Pythonのnumpyのメモリレイアウト

Question

私はここに質問がnumpyの中リシェイプ関数は元の配列のあらゆる変更がビューオブジェクトまたは主要なオブジェクトで発生した場合のビューを返すということですコード

import numpy as np 
a = np.zeros((3,2)) 
b = a.T.reshape(3*2) 
b[0] = 99 
a 
array([[0,0], 
     [0,0], 
     [0,0]]) 

を実行しようとしています眺望と主題全体に伝わるだろう。

しかし、上記の場合、それは起こっていません。説明してください。

Answer 1

official documentはあなたの質問に対する答えを示します。

可能であれば、これは新しいビューオブジェクトになります。それ以外の場合はコピーになります。返される配列のメモリレイアウト（CまたはFortran連続）の保証はありません。

Answer 2

あなたがやっている最後のリシェイプは、元のメモリレイアウトに進歩で表現することはできません。

orig     1 2 3 4 5 6 ok, strides 2, 1 

transpose    1 3 5 2 4 6 ok, strides 1, 2 

reshaped transpose 1 3 5 2 4 6 impossible 

私はより正確には、これを正しく理解して（または100％わからないんだけど、I私はほぼ100％確信していますが）、コピーが書き戻されたときにはobscure casesがあるかもしれません。いずれにせよ、これはそれらの一つではありません。 reshapeドキュメントから

Answer 3

あなたは、インデックスの同じ種類を使用して、新しい配列にraveled配列からの要素を挿入し、最初のほつれとして配列（指定されたインデックスの順序を使用して）再形成と考えることができ

ラベリングのために使用されたように注文してください。

transposeはビューですが、形状、ストライド、および順序が変更されています。行全体ではなく列を下げることによって、元の順序で要素を取得します。しかし、今度は、Cを順番にトランスポーズしてみてください。要素はシャッフルされます。元の1 2 3 4 5 6 ...になる1 4 7 2 5 8 3 ...コピーせずにその注文を得ることはできません。

In [48]: a=np.arange(1,7).reshape(3,2) 
In [49]: a 
Out[49]: 
array([[1, 2], 
     [3, 4], 
     [5, 6]]) 

arange[1,2,3....]を生成した。そのデータバッファはまだaで使用されており、行全体を読み取ることで '回復'できます。

In [50]: b = a.T 
In [51]: b 
Out[51]: 
array([[1, 3, 5], 
     [2, 4, 6]]) 

トランスポーズは、形状、ストライド、および順序を変更することによって生成されます。今はorder = 'F'です。 （私は.flagsと.__array_interface__でこれを示すことができる。これは、ビューだし、まだ元のarange値を共有しています。今だけ、なぜなら進歩と秩序の、あなたが列を下に読み。

In [52]: c = b.reshape(3,2) 
In [53]: c 
Out[53]: 
array([[1, 3], 
     [5, 2], 
     [4, 6]]) 

これは、同じ形状を有し、進歩、そして「C」aとしてオーダー。しかし、データバッファ元[1,3,5,2..]の並べ替えコピーである。それはあなたが行全体で読み取ることにより、bから取得したいのと同じ順序です。

---

見て別の方法並べ替え時にcにある元の要素の順序1,2,3をトレースします。

[0,0],[1,1],[0,1],[2,0],[1,0],[2,1] 

または2つのインデックスリストと：

In [57]: a[[0,0,1,1,2,2],[0,1,0,1,0,1]] # regular pattern 
Out[57]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 
In [58]: b[[0,1,0,1,0,1],[0,0,1,1,2,2]] # same, switch order 
Out[58]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 
In [59]: c[[0,1,0,2,1,2],[0,1,1,0,0,1]] # a jumble 
Out[59]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])