Python numpy数组切片不是Fortran连续的

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。