Numpy数组如何在内存中存储数据？
Numpy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和用于数组操作的工具。Numpy数组的存储方式可以分为两个方面：内存布局和数据类型。
- 内存布局：
- Numpy数组在内存中是连续存储的，即数组的元素在内存中按行（C顺序）或按列（Fortran顺序）排列。
- C顺序是指元素在内存中按照行优先的顺序存储，也就是说先存储第一行的所有元素，然后是第二行的所有元素，依此类推。
- Fortran顺序是指元素在内存中按照列优先的顺序存储，也就是说先存储第一列的所有元素，然后是第二列的所有元素，依此类推。
- 默认情况下，Numpy数组使用C顺序进行存储。
- 数据类型：
- Numpy数组可以存储不同类型的数据，如整数、浮点数、复数等。
- 每个Numpy数组都有一个数据类型（dtype），用于描述数组中元素的类型和内存中的存储方式。
- 不同的数据类型在内存中占据的空间大小不同，如int32类型占据4个字节，float64类型占据8个字节等。
总结： Numpy数组在内存中是连续存储的，可以按行（C顺序）或按列（Fortran顺序）排列。它支持多种数据类型，并且每个数组都有一个数据类型来描述元素的类型和存储方式。
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