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在 NumPy 中，Pythoncontiguous 意味着数组在内存中是连续存储的，也就是说，每个元素在内存中的地址是相邻的。这种内存布局使得对数组进行访问和操作更加高效。

如果一个数组是 Pythoncontiguous 的，那么它可以通过改变 strides 来进一步提高处理性能。strides 是一个元组，其中包含从一个元素到下一个元素需要跨越的字节数。

下面是 Pythoncontiguous 和非 Pythoncontiguous 数组的例子：

python
import numpy as np

# Pythoncontiguous 数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=np.float64)
print(a.flags['C_CONTIGUOUS']) # True

# 非 Pythoncontiguous 数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], order='F', dtype=np.float64)
print(b.flags['C_CONTIGUOUS']) # False


在上面的示例中，a 数组是 Pythoncontiguous 的，因为它按行存储，每个元素在内存中都是相邻的。而 b 数组不是 Pythoncontiguous 的，因为它按列存储，每个元素之间都有一定的间隔。

要将一个非 Pythoncontiguous 数组转换为 Pythoncontiguous 数组，可以使用 np.ascontiguousarray() 函数：

python
c = np.ascontiguousarray(b)
print(c.flags['C_CONTIGUOUS']) # True