转置数组并实际重新排序内存答案

【问题标题】：Transpose array and actually reorder memory转置数组并实际重新排序内存
【发布时间】：2013-11-07 01:24:49
【问题描述】：

我有一个 3-D NumPy 数组，例如

a = np.random.random((2,3,5))

我想转置最后两个轴，即

b = a.transpose(0,2,1)

但是，我不想要步履蹒跚的观点！我想实际复制数组并将其重新排序在内存中。实现这一目标的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

copy() 方法默认会重新排序为 C 连续顺序：

b = a.transpose(0,2,1).copy()

小心：copy() 函数具有不同的默认行为。使用该函数，您必须明确指定顺序以确保 C 连续副本：

b = np.copy(a.transpose(0,2,1), order='C')

（请注意，该函数的文档字符串表明 ndarray 方法是创建数组副本的首选方法。）

【讨论】：

谢谢。在您发布您的解决方案之前，我刚刚找到的解决方案是b = np.zeros((2,5,3)); b[:] = a.transpose(0,2,1)，但您的解决方案要干净得多。

【解决方案2】：

实际上，b 的步幅与 a 不同。

更喜欢使用ascontiguousarray，它会在需要时复制内存。而copy 将始终复制内存。

【讨论】：