NumPy 배열 할당 시 추가 메모리는 언제 할당됩니까?

Numpy 배열 할당: 메모리 할당 차이

NumPy에서는 배열에 값을 할당하는 세 가지 일반적인 방법이 있습니다.

• B = A
• B[:] = A
• numpy.copy(B, A)

B = A

B = A를 사용하면 새 배열을 생성하지 않습니다. 대신 새 이름(B)을 기존 배열(A)에 바인딩합니다. 결과적으로 한 어레이에 대한 모든 수정 사항은 다른 어레이에 반영됩니다.

B[:] = A

이 구문은 다음을 사용하여 새 어레이 B를 생성합니다. A와 동일한 차원 및 값. 원래 배열 A는 수정되지 않습니다. 이 방법은 numpy.copy에 비해 메모리 할당이 덜 필요합니다.

numpy.copy(B, A)

이 방법은 작성한 대로 적법하지 않습니다. B = numpy.copy(A)여야 합니다. numpy.copy는 A와 동일한 크기와 값을 가진 새로운 배열 B를 생성합니다. 이 방법은 원래 배열에서 데이터의 별도의 물리적 복사본을 생성하기 때문에 B[:] = A에 비해 더 많은 메모리 할당이 필요합니다.

추가 메모리는 언제 할당되나요?

numpy.copy를 사용하여 배열의 새로운 물리적 복사본을 생성하면 추가 메모리가 할당됩니다. 복사된 데이터에 대해 연속된 새로운 메모리 블록을 할당하기 때문입니다.

메모리가 할당되지 않는 경우는 언제인가요?

B=A로 사용하면 메모리가 할당되지 않습니다. 왜냐하면 단순히 원래 배열의 이름을 바꾸는 것이기 때문입니다. B[:] = A를 사용하면 원래 배열과 동일한 메모리 위치를 재사용하기 때문에 메모리가 할당되지 않습니다.

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