c_contiguous()函数的作用及使用方法

c_contiguous() 函数是用来检查一个数组是否为 C 连续（C-contiguous）的。

C 连续的数组是以 C 语言方式顺序存储的，即按行存储，并且每一行的元素位于相邻的内存位置。这种方式在 C 语言中是默认的数组存储方式。

numpy 的 ndarray 对象默认是用 C 连续的方式存储的，但是有时候我们会从其他的数据源中导入数组，这些数据源可能使用不同的存储方式。通过 c_contiguous() 函数可以方便地检查一个数组的存储方式。

c_contiguous() 函数返回一个布尔值，如果数组是 C 连续的，则返回 True，否则返回 False。

下面是使用例子：

import numpy as np

# 创建 C 连续的数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=np.int32)
print(arr1)
print("arr1 is C contiguous:", arr1.c_contiguous())

# 创建非 C 连续的数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=np.int32, order='F')
print(arr2)
print("arr2 is C contiguous:", arr2.c_contiguous())

运行以上代码会输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
arr1 is C contiguous: True

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
arr2 is C contiguous: False

从上面的输出可以看出，arr1 是 C 连续的，而 arr2 不是。

在这个例子中，通过 dtype 参数指定了数组的数据类型为 np.int32，order 参数指定了数组的存储方式为 'F'，即以列方式存储。而 arr1 的存储方式使用的是默认值 'C'，即按行存储。通过 c_contiguous() 函数可以方便地检查这两个数组是否为 C 连续的。