Порядок памяти и strides

Коротко

• Данные массива лежат в памяти одним блоком. Форма и strides говорят, как по нему ходить: на сколько байт сдвинуться, чтобы перейти к следующему элементу по каждой оси.
• C-порядок (по умолчанию) — строка за строкой; F-порядок (Fortran) — столбец за столбцом.
• Транспонирование, срезы с шагом, broadcast_to меняют только strides — поэтому они бесплатны и дают представления.
• flags["C_CONTIGUOUS"] показывает, лежат ли элементы подряд в порядке C. Некоторые операции (ravel, reshape, передача в C-библиотеки) для несплошных массивов копируют данные.
• Проход вдоль последней оси C-массива быстрее, чем вдоль первой: элементы идут подряд.

Синтаксис

a.strides                    # (байт по оси 0, байт по оси 1, …)
a.flags["C_CONTIGUOUS"], a.flags["F_CONTIGUOUS"]
np.ascontiguousarray(a)      # копия в порядке C, если нужно
np.asfortranarray(a)         # копия в порядке F, если нужно
np.zeros((3, 4), order="F")

Примеры

m = np.arange(12, dtype=np.int64).reshape(3, 4)

print(m.strides)          # байт до следующей строки и до следующего столбца
m.T.strides               # транспонирование только меняет strides местами

(32, 8)
(8, 32)

print(m.flags["C_CONTIGUOUS"], m.flags["F_CONTIGUOUS"])
m.T.flags["C_CONTIGUOUS"], m.T.flags["F_CONTIGUOUS"]

True False
(False, True)

f = np.asfortranarray(m)  # те же значения, в памяти по столбцам
print(f.strides)
np.array_equal(f, m)

(8, 24)
True

every_other = m[:, ::2]
print(every_other.strides)                 # шаг по столбцам вдвое больше
every_other.flags["C_CONTIGUOUS"]          # данные идут с пропусками

(32, 16)
False

c = np.ascontiguousarray(m.T)              # копия в порядке C
c.flags["C_CONTIGUOUS"], np.shares_memory(c, m)

(True, False)

Подводные камни

print(np.shares_memory(m.ravel(), m))      # C-массив вытягивается без копии
np.shares_memory(m.T.ravel(), m)           # транспонированный — только с копией

True
False