numpy.ascontiguousarray#

numpy.ascontiguousarray(a, dtype=None, *, like=None)#

返回一个内存中连续的数组（ndim >= 1）（C 序）。

参数:
a类数组对象

输入数组。

dtype字符串或 dtype 对象，可选

返回数组的数据类型。

likearray_like, optional

用于创建非 NumPy 数组的引荐对象。如果传入的 like 支持 __array_function__ 协议，则结果将由它定义。在这种情况下，它确保创建与通过此参数传入的数组兼容的数组对象。

版本 1.20.0 中新增。

返回:
outndarray

返回一个与 a 具有相同形状和内容的连续数组，如果指定了 dtype，则类型为 dtype。

另请参阅

asfortranarray

将输入转换为具有列主序内存的 ndarray。

要求

返回一个满足要求的 ndarray。

ndarray.flags

有关数组内存布局的信息。

示例

从 Fortran 连续数组开始

>>> import numpy as np
>>> x = np.ones((2, 3), order='F')
>>> x.flags['F_CONTIGUOUS']
True

调用 ascontiguousarray 会创建一个 C 连续的副本

>>> y = np.ascontiguousarray(x)
>>> y.flags['C_CONTIGUOUS']
True
>>> np.may_share_memory(x, y)
False

现在，从 C 连续数组开始

>>> x = np.ones((2, 3), order='C')
>>> x.flags['C_CONTIGUOUS']
True

然后，调用 ascontiguousarray 会返回同一个对象

>>> y = np.ascontiguousarray(x)
>>> x is y
True

注意：此函数返回的数组至少有一个维度（1-d），因此不会保留 0-d 数组。

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