Python中的numpy.ascontiguousarray

简介

numpy.ascontiguousarray()是一个numpy库中的函数，用于将一个数组转化为一个在内存空间中连续的数组。

语法

numpy.ascontiguousarray(arr, dtype=None)

其中参数arr为需要被转化的数组，dtype为转化后数组的数据类型。

返回值

ascontiguousarray()函数返回一个在内存空间中连续的数组。

用途

由于numpy数组的存储顺序默认是C的行主序（row-major order），而Fortran的列主序（column-major order）顺序也很常见，所以在对数组进行一些计算前，需要将数组强制转化成C顺序，而这就是ascontiguousarray()函数的主要作用。

另外，由于数组在内存空间的连续性对于程序运行速度来说非常重要，故在性能要求高的情况下，使用ascontiguousarray()可以有效提高程序效率。

示例

import numpy as np

# 创建一个元素为[1,2,3]的2x2数组
arr = np.array([[1,2],[3,4]], order='F')

# 打印原数组
print('原数组：')
print(arr)

# 将原数组转化为C顺序数组
c_arr = np.ascontiguousarray(arr)

# 打印转化后的数组
print('C顺序数组：')
print(c_arr)

输出：

原数组：
[[1 2]
 [3 4]]
C顺序数组：
[[1 2]
 [3 4]]

注意事项

• ascontiguousarray()函数使用时需要注意，原数组的数据类型可能会发生变化，故需在函数调用时指定转化后数组的数据类型，否则会出现错误。