numpy一维数组可以不是连续的吗？

numpy一维数组可以是连续的，也可以是不连续的。

在numpy中，一维数组可以通过连续的内存块来存储数据，这种数组被称为连续数组（contiguous array）。连续数组的元素在内存中是连续存储的，可以通过索引快速访问。

另一方面，numpy也支持非连续数组（non-contiguous array），也称为间隔数组（strided array）。非连续数组的元素在内存中并不是连续存储的，而是通过步长（stride）来跳跃访问。这种数组可以包含间隔的元素，例如跳过一些元素或者以不同的步长访问元素。

非连续数组的存在有一些特殊的应用场景，例如处理稀疏数据、处理大型数据集时的内存优化等。

对于numpy一维数组是否连续，可以通过numpy.ndarray.flags属性中的C_CONTIGUOUS和F_CONTIGUOUS标志来判断。如果C_CONTIGUOUS为True，则表示数组是按行连续存储的；如果F_CONTIGUOUS为True，则表示数组是按列连续存储的。如果两个标志都为False，则表示数组是非连续的。

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