numpy.ndarray.flags#

属性

ndarray.flags#

有关数组内存布局的信息。

备注

flags 对象可以像字典一样访问（如 a.flags['WRITEABLE']），也可以使用小写属性名称访问（如 a.flags.writeable）。简短的标志名称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，或通过调用 ndarray.setflags 来更改。

数组标志不能随意设置。

  • WRITEBACKIFCOPY 只能设置为 False。

  • ALIGNED 只能在数据真正对齐时设置为 True。

  • WRITEABLE 只能在数组拥有自己的内存或内存的最终所有者公开可写缓冲区接口或为字符串时设置为 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很清楚，但对于更高维的数组也可能为真。

即使对于连续数组，给定维度 arr.strides[dim] 的步幅也可能任意，如果 arr.shape[dim] == 1 或数组没有元素。它并不通常认为 self.strides[-1] == self.itemsize 对于 C 风格连续数组或 self.strides[0] == self.itemsize 对于 Fortran 风格连续数组为真。

属性：:
C_CONTIGUOUS (C)

数据位于单个 C 风格连续段中。

F_CONTIGUOUS (F)

数据位于单个 Fortran 风格连续段中。

OWNDATA (O)

数组拥有它使用的内存，或者从另一个对象借用内存。

WRITEABLE (W)

数据区域可以写入。将其设置为 False 会锁定数据，使其变为只读。视图（切片等）在创建时从其基数组继承 WRITEABLE，但可写数组的视图随后可能会被锁定，而基数组保持可写。（反过来不成立，即锁定数组的视图可能不会变为可写。但是，目前，锁定基对象不会锁定已经引用它的任何视图，所以在这种情况下，可以通过以前创建的可写视图更改锁定数组的内容。）尝试更改不可写数组会导致 RuntimeError 异常。

ALIGNED (A)

数据和所有元素都按硬件要求适当地对齐。

WRITEBACKIFCOPY (X)

此数组是另一个数组的副本。在释放之前必须调用 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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