通过复制进行 Numpy 数组赋值是否必不可少？

带复制的 Numpy 数组赋值

Numpy 数组提供了各种赋值方法，包括按元素复制和整个数组复制。了解这些方法之间的差异对于高效的内存管理和数据完整性至关重要。

B = A

此赋值将新名称 B 绑定到相同的现有名称A 引用的对象。对任一数组所做的任何修改都会反映在两个数组中，因为它们引用内存中的相同数据。

B[:] = A（相当于 B[:] = A[:])

此语法将数组 A 中的值复制到已存在的数组 B 中。但是，两个数组必须具有相同的形状才能成功执行此操作。

numpy.copy(B, A)

此语法在编写时无效。应该是 B = numpy.copy(A)。此方法创建一个全新的数组 B，其中包含 A 中值的副本。它不会重用现有的 B 数组，从而导致额外的内存分配。

总之，除非您打算修改现有的数组就位，建议使用 B[:] = A 或 B = numpy.copy(A) 复制值。前一种方法重用了 B 数组，而后者则创建了一个新数组，从而导致了不同的内存开销考虑。在使用 Numpy 数组时，理解这些差异对于优化性能和代码可读性至关重要。

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