以 Fortran 连续顺序重塑 numpy.array答案

【问题标题】：Reshaping a numpy.array in Fortran-contiguous order以 Fortran 连续顺序重塑 numpy.array
【发布时间】：2013-08-30 04:43:51
【问题描述】：

我有一个如下的数组，

from numpy import *
a=array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])

我想得到如下结果

[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]

因为我有一个大数组。所以我需要一种有效的方法来做到这一点。 而且最好就地重塑它。

【问题讨论】：

如果您使用 fortran-order，请务必知道，您对 fortran-order 数组所做的几乎所有操作都会返回 C-order 的结果（甚至可能首先转换为 C-order，然后再使用它）但是知道你可以/想要加速它会很有趣

标签： python arrays numpy reshape

【解决方案1】：

您可以使用reshape 传递order='F'。只要有可能，返回的数组将只是原始数组的视图，不会复制数据，例如：

a = np.arange(1, 10)
# array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
b = a.reshape(3, 3)
c = a.reshape(3, 3, order='F')

a[0] = 11

print(b)
#array([[ 11,  4,  7],
#       [ 2,  5,  8],
#       [ 3,  6,  9]])

print(c)
#array([[ 11,  4,  7],
#       [ 2,  5,  8],
#       [ 3,  6,  9]])

flags 属性可用于检查数组的内存顺序和数据所有权：

print(a.flags)
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False

print(b.flags)
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False

print(c.flags)
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY : False

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用reshape 并将 order 参数更改为 FORTRAN (column-major) order：

 a.reshape((3,3),order='F')

【讨论】：