numpy.recarray.flags

属性

recarray.flags

关于数组内存布局的信息。

注意

flags 对象可以像字典一样访问（例如 a.flags['WRITEABLE']），也可以通过使用小写属性名称（例如 a.flags.writeable）访问。短标志名称仅在字典访问中受支持。

只有 WRITEBACKIFCOPY、WRITEABLE 和 ALIGNED 标志可以由用户更改，通过直接赋值给属性或字典条目，或通过调用 ndarray.setflags。

数组标志不能随意设置

• WRITEBACKIFCOPY 只能设置为 False。

• ALIGNED 只能设置为 True，如果数据确实对齐。

• WRITEABLE 只能设置为 True，如果数组拥有自己的内存，或者内存的最终所有者暴露了一个可写缓冲区接口，或者是一个字符串。

数组可以同时是 C 风格和 Fortran 风格的连续。这对于一维数组来说很明显，但对于更高维的数组也可能成立。

即使对于连续数组，如果 arr.shape[dim] == 1 或者数组没有元素，给定维度 arr.strides[dim] 的步幅可能是任意的。通常不成立的是，对于 C 风格连续数组 self.strides[-1] == self.itemsize 或者对于 Fortran 风格连续数组 self.strides[0] == self.itemsize。

属性:

C_CONTIGUOUS (C)

数据位于单个 C 风格的连续段中。

F_CONTIGUOUS (F)

数据位于单个 Fortran 风格的连续段中。

OWNDATA (O)

数组拥有它使用的内存或从另一个对象借用内存。

WRITEABLE (W)

数据区域可被写入。将其设置为 False 会锁定数据，使其只读。一个视图（切片等）在创建时会从其基数组继承 WRITEABLE，但一个可写数组的视图随后可能会被锁定，而基数组保持可写。（反之则不然，即锁定数组的视图不能设置为可写。然而，目前，锁定一个基对象不会锁定任何已经引用它的视图，因此在这种情况下，可以通过先前创建的可写视图修改已锁定数组的内容。）尝试更改不可写数组会引发 RuntimeError 异常。

ALIGNED (A)

数据和所有元素都根据硬件进行了适当对齐。

WRITEBACKIFCOPY (X)

此数组是其他数组的副本。在解除分配之前必须调用 C-API 函数 PyArray_ResolveWritebackIfCopy，以便基数组将使用此数组的内容进行更新。

FNC

F_CONTIGUOUS 且非 C_CONTIGUOUS。

FORC

F_CONTIGUOUS 或 C_CONTIGUOUS（单段测试）。

BEHAVED (B)

ALIGNED 和 WRITEABLE。

CARRAY (CA)

BEHAVED 和 C_CONTIGUOUS。

FARRAY (FA)

BEHAVED 且 F_CONTIGUOUS 且非 C_CONTIGUOUS。