numpy 中的行专业和列专业是什么？

Question

我是 numpy 的新手，我正在阅读 numpy，但我无法理解 numpy 中的行专业和列专业，有人可以用最简单的方法举例解释吗？任何答案将不胜感激

Answer 1

考虑一个像这样的数组：

>>> A = np.random.randint(low=1, high=9, size=(3,3))
>>> A   
array([[8, 7, 2],
       [4, 2, 5],
       [8, 6, 7]])

使用行优先意味着值将像这样存储在内存中（假设是 64 位整数）：

Memory address  0x00  0x08  0x10  0x18  0x20  0x28  0x30  0x38  0x40
Value              8     7     2     4     2     5     8     6     7

而列主存储看起来像这样：

Memory address  0x00  0x08  0x10  0x18  0x20  0x28  0x30  0x38  0x40
Value              8     4     8     7     2     6     2     5     7

Numpy 默认按行优先顺序存储。

>>> A[0].__array_interface__['data']
(14502656, False)
>>> A[1].__array_interface__['data']
(14502680, False)  # 14502680 - 14502656 == 24

您可以看到第二行数据距离第一行数据有 24 个字节（相当于三个 int64）。转置数组提供了原始数组数据的视图，而不是副本，它以列主的方式跨步（内存中的实际数据保持相同的顺序）：

>>> A.T[0].__array_interface__['data']
(14502656, False)
>>> A.T[1].__array_interface__['data']
(14502664, False)  # 14502664 - 14502656 == 8