可以使用data.contiguous、data.c_contiguous、data.f_contiguous属性 或者使用flags属性 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpif__name__=='__main__':arr=np.arange(12).reshape(3,4)print(arr.data.contiguous)# Tru
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...
::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(...
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...
输出中的C_CONTIGUOUS字段指示该数组是否为 C 样式数组。 这意味着该数组的索引就像 C 数组一样完成。 在 2D 数组的情况下,这也称为行优先索引。 这意味着,当在数组中移动时,行索引将首先增加,然后列索引将增加。 在多维 C 样式数组的情况下,最后一个维度首先递增,然后是最后一个,但最后一个递增,依此类推...
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...
UPDATEIFCOPY : 这个数组是另一个数组的副本,COPY时会同步更新两个数组 #示例c=np.array([[1,3,5,10],[4,6,9,8]],dtype=np.int32)print(c.flags)'''输出C_CONTIGUOUS : TrueF_CONTIGUOUS : FalseOWNDATA : TrueWRITEABLE : TrueALIGNED : TrueWRITEBACKIFCOPY : FalseUPDATEIFCOPY : False'''...
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 ...
C_CONTIGUOUS : True F_CONTIGUOUS : True OWNDATA : True WRITEABLE : True ALIGNED : True WRITEBACKIFCOPY : False UPDATEIFCOPY : False 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 创建数组 之前我们介绍了使用array()方法创建数组,现在我们介绍其他几个创建数组的方法。
ascontiguousarray函数将一个内存不连续存储的数组转换为内存连续存储的数组,使得运行速度更快。 C order vs Fortran order C order指的是行优先的顺序(Row-major Order),即内存中同行的元素存在一起, Fortran Order则指的是列优先的顺序(Column-major Order),即内存中同列的元素存在一起。