如何避免numpy数组列索引结果变为F_CONTIGUOUS适配mpi4py散射需求

你可以通过以下两种常用方式，确保索引得到的数组为C_CONTIGUOUS格式：

• 使用np.ascontiguousarray()包裹索引结果（最推荐）
  该方法仅会在输入数组非C连续时触发内存复制，无额外性能开销，用法如下：

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6], [7,8,9]])
b = np.ascontiguousarray(a[:, [0, 2]])

执行b.flags即可验证C_CONTIGUOUS属性为True。

• 索引后显式指定C序生成副本
  如果确认需要生成独立的数组副本，可以在调用copy方法时指定order='C'，强制生成C连续数组：

b = a[:, [0, 2]].copy(order='C')

该现象是numpy花式索引的默认行为：使用整数列表选取多列时，返回的数组默认采用*Fortran列优先连续（F_CONTIGUOUS）*格式，这是numpy为降低索引操作初始开销做的优化，因为按列选取的元素天然符合列优先的内存排列规则。
针对mpi4py的使用场景，提前将数组转为C_CONTIGUOUS格式是最稳妥的处理方式，可避免散射、收集操作时出现数据错位问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sudipta Lal Basu