Python中的 numpy.asfortranarray()

在Python中，NumPy是一个用于科学计算的重要的库，提供了很多数组操作函数。其中，numpy.asfortranarray()是一个非常有用的函数，它可以将一个Python对象转换成Fortran存储顺序的数组。

Fortran存储顺序是将数组按列存储的方式来存储的。通常，这种方式比按行存储要更高效。考虑到某些应用程序中对数组存储的要求，NumPy提供了asfortranarray()函数以满足这些要求。

import numpy as np

# 创建一个普通的数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 转换为Fortran数组
a_fortran = np.asfortranarray(a)

# 打印原始数组和转换后的数组
print("原始数组：\n", a)
print("Fortran数组：\n", a_fortran)

输出结果：

原始数组：
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
Fortran数组：
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

从上面的代码和输出结果可以看出，当原始的数组存储方式是按行存储时，asfortranarray()函数不会真正地改变数组的存储方式。但是，如果原始数组已经是按列存储的，那么asfortranarray()函数就不会进行转换，因为它已经满足了要求。

import numpy as np

# 创建一个按列存储的数组
a = np.array([[1, 3, 5], [2, 4, 6]])

# 转换为Fortran数组
a_fortran = np.asfortranarray(a)

# 打印原始数组和转换后的数组
print("原始数组：\n", a)
print("Fortran数组：\n", a_fortran)

输出结果：

原始数组：
 [[1 3 5]
 [2 4 6]]
Fortran数组：
 [[1 3 5]
 [2 4 6]]

总的来说，numpy.asfortranarray()函数很容易理解和使用，它可以将一个二维数组转换为按列存储的Fortran数组。我们可以通过这个函数，适当地调整存储方式，实现更高效的计算。