意味着numpy数组的内存布局不符合Fortran连续性要求。Fortran连续性是指数组在内存中按列主序(column-major order)连续存储,而不是按行主序(row-major order)连续存储。
在numpy中,数组的内存布局可以是C连续的(按行主序连续存储)或Fortran连续的(按列主序连续存储)。C连续的数组切片是连续的一段内存,可以直接操作,而Fortran连续的数组切片则需要进行额外的内存重排操作。
对于numpy数组切片不是Fortran连续的情况,可能会导致一些性能上的损失,特别是在涉及大规模数据处理和科学计算时。因此,在某些情况下,可以考虑使用numpy的相关函数(如numpy.asfortranarray()
)来将数组转换为Fortran连续的形式,以提高性能。
然而,需要注意的是,numpy数组切片不是Fortran连续的并不一定意味着它就是C连续的。numpy数组的内存布局还可以是非连续的,即存在间隔(strides)不等于数组元素大小的情况。这种情况下,对数组进行切片操作可能会更加复杂。
总结起来,numpy数组切片不是Fortran连续的意味着数组的内存布局不符合Fortran连续性要求,可能会对性能产生影响。在需要高性能的科学计算场景中,可以考虑将数组转换为Fortran连续的形式。
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