Python 将numpy数组转换为C-连续顺序的最便宜方法？

下面生成一个C-连续numpy数组：

import numpy

a = numpy.ones((1024,1024,5))

现在，如果我将其切片，结果可能不再相同。例如：

bn = a[:, :, n]

从0到4使用

n

。 我的问题是我需要

bn

是C-连续的，我需要对a的许多实例这样做。我只需要每个

bn

一次，并且希望避免这样做

bn  = bn.copy(order='C')

我也不想重写我的代码

a = numpy.ones((5,1024,1024))

有没有比拷贝更快、更便宜的方式获得

bn

背景：

我想使用

import hashlib

hashlib.sha1(a[:, :, n]).hexdigest()

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不幸的是，这将抛出一个

ValueError

，抱怨订单。因此，如果有另一种快速获取所需哈希值的方法，我也会使用它。

要强制numpy数组

x

为C-连续，而不在开始时进行不必要的复制，应该使用

 x = numpy.asarray(x, order='C')

请注意，如果此数组不是C-连续的，则在效率方面可能与

x.copy（order='C'）

类似。我认为没有办法解决这个问题。除非将数据复制到新位置，否则无法重新组织内存中数组的对齐方式

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重写代码，使其首先使用切片索引，如

numpy.ones（（510241024））

似乎是唯一合理的优化方法

这是numpy与C接口时的标准操作。 看看

x=numpy.ascontiguousarray（x）

这是正确的处理方法

如果需要fortran命令，请使用

如前所述，如有必要，该功能将进行复制。所以这是没有办法的。您可以在操作前进行尝试，使短轴成为第一个轴。这将为您提供阵列的视图

In [2]: A=np.random.rand(1024,1024,5)
In [3]: B=np.rollaxis(A,2)
In [4]: B.shape
Out[4]: (5, 1024, 1024)
In [5]: B.flags
Out[5]:
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False

In [6]: A.flags
Out[6]:
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False

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所以rollaxis也不能解决这个问题。

目前的情况是，任何将切片

bn

强制为C连续顺序的尝试都会创建一个副本

如果您不想更改开始使用的形状（并且不需要

a

本身的C顺序），一种可能的解决方案是以Fortran顺序从数组

a

开始：

>>> a = numpy.ones((1024, 1024, 5), order='f')

然后，切片也是F-连续的：

>>> bn = a[:, :, 0]
>>> bn.flags
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : False
  ...

这意味着切片

bn

的转置将是C顺序，并且转置不会创建副本：

>>> bn.T.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  ...

然后可以对切片进行散列：

>>> hashlib.sha1(bn.T).hexdigest()
'01dfa447dafe16b9a2972ce05c79410e6a96840e'

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另一方面，我只是通过大量调试了解了hashlib的行为，直到我发现异常的真正来源。python文档不应该提到这一点吗？在我看来，这似乎是解决方案的正确路径，但在转换视图时，您正在更改其他两个轴的顺序，这并不好。类似于

a=numpy.ones（（5，1024，1024））.transpose（1，2，0）

的东西为您提供了一个既不是C也不是Fortran连续的数组，但当沿着最后一个维度进行索引时，它会生成C连续的切片。我怎么知道“它已经是这样开始的”呢？如果是的话，我就不会犯错误吗？我的案例是使用

.values

从pandas中获取一个列。为什么它会或不会是C连续的？例如，您创建了一个2D numpy数组（默认情况下是C顺序的），您将其转置，然后它将是F顺序的。因此，这取决于对阵列执行的操作。使用pandas，块管理器可以在任何情况下使用

x.flags

进行检查。