python - numpy.array() 中的顺序参数有什么作用，也就是什么是连续顺序？

Question

numpy.array()中的order参数是什么意思做什么？

它在我链接到的文档中说它将指定数组的连续顺序，但我不知道那是什么意思。那么什么是连续顺序呢？

订单参数文档副本:

order : {‘C’, ‘F’, ‘A’}, optional Specify the order of the array. If order is ‘C’ (default), then the array will be in C-contiguous order (last-index varies the fastest). If order is ‘F’, then the returned array will be in Fortran-contiguous order (first-index varies the fastest). If order is ‘A’, then the returned array may be in any order (either C-, Fortran-contiguous, or even discontiguous).

Answer 1

让我们首先解压缩K A C 和F 代表的第一个。我指的是 this 的实现细节部分.

• C 是连续布局。从数学上讲，行专业。
• F 是 Fortran 连续布局。从数学上讲，专栏专业。
• A 是任意顺序。一般不要用这个。
• K 是保持秩序。一般不要用这个。

从这里我可以向您推荐解决以下两个问题的其他答案:数据连续性和行与列主要排序。 Row vs Column Major Ordering 最好用它的 Wikipedia article 来描述。 .那么现在让我们谈谈数据连续性。在 python 中，这通常不是那么重要，所以我在这里暂时跳到 C。

在 C 中，有两种存储二维数组的选项。

1. An array of arrays
2. A flattened array

在第一个示例中，我们存储在数组中的数据类型是另一个数组。就指针而言，我们有一 block 内存，其中的每个值都是指向另一 block 内存的指针。为了在任何时候找到一个值，我们必须首先取消引用外部数组，然后取消引用内部数组。

在第二个示例中，我们有一个大小为行 * 列 的内存块。我们可以取消引用任何索引以获取其值。但是索引是一维的。可以使用 y + x * width 转换二维索引。

在进行数值计算时，我们力求使用连续的数组。这样做的原因是 numpy 依赖的缓存加速。如果我想将值 a 添加到二维数组中的每个值，我可以将整个展平数组移动到缓存中(如果合适的话)。但是，您只能将单个列(或行)移动到数组数组的缓存中。想了解更多可以查SIMD [同指令多数据].