numpy.memmap.flags

属性

memmap.flags

关于数组内存布局的信息。

注意

flags 对象可以通过类似字典的方式（如 a.flags['WRITEABLE']）访问，也可以使用小写属性名（如 a.flags.writeable）访问。短标志名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，或者通过调用 ndarray.setflags。

数组标志不能任意设置

• WRITEBACKIFCOPY 只能设置为 False。

• 如果数据确实对齐，ALIGNED 才能设置为 True。

• 只有当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的缓冲区接口，或者是一个字符串时，WRITEABLE 才能设置为 True。

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

即使对于连续数组，给定维度 arr.strides[dim] 的步长也可能是任意的，如果 arr.shape[dim] == 1 或者数组没有元素。通常情况下，C 风格连续数组的 self.strides[-1] == self.itemsize 或者 Fortran 风格连续数组的 self.strides[0] == self.itemsize 并不成立。

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)

数组拥有其使用的内存或从另一个对象借用内存。

WRITEABLE (W)

数据区域可以被写入。将其设置为 False 会锁定数据，使其变为只读。一个视图（切片等）在创建时会从其基础数组继承 WRITEABLE 属性，但一个可写数组的视图可能会在之后被锁定，而基础数组仍然保持可写。（反之则不然，即一个已锁定数组的视图不能被设置为可写。然而，目前，锁定一个基础对象并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来更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)

数据和所有元素都已针对硬件正确对齐。

WRITEBACKIFCOPY (X)

此数组是其他某个数组的副本。在释放内存之前，必须调用 C-API 函数 PyArray_ResolveWritebackIfCopy，以便用此数组的内容更新基础数组。

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 且 F_CONTIGUOUS 且不是 C_CONTIGUOUS。