我有一些 python 代码生成一个 256^3 numpy 数据数组，我想用不同的 fortran 代码读取这些数据。
如果 numpy ndarray 函数 tofile() 具有写入 fortran 有序数据的选项，这将相对容易，但它不会并且将始终写入 C 有序数据。是否有等效的功能（可能在 scipy 中？）可以满足我的要求？
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您可以transpose在将其写出之前创建数组。
numpy.asfortranarray()可以帮助您实现目标。
假设data是一个256^3的numpy数组，代码片段如下所示
import numpy as np
np.asfortranarray(data).tofile('.../.../fortran_unformatted_data.dat')