


Memahami Tugasan Numpy Array: Bilakah Memori Baharu Diperuntukkan?
Tugasan Numpy Array dengan Salin
Pengenalan
Apabila berurusan dengan tatasusunan Numpy, adalah penting untuk memahami bagaimana tugasan mempengaruhi data. Artikel ini meneroka perbezaan antara tiga kaedah tugasan: B = A, B[:] = A dan numpy.copy(B, A), menangani apabila memori tambahan diperuntukkan dan apabila ia tidak.
B = A
Tugasan ini hanya mengikat nama baharu (B) pada objek Numpy sedia ada (A). Kedua-dua nama merujuk kepada objek yang sama, jadi sebarang pengubahsuaian di tempat kepada satu akan ditunjukkan pada yang lain. Tiada memori tambahan diperuntukkan.
B[:] = A (Bersamaan dengan B[:]=A[:])
Operasi ini menyalin nilai daripada A ke dalam tatasusunan sedia ada B. Bentuk B dan A mesti sepadan. Tiada memori tambahan diperuntukkan kerana tatasusunan B sedia ada digunakan semula.
numpy.copy(B, A)
Sintaks ini tidak betul. Sintaks yang betul ialah B = numpy.copy(A), yang mencipta tatasusunan baharu yang mengandungi salinan A. Tatasusunan B asal tidak digunakan semula, dan oleh itu, memori tambahan diperuntukkan semasa menyalin data.
numpy.copyto(B, A)
Tugasan ini bersamaan dengan B[:] = A. Ia menyalin nilai daripada A ke B, menimpa data sedia ada. Jika terdapat ruang yang mencukupi dalam B, tiada memori tambahan diperuntukkan; jika tidak, tatasusunan baharu dicipta dan memori tambahan diperuntukkan.
Atas ialah kandungan terperinci Memahami Tugasan Numpy Array: Bilakah Memori Baharu Diperuntukkan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Fastapi ...
