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为什么插入新轴会使数据不连续？

>>> a = np.arange(12).reshape(3,4,order='F')
>>> a
array([[ 0,  3,  6,  9],
       [ 1,  4,  7, 10],
       [ 2,  5,  8, 11]])
>>> a.reshape((3,1,4)).flags
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
>>> a[np.newaxis,...].flags
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
>>> a.flags
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False

请注意，如果我使用C排序，它会在我重塑时保持连续数据，但在我添加新轴时不会：

>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>> a.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False

>>> a.reshape(3,1,4).flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
>>> a[np.newaxis,...].flags
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False

更新对于那些可能在搜索中找到它的人来说，要保持当前数组顺序处于重塑状态，a.reshape(3,1,4,order='A')可以工作并保持连续数组连续。

对于那些问“你为什么关心？”的人来说，这是脚本的一部分，它以 fortran 顺序将数组传递给通过f2py. fortran 例程需要 3D 数据，因此我使用新维度填充数组以使它们达到所需的维度数。我想保留连续的数据以避免复制/复制行为。

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这不能回答您的问题，但可能有一些用处：您也可以使用numpy.require np.require(a[np.newaxis,...], requirements='FA').flags
C_CONTIGUOUS : False
F_CONTIGUOUS : True
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
UPDATEIFCOPY : False

于 2013-08-23T19:34:58.727 回答