다른 Numpy 배열 할당 방법이 메모리 할당에 영향을 줍니까?

복사를 통한 Numpy 배열 할당의 메모리 할당

numpy에서는 효율적인 메모리 관리를 위해 배열 할당의 미묘한 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 기존 배열 A를 기반으로 numpy 배열 B에 값을 할당하는 다음 방법을 고려하세요.

1. B = A:

   이 할당은 B라는 이름을 A와 동일한 개체에 지정하여 효과적으로 별칭을 만듭니다. 하나의 어레이를 수정하면 동일한 기본 데이터를 공유하므로 다른 어레이도 변경됩니다. 추가 메모리가 할당되지 않습니다.

2. B[:] = A(또는 B[:]=A[:]?):

   두 변형 모두 A의 값을 기존 배열 B에 복사합니다. 성공하려면 B는 A와 동일한 모양을 가져야 합니다. 이 작업은 B에 새 메모리를 할당하고 복사된 값을 할당하여 효과적으로 새 배열을 생성합니다.

3. numpy.copy(B, A):

   이 구문은 올바르지 않습니다. 의도된 구문은 B = numpy.copy(A)입니다. 이 방법은 #2와 유사하게 A에서 B로 값을 복사하여 새로운 배열을 생성합니다. 그러나 #2와 달리 B가 이미 존재하더라도 새 배열이 할당됩니다. 이는 특정 시나리오에서 추가 메모리 사용량과 잠재적인 오버헤드를 의미합니다.

4. numpy.copyto(B, A):

   이것은 유효한 구문입니다. 이는 # 2와 유사하게 동작합니다. A에서 B로 값을 복사하고 필요한 경우 새 메모리를 할당합니다.

numpy 배열로 작업할 때 메모리 사용량을 최적화하고 의도하지 않은 수정을 피하려면 이러한 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

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