numpy.matrix.flags#

属性

matrix.flags#

关于数组内存布局的信息。

注释

可以像字典一样访问flags对象（如 a.flags['WRITEABLE']），或者使用小写的属性名（如 a.flags.writeable）。简短的标志名仅在字典访问中受支持。

只有 WRITEBACKIFCOPY、WRITEABLE 和 ALIGNED 标志可以通过用户直接赋值给属性或字典条目，或调用ndarray.setflags来更改。

数组标志不能任意设置

  • WRITEBACKIFCOPY 只能设置为 False。

  • 只有当数据真正对齐时，才能将 ALIGNED 设置为 True。

  • 只有当数组拥有自己的内存或内存的最终所有者公开可写的缓冲区接口或为字符串时，才能将 WRITEABLE 设置为 True。

数组可以同时是 C 风格和 Fortran 风格的连续的。对于一维数组来说这是显而易见的，但对于更高维的数组也可能是正确的。

即使对于连续数组，如果 arr.shape[dim] == 1 或数组没有元素，则给定维度 arr.strides[dim] 的步幅可能是任意的。对于 C 风格的连续数组，self.strides[-1] == self.itemsize 通常不成立；对于 Fortran 风格的连续数组，self.strides[0] == self.itemsize 通常也不成立。

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，或者从另一个对象借用它。

WRITEABLE (W)

数据区域可以写入。将其设置为 False 会锁定数据，使其成为只读的。视图（切片等）在创建时从其基础数组继承 WRITEABLE，但可写数组的视图随后可能被锁定，而基础数组仍然可写。（反之则不然，即锁定数组的视图可能无法设置为可写。但是，目前，锁定基础对象不会锁定已经引用它的任何视图，因此在这种情况下，可以通过先前创建的可写视图来更改锁定数组的内容。）尝试更改不可写数组会引发 RuntimeError 异常。

ALIGNED (A)

数据和所有元素都针对硬件进行了适当的对齐。

WRITEBACKIFCOPY (X)

此数组是其他一些数组的副本。在释放之前必须调用 C-API 函数 PyArray_ResolveWritebackIfCopy，否则基础数组将使用此数组的内容进行更新。

FNC

F_CONTIGUOUS 且不是 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 和 F_CONTIGUOUS 且不是 C_CONTIGUOUS。

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