Sind Numpy-Array-Zuweisungen durch Kopieren unerlässlich?

Numpy-Array-Zuweisung mit Kopie

Numpy-Arrays bieten verschiedene Methoden zum Zuweisen von Werten, einschließlich elementweiser und ganzer Array-Kopien. Das Verständnis der Unterschiede zwischen diesen Methoden ist für eine effiziente Speicherverwaltung und Datenintegrität von entscheidender Bedeutung.

B = A

Diese Zuweisung bindet einen neuen Namen, B, an denselben vorhandenen Objekt, auf das von A verwiesen wird. Alle an einem der Arrays vorgenommenen Änderungen werden in beiden widergespiegelt, da sie auf dieselben Daten im Speicher verweisen.

B[:] = A (entspricht B[:] = A[:])

Diese Syntax kopiert die Werte aus dem Array A in ein bereits vorhandenes Array B. Allerdings müssen beide Arrays die gleiche Form haben, damit dieser Vorgang erfolgreich ist.

numpy.copy(B, A)

Diese Syntax ist in der geschriebenen Form nicht gültig. Es sollte B = numpy.copy(A) sein. Diese Methode erstellt ein völlig neues Array, B, das eine Kopie der Werte von A enthält. Das vorhandene B-Array wird nicht wiederverwendet, was zu einer zusätzlichen Speicherzuweisung führt.

Zusammenfassend, es sei denn, Sie beabsichtigen, das vorhandene zu ändern Array vorhanden ist, wird das Kopieren von Werten mit entweder B[:] = A oder B = numpy.copy(A) empfohlen. Die erstere Methode verwendet das B-Array wieder, während die letztere ein neues erstellt, was zu unterschiedlichen Überlegungen zum Speicheraufwand führt. Das Verständnis dieser Unterschiede ist wichtig, um sowohl die Leistung als auch die Lesbarkeit des Codes bei der Arbeit mit Numpy-Arrays zu optimieren.

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