C 风格(C_CONTIGUOUS):行优先存储,即数组的行元素在内存中是连续的。 Fortran 风格(F_CONTIGUOUS):列优先存储,即数组的列元素在内存中是连续的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 默认创建的 NumPy 数组为C风格 arr_c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],order='C')print("C 风格...
内存布局的影响 NumPy 的数组可以以行优先(C 风格)或列优先(Fortran 风格)的顺序存储。...("\nFortran 风格数组:") print(arr_f.flags) 输出: C 风格数组: C_CONTIGUOUS : True F_CONTIGUOUS : False Fortran...风格数组: C_CONTIGUOUS : False F_CONTIGUOUS : True 优化策略:选择合适的内存布局如果需要...
ndarray.flags用于获取和了解ndarray对象内存布局相关信息。 它能展现数组在内存中的存储特征,辅助优化数据处理。C_CONTIGUOUS(C_CONTIG)标志表明数组按C顺序存储。即行优先存储,元素在内存中按行依次排列。比如二维数组[[1, 2], [3, 4]],先存第一行再存第二行。F_CONTIGUOUS(F_CONTIG)标志意味着数组按Fortran...
::2]# 非连续数组# 连续数组c=np.ascontiguousarray(b)# 转换为连续数组# 计算矩阵乘法start_time=time.time()result_b=np.dot(b,b.T)# 非连续数组的矩阵乘法non_contiguous_time=time.time()-start_timeprint(f"非连续数组矩阵乘法用时:{non_contiguous_time:.2f}秒")start_time=time.time(...
C_CONTIGUOUS (C) 数据是在一个单一的C风格的连续段中 F_CONTIGUOUS (F) 数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中 OWNDATA (O) 数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它 WRITEABLE (W) 数据区域可以被写入,将该值设置为 False,则数据为只读 ALIGNED (A) 数据和所有元素都适当地对齐到硬件上 UPDATE...
C_CONTIGUOUS (C) 数据是在一个单一的C风格的连续段中 F_CONTIGUOUS (F) 数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中 OWNDATA (O) 数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它 WRITEABLE (W) 数据区域可以被写入,将该值设置为 False,则数据为只读 ALIGNED (A) 数据和所有元素都适当地对齐到硬件上 UPDATE...
具體説明指出,C order 是Row-major Order,即: source: https://en.wikipedia.org/wiki/Row-_and_column-major_order F order 是Column-major Order,即: source: https://en.wikipedia.org/wiki/Row-_and_column-major_order 2. C-contiguous and Fortran contiguous doc當中涉及到 contiguous 的解釋,如下:...
内存地址也是连续的。同样，Fortran contiguous数组遵循列顺序的连续性规则。在处理数组操作和内存管理时，了解C order与F order的区别至关重要。这不仅影响到数据访问的效率，还影响到数组元素在内存中的布局。因此，正确选择数组的存储顺序，对于优化性能和避免不必要的内存访问开销至关重要。
C_CONTIGUOUS (C) 数据是在一个单一的C风格的连续段中 F_CONTIGUOUS (F) 数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中 OWNDATA (O) 数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它 WRITEABLE (W) 数据区域可以被写入,将该值设置为 False,则数据为只读 ...
importnumpyasnp# 创建一个 3x3 的二维数组(默认为 C 顺序)arr_c = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])# 查看数组的内存布局print(arr_c.flags['C_CONTIGUOUS'])# 输出:True 2. 分散内存布局(Fortran顺序) 在分散内存布局中,数组的元素按照 Fortran 语言的顺序存储,即按照列主序(column...