什么是numpy中的行专业和列专业？

Question

我是numpy的新手，但我正在阅读numpy，但我无法理解numpy中的行专业和列专业，任何人都可以用最简单的方法解释示例吗？任何答案将不胜感激

Answer 1

考虑这样的数组：

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

使用 row-major 意味着这些值将以这种方式存储在内存中（假定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

主要列存储如下所示：

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

默认情况下，Numpy以大行顺序存储。

>>> 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与第一行相距24字节（三个int64值）。转置后的数组提供了对原始数组数据（而不是副本）的视图，该数据被添加，其显示方式为列主（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