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9 l1 W8 u/ j; @' Q7 ]0 P
数组因为是线性结构，因此在内存中都是顺序存储的，但按行存储还是按列存储，不同语言有不同的规定。matlab是按列存储的，而C/C++和python是按行存储的 。. V' ~* Z' w" P4 [" k- E6 p6 a
2 W! ?. [5 i( e
以二维数组为例：
. z9 @0 V( P& r$ C6 T
R N% e; r; x, P1 u' ?4 h- #python
- import numpy as np
- >>> A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
- array([[1, 2, 3],
- [4, 5, 6]])
2 l1 b; g) o5 k- Q' f! Y
, [# e ~- e% W ~8 u4 v( g
. h/ a2 u: `7 m2 r0 T. n# ^# c: l' u* U其在内存中的存储顺序为
2 w) p$ a0 x, E- q. R F1 Z1 G( ~0 \0 F4 x5 z5 {
0 e3 j/ A# r" N- x5 z# |" r" ]4 ?+ g$ L: U7 y( m8 F
因此reshape之后的结果如下( s8 }) V/ `7 u# `0 N* S
3 f( o9 v7 ]; E/ [- #python
- >>> A.reshape(3,2)
- array([[1, 2],
- [3, 4],
- [5, 6]])+ a7 | G3 f# K7 t B3 O4 R
0 q8 O/ |- n# w) u- Q7 e
* I# i! k ]5 W" B0 s- g而相同的数组A在matlab平台下的存储顺序为
1 p" t0 `( ]/ q$ @- ~4 ]2 g! X8 m0 p1 G6 ]1 {
6 v; F9 b1 }* G( A4 m* L! j
& g+ P' B1 j( k& i2 I9 i$ u
因此在matlab下reshape之后的结果如下
! S, h# W# ^" b2 K
4 I2 o5 F7 K( T: J- %matlab
- >> A=[1,2,3;4,5,6]
- A =
- 1 2 3
- 4 5 6
- >> reshape(A,3,2)
- ans =
- 1 5
- 4 3
- 2 6
% o! w X) O' m. F5 r2 ~4 B. Z
% i0 A, p, I! _+ @
3 [, |; R! }& U% o U& d1 Z
另外，matlab下可以直接根据存储顺序读取数组数据，也可以看出matlab是按列存储的
( J6 Z/ D. W; V4 |. i* z
- W: C3 f, }1 k8 t7 ]! a, y5 N注：matlab中数组初始索引为1，因为两者语法上的一些差异，代码有所不同，已通过注释标注
3 H: ], \: ?* B
, F7 O) ~4 r+ f4 P" b; R* ^5 E- %matlab
- >> A =
- 1 2 3
- 4 5 6
- >> A(2)
- ans =
- 4
- >> A(5)
- ans =
- 35 E3 w2 n% ^( m7 R
0 L; F Q7 h% x/ {
5 t& b) K$ j9 t) l4 s& n2 U不过python中不能像上面的方法使用
2 Z( U* P2 a/ N% V3 [6 i8 l8 h
- #python
- >>> A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
- array([[1, 2, 3],
- [4, 5, 6]])
- >>> A[1]
- array([4, 5, 6])
- >>> A[2]
- IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 2
- >>> A[1,0]
- 4, s- g$ y+ \- l6 o8 i4 R+ a' O0 x
L8 |$ [: D, N6 m
0 C; F; P3 g( Z+ S( G. j% t1 }9 L了解数组在内存中的存储顺序能帮助我们更好的处理数组。3 U+ K( H% C/ J# i
" j5 ?3 J+ _0 }4 T1 _, Z |
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发表于 2019-12-20 10:38
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