У меня проблемы с пониманием какnumpy хранит свои данные. Учтите следующее:

>>> import numpy as np
>>> a = np.ndarray(shape=(2,3), order='F')
>>> for i in xrange(6): a.itemset(i, i+1)
... 
>>> a
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 4.,  5.,  6.]])
>>> a.flags
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False

Это говорит о том, чтоa основной столбец (F_CONTIGUOUS) таким образом, внутренне,a должно выглядеть следующим образом:

[1, 4, 2, 5, 3, 6]

Это именно то, что указано в этомглоссарий, Что меня смущает, так это то, что если я пытаюсь получить доступ к даннымa линейно вместо этого я получаю:

>>> for i in xrange(6): print a.item(i)
... 
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0

На данный момент я не уверен, чтоF_CONTIGUOUS Флаг говорит нам, так как он не соблюдает порядок. По-видимому, все в Python является мажорной строкой, и когда мы хотим выполнить линейную итерацию, мы можем использовать итераторflat.

Вопрос в следующем: учитывая, что у нас есть список чисел, скажем:1, 2, 3, 4, 5, 6как мы можем создатьnumpy массив формы(2, 3) в главном порядке колонки? Вот как я могу получить матрицу, которая выглядит следующим образом

array([[ 1.,  3.,  5.],
       [ 2.,  4.,  6.]])

Я действительно хотел бы иметь возможность линейно перебирать список и помещать их во вновь созданныйndarray, Причина этого в том, что я буду читать файлы многомерных массивов, установленных в главном порядке столбцов.