コピーによる Numpy 配列の代入は必須ですか?

コピーによる Numpy 配列の代入

Numpy 配列では、要素ごとのコピーや配列全体のコピーなど、値を割り当てるためのさまざまな方法が提供されます。これらの方法の違いを理解することは、効率的なメモリ管理とデータの整合性にとって重要です。

B = A

この割り当ては、新しい名前 B を同じ既存の名前にバインドします。 A によって参照されるオブジェクト。どちらかの配列に加えられた変更は、メモリ内の同じデータを参照するため、両方に反映されます。

B[:] = A (B[:] = と同等) A[:])

この構文は、配列 A の値を既存の配列 B にコピーします。ただし、この操作が成功するには、両方の配列が同じ形状である必要があります。

numpy.copy(B, A)

この構文は、記載されているとおり無効です。 B = numpy.copy(A) である必要があります。このメソッドは、A の値のコピーを含む完全に新しい配列 B を作成します。既存の配列 B は再利用されないため、追加のメモリ割り当てが発生します。

要約すると、既存の配列を変更するつもりがない限り、配列を配置する場合は、B[:] = A または B = numpy.copy(A) を使用して値をコピーすることをお勧めします。前者の方法では B 配列が再利用されますが、後者の方法では新しい配列が作成されるため、メモリ オーバーヘッドに関する考慮事項が異なります。 Numpy 配列を使用する場合、パフォーマンスとコードの読みやすさの両方を最適化するには、これらの違いを理解することが不可欠です。

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