Python：将3D列主序张量转换为行主序

咱先把这几个高维数组存储顺序的问题掰扯清楚，毕竟超过二维之后，确实容易绕晕～

1. scipy.io是否会自动处理列主序到行主序的转换？ #

答案是会自动处理！Matlab用的是列主序（也就是Fortran order，对应NumPy里的order='F'），而NumPy数组默认是行主序（C order，order='C'）。scipy.io的loadmat函数在读取Mat文件时，会自动把Matlab的列主序数组转换成NumPy的行主序数组，而且会严格保证元素的逻辑位置和原Matlab数组一致，你完全不用手动去做这一步转换。除非你特意修改了loadmat的一些特殊参数（比如struct_as_record或squeeze_me）导致数组形状意外变化，但核心的存储顺序转换是默认完成的。

2. 若不会，有没有比结合ravel和reshape更好的3D张量转换方法？ #

当然有！如果你真遇到了需要手动转换的特殊场景（比如自己构造了列主序数组，或者读取时没自动转换的极端情况），NumPy提供了更直接的工具函数：

• np.ascontiguousarray(arr)：把任意存储顺序的数组转换成行主序（C连续）的数组，一步到位，不用自己拆成ravel再reshape，既简洁又不容易出错。
• np.asfortranarray(arr)：反过来，把数组转换成列主序（Fortran连续）的数组。

对比你提到的ravel+reshape方法，这两个函数本质上做的是同样的事，但更直观——你不用手动指定ravel和reshape的order参数，函数内部已经帮你处理了高维数组的维度对应关系，省心很多。

3. 若没有更好方法，能否编程确定转换后张量的合理形状？ #

首先得纠正你示例里的问题：你用b.ravel(order='F').reshape(b.shape)得到奇怪结果，是因为你用列主序展开后，又用默认的行主序去reshape成原来的形状，相当于内存里的元素排列是列主序的，但你用行主序的规则去划分维度，结果肯定乱套。

正确的做法是：当你用某个order展开数组后，reshape时必须用相同的order参数，这样才能保证元素的逻辑位置和原数组一致。比如：

import numpy as np
lst3d = [[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11]], [[13, 14, 15], [17, 18, 19], [21, 22, 23], [25, 26, 27]]]
b = np.array(lst3d)
# 列主序展开 + 列主序reshape，结果和原数组一致
b_ravel_F = b.ravel(order='F')
b_reshape_F = b_ravel_F.reshape(b.shape, order='F')
print(b_reshape_F)

回到“确定合理形状”的问题：其实不管是几维数组，转换存储顺序的时候，逻辑形状是不需要改变的。存储顺序只是元素在内存中的排列方式，而数组的形状（比如你的示例里的(2,4,3)）是逻辑上的维度划分，转换顺序只是调整元素的内存排列，逻辑维度完全可以保持和原数组一致。你觉得原形状不合适，只是因为reshape时没对应上order参数，导致维度划分和内存排列不匹配而已。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mdoc-2011