numpy 数组的 C contiguous 是什么意思？

最新推荐文章于 2025-02-02 22:23:30 发布
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本文探讨了Ccontiguous和Fcontiguous的概念，解释了行优先和列优先存储方式如何影响矩阵的访问速度。通过对比不同编程语言如Pascal、C、C++、Python和Fortran、MatLab的存储特性，以及numpy随机矩阵的实例，揭示了行连续矩阵求行和与列和的速度差异。

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

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