numpy.asfortranarray

麻木的。asfortranarray ( a , dtype = None , * , like = None )

返回一个在内存中以 Fortran 顺序排列的数组 (ndim >= 1)。

参数：

类似数组

输入数组。

dtype str 或 dtype object，可选

默认情况下，数据类型是根据输入数据推断的。

类似array_like，可选

允许创建非 NumPy 数组的引用对象。如果传入的类似数组like支持__array_function__协议，则结果将由它定义。在这种情况下，它确保创建一个与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象。

1.20.0 版本中的新增功能。

返回：

输出数组

输入a采用 Fortran 顺序或列优先顺序。

也可以看看

ascontiguousarray

将输入转换为连续（C 顺序）数组。

asanyarray

将输入转换为具有行或列优先内存顺序的 ndarray。

require

返回满足要求的ndarray。

ndarray.flags

有关阵列内存布局的信息。

例子

从 C 连续数组开始：

>>> x = np.ones((2, 3), order='C')
>>> x.flags['C_CONTIGUOUS']
True

调用asfortranarray会生成 Fortran 连续副本：

>>> y = np.asfortranarray(x)
>>> y.flags['F_CONTIGUOUS']
True
>>> np.may_share_memory(x, y)
False

现在，从 Fortran 连续数组开始：

>>> x = np.ones((2, 3), order='F')
>>> x.flags['F_CONTIGUOUS']
True

然后，调用asfortranarray返回相同的对象：

>>> y = np.asfortranarray(x)
>>> x is y
True

注意：此函数返回一个至少具有一维 (1-d) 的数组，因此它不会保留 0-d 数组。