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 。

$ d+ c  Z5 N1 m4 z9 H以二维数组为例：
" }5 g: T9 b* m" ~6 l6 `

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

( D1 z& G* W; g4 J: L! b6 R
  P! i) c: D" n0 S$ z其在内存中的存储顺序为
+ u" Q! g0 a5 b: U( S


因此reshape之后的结果如下

- U0 n. S+ [* M1 A% v9 l2 {- y  o

• #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
/ N6 Y( K' j5 \, V+ g1 k' C


因此在matlab下reshape之后的结果如下
7 H. O) X7 G8 i

• %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
  $ k; e5 `6 [, ^1 f- L* ]

- F8 t  t: B; N# R6 W9 e  @- }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
5 H8 [: G9 _6 t( u3 |7 F
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
  8 m+ g- P! F7 }6 u5 I4 v

+ J% J2 Z5 ~% j, N! M$ g
/ \) t0 k4 b* p- |4 u不过python中不能像上面的方法使用
3 \5 v# X$ a4 M4 l4 b, b

• #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。
5 i, \' e( H8 E/ P4 E
) H0 ]. a# {/ S2 z( X. K

xixihahaheihei

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