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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_CONTIGUOUSF_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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