了解 Numpy 数组分配：何时分配新内存？

Numpy 数组赋值与复制

简介

在处理 Numpy 数组时，至关重要了解分配如何影响数据。本文探讨了三种赋值方法之间的差异：B = A、B[:] = A 和 numpy.copy(B, A)，解决何时分配额外内存以及何时不分配额外内存的问题。

B = A

此赋值只是将新名称 (B) 绑定到现有 Numpy 对象 (A)。两个名称都引用同一个对象，因此对其中一个名称的任何就地修改都会反映在另一个名称中。没有分配额外的内存。

B[:] = A（相当于 B[:]=A[:]）

此操作从 A 复制值放入现有数组 B 中。B 和 A 的形状必须匹配。没有分配额外的内存，因为现有的 B 数组被重用。

numpy.copy(B, A)

此语法不正确。正确的语法是 B = numpy.copy(A)，它创建一个包含 A 副本的新数组。原始 B 数组不会被重用，因此在复制数据时会分配额外的内存。

numpy.copyto(B, A)

此赋值等效于 B[:] = A。它将值从 A 复制到 B，覆盖其现有数据。如果B中有足够的空间，则不分配额外的内存；否则，将创建一个新数组并分配额外的内存。

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