来对比了解一下Matlab与Python中数组按行存储的方式

haidaowang

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 。

( K2 {+ ?% R# }5 n7 G) q以二维数组为例：
$ X9 _$ w- ~6 I( G8 ?" \
2 c1 D& l3 A+ K8 B5 t  I: Z6 m

• #python
• import numpy as np
• >>> A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
• array([[1, 2, 3],
•        [4, 5, 6]])
  4 x8 ~* a% W  f- |. S, K

+ Q; p9 K; o/ s  j& J5 A5 ^# R
1 G3 [$ P  Q2 d; L1 E, W. s# K其在内存中的存储顺序为

9 g. t1 k" i  `' M0 N: M

因此reshape之后的结果如下
" D. x( P) V/ k

• #python
• >>> A.reshape(3,2)
• array([[1, 2],
•        [3, 4],
•        [5, 6]])
  

% K& d- b; w8 f) T4 e7 J1 b) @
) B& n) m6 E; P2 Z而相同的数组A在matlab平台下的存储顺序为



因此在matlab下reshape之后的结果如下
% Q1 A! F  b, T2 M& x, T

• %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
  8 Q3 H) o& Z- X0 s2 D/ d

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

, x! u/ q! \- g; x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

• %matlab
• >> A =
•      1     2     3
•      4     5     6
• >> A(2)
• ans =
•      4
• >> A(5)
• ans =
•      3
  

/ v5 T2 ?0 p$ e! R# D
' h3 o7 d, A, q8 }9 i; n4 @不过python中不能像上面的方法使用
+ A1 c1 L: U& M% S' n

• #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
  

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。
# w% D9 ^+ X) m/ h4 x8 `
5 e& Y  A% ?$ @

xixihahaheihei

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