numpy.ascontiguousarray#

numpy.ascontiguousarray(a, dtype=None, *, как=None)#

Возвращает непрерывный массив (ndim >= 1) в памяти (порядок C).

Параметры:

aarray_like: Входной массив.
dtypestr или объект dtype, необязательно: Тип данных возвращаемого массива.
какarray_like, необязательный: Объект-ссылка, позволяющий создавать массивы, которые не являются массивами NumPy. Если массивоподобный объект, переданный как like поддерживает __array_function__ протокол, результат будет определен им. В этом случае он гарантирует создание объекта массива, совместимого с переданным через этот аргумент.

Новое в версии 1.20.0.

Возвращает:

выходndarray: Непрерывный массив той же формы и содержимого, что и a, с типом dtype если указано.

Смотрите также

asfortranarray: Преобразует входные данные в ndarray с порядком памяти по столбцам.
require: Вернуть ndarray, удовлетворяющий требованиям.
ndarray.flags: Информация о расположении памяти массива.

Примеры

Начиная с массива с порядком хранения Fortran:

>>> import numpy as np
>>> x = np.ones((2, 3), order='F')
>>> x.flags['F_CONTIGUOUS']
True

Вызов ascontiguousarray создает C-непрерывную копию:

>>> y = np.ascontiguousarray(x)
>>> y.flags['C_CONTIGUOUS']
True
>>> np.may_share_memory(x, y)
False

Теперь, начиная с C-смежного массива:

>>> x = np.ones((2, 3), order='C')
>>> x.flags['C_CONTIGUOUS']
True

Затем, вызов ascontiguousarray возвращает тот же объект:

>>> y = np.ascontiguousarray(x)
>>> x is y
True

Примечание: Эта функция возвращает массив как минимум с одним измерением (1-d), поэтому она не сохранит 0-d массивы.