如果我有一个numpy ndarray，请说A，其数据缓冲区是C连续的。现在，我想以已知的偏移，形状和步幅查看此矩阵的视图，该怎么办？
例如，如果我有：
import numpy
A = numpy.zeros((100, 100))
假设我想得到一个矩阵
B，它是A的视图，相对于A的偏移量为880个字节，形状为（10，20），跨度为（8，800），我可以请执行下列操作：B = A[1:21, 10:20].T
在一般情况下，是否有一种获取这种视图矩阵的方法？我猜有三种可能的方法，其中任何一种对我都有好处：
提出与上述类似的一系列转换以构造视图矩阵
B？的通用过程。构造一个具有手动指定的起始地址，偏移量，形状和步幅的ndarray？
我在C ++中具有上述四件事，因此我也可以调用Python C API来构造这样的ndarray。
顺便说一句，我还想知道
B的哪个属性记录其相对于A起始地址的偏移量？ 最佳答案
如果要完全控制所有内容，则可以直接使用np.ndarray构造函数，并执行以下操作：
B = np.ndarray(shape=(10, 20), dtype=A.dtype, buffer=A, offset=880,
strides=(8, 800))
关于python - 获取满足特定形状和步幅约束的ndarray的 View ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/28446805/