numpy 数组的 C contiguous 是什么意思？

C contiguous 指的是数组的行存储在内存中的地址是连续的，

与之对应的是 F contiguous，指的是数组的列存储在内存中的地址是连续的，

Pascal, C，C++，Python 都是行优先存储，即内存中同行的元素存在一起；

而 Fortran，MatLab 是列优先存储，即内存中同列的元素存在一起。

这种设计有什么好处呢？

当然是为了提升访问速度！

一般从内存读取数据的时候会将数据相邻的内容一起读，方便缓存加速。

如果一个矩阵是行连续的，那它的转置就是列连续的，下面这个例子说明了这一点：

>>> a = np.random.random((5,5))

>>> a.flags

  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False

>>> a.T.flags

  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False

可见，numpy 生成的随机矩阵默认是行连续的。

我们对一个行连续的矩阵求行和和列和，你猜结果谁更快？