技術。