np.array二维数组的数据间隔

在NumPy库中，`np.array`创建的二维数组（也称为矩阵）中的数据间隔通常是连续存储的，即数组中的每个元素都在内存上紧邻其前一个元素。这种连续的存储方式使得数据访问和计算非常高效。每一行的数据通常是一段连续的内存区域，而行与行之间也是连续的。

然而，这种“间隔”并不意味着元素之间的物理距离，而是指在内存地址上的逻辑连续性。也就是说，如果你想获取数组中任意两个元素，你可以通过索引直接计算出它们在内存中的偏移量。这与Python列表或其他非连续存储结构不同。

如果你关心的是数组的步长（即元素之间的实际距离，如每隔多少个字节存储一个元素），NumPy并没有直接提供这个信息，但可以通过计算数组元素的大小乘以行数得到每个元素到下一元素的字节数。元素的大小取决于元素的数据类型，例如对于整型，通常是4字节（32位）或8字节（64位）。