Numpy 配列のさまざまな割り当て方法はメモリ割り当てに影響しますか?

Copy を使用した Numpy 配列割り当てでのメモリ割り当て

numpy では、配列割り当ての微妙な違いを理解することが効率的なメモリ管理にとって重要です。既存の配列 A に基づいて numpy 配列 B に値を割り当てる次の方法を考えてみましょう:

1. B = A:

   この代入は名前 B を A と同じオブジェクトに追加し、事実上エイリアスを作成します。基礎となるデータが同じであるため、一方の配列を変更するともう一方の配列も変更されます。追加のメモリは割り当てられません。

2. B[:] = A (または B[:]=A[:]?):

   どちらのバリアントも、A から既存の配列 B に値をコピーします。成功するには、B が A と同じ形状でなければなりません。この操作は、B に新しいメモリを割り当て、コピーされた値をそれに割り当て、事実上新しい配列を作成します。

3. numpy.copy(B, A):

   この構文は正しくありません。意図した構文は B = numpy.copy(A) です。 #2 と同様に、このメソッドは A から B に値をコピーして新しい配列を作成します。ただし、#2 とは異なり、B が既に存在する場合でも新しい配列が割り当てられます。これは、特定のシナリオでは追加のメモリ使用量と潜在的なオーバーヘッドを意味します。

4. numpy.copyto(B, A):

   これは有効な構文です#2 と同様に動作します。値を A から B にコピーし、必要に応じて新しいメモリを割り当てます。

これらの違いを理解することは、メモリ使用量を最適化し、numpy 配列を操作するときに意図しない変更を回避するために不可欠です。

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