如何用 Python 写一个带 GUI 的科学计算程序

现在在用Anaconda，基本用到的科学计算库都打包好了。

跨平台，我只用过linux和windows的，没问题。

但题主貌似用的是Mac，所以我没测试过。

计算精度，因为我需要小数点后四位就差不多了，所以可以满足，具体题主得测试。

以下一点自己的看法：

曾经自己用

python + PyQt + pandas + numpy + matplotlib 写过一个数据可视化的分析工具。

但是速度比较慢，慢在matplotlib画图嵌入qt的gui中，数值计算库的速度还是比较快的。

Anaconda里的pyside和pyqt基本一样，都是python对qt的封装

根据自己经历，建议题主用python进行科学计算，然后直接用matplotlib画图，不要做gui了。

其他的gui库我没用过，题主可以试试，或者等待别人的回答。

另外，Anaconda主页上还提供了一个基于ipython notebook 的交互界面Wakari，体验了下，感觉一般吧，主要是因为国内网速太慢。

MPI（message passing interface），是一个消息传递接口。MPI的函数总共有287个。

想实现一个MPI并行计算的程序的话，只要掌握MPI的工作机理和6个简单的MPI函数便可以了，本文介绍4个简单MPI函数：MPI_INIT、MPI_COMM_RANK、MPI_COMM_SIZE和MPI_FINALIZE。

注意：以下调用格式为Fortran格式，大部分教程都是C语言的MPI介绍，这里以及以后的文章都是以Fortran为基础，尤其要注意Fortran不分大小写。

先给出一个最简单的Hello_world的Fortran + MPI的程序，在此基础上来分析MPI的4个最简单的函数——MPI_INIT、MPI_COMM_RANK、MPI_COMM_SIZE和MPI_FINALIZE。

MPI_Init用来初始化MPI执行环境，建立多个MPI进程之间的联系，为后续通信做准备。

MPI_Finalize则是结束MPI执行环境。

MPI_Comm_rank就是来标识各个MPI进程的，告诉调用该函数的进程“我是谁？”。

MPI_COMM_SIZE用来标识相应进程组中有多少个进程。

2.1. 将以上内容保存为hello_world.f90，上传到服务器的文件夹/home/xldeng/mpi里面：

2.2. 编译hello_world.f90为hello_world，并用ls查看内容：

2.3. 使用服务器里面的命令来调用不同的节点上面的核来计算：

3.1 . 注意程序中的一个小细节：

含义为调用mpi的库函数，因为使用的是Intel MPI + Fortran90，所以调用的方式为：use mpi。Fortran77可能需要 include "mpif.h"。

3.2 . 在2.2节中的mpiifort是ifort的并行使用方法，检验mpiifort的用法：which mpiifort或者是mpiifort -v。

3.3 . 在2.3节中的说明：本程序的运行平台为服务器上，所以使用的是 MPI使用指南 | 武汉大学超算中心 中提供的提交方法。如果在单台服务器上面，可以使用如下命令：

来运行程序。

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