导读 在Python的数据科学领域，`numpy.array()` 是一个非常基础且强大的函数。它能够将列表或其他数据结构转换为NumPy数组，从而支持高效的数值...
在Python的数据科学领域，`numpy.array()` 是一个非常基础且强大的函数。它能够将列表或其他数据结构转换为NumPy数组，从而支持高效的数值运算。然而，你是否注意过 `order` 参数呢？它可能不是那么显眼，但对数组内存布局有着重要影响。
`order` 参数定义了数组元素在内存中的存储顺序。通常有 `'C'` 和 `'F'` 两种选择。选择 `'C'`（默认值）时，数组按行优先存储，而 `'F'` 则表示列优先存储。例如，在处理图像或矩阵运算时，选择合适的 `order` 可以显著提升性能。此外，还有 `'A'` 模式，它会根据输入数据的原始存储方式自动调整。
💡 小贴士：如果你需要频繁访问某一维度的数据，选择与该维度一致的存储顺序可以优化访问效率。例如，行优先适合逐行遍历，而列优先则适合逐列操作。
掌握 `order` 参数，能让你更高效地利用NumPy的强大功能！🚀