numpy.recarray.strides

屬性

recarray.strides

在遍歷陣列時，在每個維度中步進的位元組元組。

陣列 a 中元素 (i[0], i[1], ..., i[n]) 的位元組偏移量為

offset = sum(np.array(i) * a.strides)

關於 strides 更詳細的解釋可以在 N 維陣列 (ndarray) 中找到。

警告

不建議設定 arr.strides，未來可能會被棄用。 應優先使用 numpy.lib.stride_tricks.as_strided 以更安全的方式建立相同資料的新視圖。

參見

numpy.lib.stride_tricks.as_strided

註解

想像一個 32 位元整數陣列（每個 4 位元組）

x = np.array([[0, 1, 2, 3, 4],
              [5, 6, 7, 8, 9]], dtype=np.int32)

這個陣列在記憶體中以 40 位元組儲存，一個接一個（稱為連續的記憶體區塊）。 陣列的 strides 告訴我們在記憶體中必須跳過多少位元組才能沿著特定軸移動到下一個位置。 例如，我們必須跳過 4 位元組（1 個值）才能移動到下一列，但要跳過 20 位元組（5 個值）才能到達下一行中的相同位置。 因此，陣列 x 的 strides 將會是 (20, 4)。

範例

>>> import numpy as np
>>> y = np.reshape(np.arange(2*3*4), (2,3,4))
>>> y
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
>>> y.strides
(48, 16, 4)
>>> y[1,1,1]
17
>>> offset=sum(y.strides * np.array((1,1,1)))
>>> offset/y.itemsize
17

>>> x = np.reshape(np.arange(5*6*7*8), (5,6,7,8)).transpose(2,3,1,0)
>>> x.strides
(32, 4, 224, 1344)
>>> i = np.array([3,5,2,2])
>>> offset = sum(i * x.strides)
>>> x[3,5,2,2]
813
>>> offset / x.itemsize
813