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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。

  1. 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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