どの NumPy 割り当てメソッドがメモリ割り当てを呼び出しますか?

NumPy での割り当てメソッドの探索: メモリ割り当てが発生するとき

NumPy 配列を操作する場合、効率を高めるには、さまざまな割り当てメソッドを理解することが重要です。そして正しいデータ処理。ここでは、B = A、B[:] = A、numpy.copy(B, A) の 3 つの一般的なアプローチを調査し、それぞれの動作を強調します。

方法 1: B = A

この割り当ては、新しい変数名 B を A によって参照される既存の配列オブジェクトにバインドします。これは新しい配列を作成するのではなく、元のオブジェクトへのエイリアスを確立することに注意してください。したがって、B または A に加えられた変更は両方の変数に反映されます。

方法 2: B[:] = A (および B[:]=A[:])

この割り当ては、配列 A の値を既存の配列 B にアクティブにコピーします。このコピー プロセスが成功するには、両方の配列が同じ形状を共有する必要があります。 B[:] = A[:] を使用すると同じ操作が実行されることに注意することが重要です。

方法 3: numpy.copy(B, A)

これ構文は指定された形式では間違っており、おそらく B = numpy.copy(A) として意図されています。このメソッドは、A から B への値のコピーを含む新しい配列オブジェクトを生成します。前のメソッドとは異なり、既存の配列を変更するのではなく、別個の配列を作成します。これは、B に加えられた変更は A に直接影響しないことを意味します。

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