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 。
! J: X# r2 J$ M, z; L$ v2 x
# z7 @7 S0 o* H0 N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]])
  " M8 k6 g( m+ m! o% B9 d( b; k

" Q( Z6 d" M8 u2 M8 Q; B0 n" Q
其在内存中的存储顺序为

: Z' r) Z5 ]1 _; @9 W1 n

( ]3 E& |$ H5 N5 f. c因此reshape之后的结果如下
* ]8 u7 m7 u5 R  m0 D

• #python
• >>> A.reshape(3,2)
• array([[1, 2],
•        [3, 4],
•        [5, 6]])
  9 G/ n; o$ H! X1 I/ l; s

而相同的数组A在matlab平台下的存储顺序为

) m, I) Y3 i& _8 j+ o4 C- {

5 ?- A; H  O4 Q, k2 ?1 G$ g2 ]因此在matlab下reshape之后的结果如下
3 f" B' i  j" s7 F

• %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
  + d3 D' g2 k, f1 {  H

% _' T) r$ d. d' h- 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

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 {" o3 Z% {+ n9 F) o

• %matlab
• >> A =
•      1     2     3
•      4     5     6
• >> A(2)
• ans =
•      4
• >> A(5)
• ans =
•      3
  8 e! L/ _0 X- i9 q1 b+ t- S% q1 R

2 t5 f; O: A5 @, R+ I
- ^8 C- T; t6 a不过python中不能像上面的方法使用
% [: o, u- ~  M
* b* X: s% u$ _+ ]4 i

• #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
  % j9 U0 q* o7 Y0 j7 \, w. V4 Y

, c2 `9 Y. \" `' J8 c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。
9 {  o! l( ?& \- V. Z# d1 f

xixihahaheihei

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