不同的 Numpy 數組賦值方法會影響記憶體分配嗎？

Numpy 數組分配中的記憶體分配和複製

在numpy 中，理解數組分配的細微差別對於高效的記憶體管理至關重要。考慮以下基於現有數組A 為numpy 數組B 賦值的方法：

1. B = A:

   此賦值分配名稱B 命名為與A 相同的對象，從而有效地建立別名。修改一個數組會改變另一個數組，因為它們共享相同的基礎資料。沒有分配額外的記憶體。

2. B[:] = A（或B[:]=A[:]？）：

   兩種變體都將值從A 複製到現有數組B 中。要成功，B 必須具有與 A 相同的形狀。此操作為 B 分配新記憶體並將複製的值分配給它，從而有效地建立一個新數組。

3. numpy.copy(B, A):

   此語法不正確。預期語法是 B = numpy.copy(A)。與 #2 類似，此方法透過將值從 A 複製到 B 來建立新陣列。但是，與 #2 不同的是，即使 B 已經存在，也會指派一個新陣列。這意味著在某些情況下需要額外的記憶體使用和潛在的開銷。

4. numpy.copyto(B, A):

   這是一個有效的語法其行為與#2 類似。它將值從 A 複製到 B，並在必要時分配新記憶體。

理解這些差異對於優化記憶體使用和避免使用 numpy 陣列時的意外修改至關重要。

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