Python 如何展平记忆视图？

我有一个

memoryview

，步幅很小，如下所示：

>>> mv.strides
(96, 32, 8)

我想将此

memoryview

写入套接字，但我的网络库似乎希望memoryview具有

mv.strips==（1，）

。Python中有没有办法将这个

内存视图展平

>>> flatten(mv).strides
(1,)

理想情况下，这既不会影响底层字节，也不需要副本。我可以用NumPy来做这件事，但如果可能的话，我更愿意把事情概括起来

编辑：下面是一些生成这样一个memoryview的代码
[1]中的
：将numpy作为np导入
在[2]中：x=np.one（（2，3，4））
在[3]：x.data中
出[3]：
在[4]中：x.data.strips
Out[4]：（96,32,8）
为了澄清，您可能知道这一点，但我认为最好确保：


跨步元组的长度表示维度的数量，因此
（1，）
和
（8，）
都是一维的，
（10，2）
和
（20，1）
都是二维的

对于C-连续数组，步长元组中的最后一个元素表示memoryview中项目的itemsize。这并不总是正确的：有时填充的值会比实际的itemsize大——但在大多数情况下，它表示itemsize

因此，您不仅希望将memoryview展平，还应该将其展平，并将itemsize设置为1

在Python 3.3中，添加了使数组平坦化变得微不足道的方法：

cast（格式[，形状]）
将记忆视图转换为新格式或形状。shape默认为[byte\u length//new\u itemsize]，这意味着结果视图将是一维的。返回值是一个新的memoryview，但不会复制缓冲区本身。支持的强制转换为1D->C-连续和C-连续->1D

目标格式限制为结构语法中的单个元素本机格式。其中一种格式必须是字节格式（“B”、“B”或“c”）。结果的字节长度必须与原始长度相同

因此，只有当您强制转换为char（
c
）、无符号char（
B
）或有符号char（
B
）并且它是c-连续的时，它才起作用

>>> import numpy as np

>>> memview = memoryview(np.ones((2, 3, 4)))
>>> memview.cast('b').strides   # or 'B' or 'c'
(1, )

但是，这是平坦的，并解释为1字节值。如果您只想将其展平，则需要再次将其转换为原始类型：

>>> memview.cast('b').cast(memview.format)

这将是一维的，但不会有
（1，）
的跨步，因为浮点是8字节（至少如果是
float64
）：

此
内存视图的来源是什么？这不是一个基本的Python类或概念。我只知道cython的这个术语。@hpaulj这是一个python概念：。但最好能确切地知道
memoryview
我们在谈论什么，memoryview确实是Python的一部分。数字社区通常使用它们。我的用户通常会根据numpy计算结果提供它们，但我更喜欢不以numpy为中心的解决方案。如果您不想要以numpy为中心的答案，请添加只使用Python内置内容创建答案的代码。一系列
cast
调用使用非字节格式：
x.data.cast（'B'）.cast（'B'，shape=[192]）.cast（'d'）
。但是'd'的跨步是
（8，）
。所以
（1，）
的跨步需要兼容的格式。@hpaulj是的，但是使用
.cast（'B'）.cast（memview.format）
更容易。这样就不需要指定形状了。
>>> memview.cast('b').cast(memview.format)

>>> memview.cast('b').cast(memview.format).strides
(8, )