也许此示例具有12个不同的数组值将有所帮助：

In [207]: x=np.arange(12).reshape(3,4).copy()

In [208]: x.flags Out[208]: C_CONTIGUOUS : True F_CONTIGUOUS : False OWNDATA : True ... In [209]: x.T.flags Out[209]: C_CONTIGUOUS : False F_CONTIGUOUS : True OWNDATA : False ... 该C order值是，他们在生成的顺序。在调换哪些不是

In [212]: x.reshape(12,) # same as x.ravel() Out[212]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])

In [213]: x.T.reshape(12,) Out[213]: array([ 0, 4, 8, 1, 5, 9, 2, 6, 10, 3, 7, 11]) 您可以同时获得两者的一维视图

In [214]: x1=x.T

In [217]: x.shape=(12,) 的形状x也可以更改。

In [220]: x1.shape=(12,)

AttributeError Traceback (most recent call last) in () ----> 1 x1.shape=(12,)

AttributeError: incompatible shape for a non-contiguous array 但是移调的形状无法更改。在data仍处于0,1,2,3,4...顺序，这不能被访问访问如0,4,8...在一维数组。

但是x1可以更改的副本：

In [227]: x2=x1.copy()

In [228]: x2.flags Out[228]: C_CONTIGUOUS : True F_CONTIGUOUS : False OWNDATA : True ... In [229]: x2.shape=(12,) 看strides也许也有帮助。跨步是到达下一个值必须走多远（以字节为单位）。对于2d数组，将有2个跨步值：

In [233]: x=np.arange(12).reshape(3,4).copy()

In [234]: x.strides Out[234]: (16, 4) 要到达下一行，请步进16个字节，仅下一列4。

In [235]: x1.strides Out[235]: (4, 16) 转置只是切换跨步的顺序。下一行只有4个字节，即下一个数字。

In [236]: x.shape=(12,)

In [237]: x.strides Out[237]: (4,) 更改形状也会改变步幅-一次仅通过缓冲区4个字节。

In [238]: x2=x1.copy()

In [239]: x2.strides Out[239]: (12, 4) 即使x2看起来像x1，它也有自己的数据缓冲区，其值以不同的顺序排列。现在，下一列超过4个字节，而下一行为12（3 * 4）。

In [240]: x2.shape=(12,)

In [241]: x2.strides Out[241]: (4,) 并且x，将形状更改为1d会将步幅减小为(4,)。

因为x1，按0,1,2,...顺序排列数据，不会产生一维的跨度0,4,8...。

array_interface 是显示数组信息的另一种有用方法：

In [242]: x1.array_interface Out[242]: {'strides': (4, 16), 'typestr': '<i4', 'shape': (4, 3), 'version': 3, 'data': (163336056, False), 'descr': [('', '<i4')]} 该x1数据缓冲器地址将是相同x，同它的数据。 x2具有不同的缓冲区地址。

您也可以尝试order='F'在copy和reshape命令中添加参数。