Python中数组按行存储，与Matlab不同

骑猪看日落 2022-06-02 03:52 436阅读 0赞

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 。

以二维数组为例：

#python
    import numpy as np
    >>> A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6]])

其在内存中的存储顺序为  
![这里写图片描述][SouthEast]

因此reshape之后的结果如下

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

而相同的数组A在matlab平台下的存储顺序为  
![这里写图片描述][SouthEast 1]

因此在matlab下reshape之后的结果如下

%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

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

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

不过python中不能像上面的方法使用

#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。

[SouthEast]: /images/20220602/30b59443180b4138ac7e9eed453de380.png
[SouthEast 1]: /images/20220602/9154e8b4bf0940b499c200c28f258ee2.png

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