어떤 NumPy 할당 방법이 메모리 할당을 호출합니까?

NumPy에서 할당 방법 탐색: 메모리 할당이 발생할 때

NumPy 배열로 작업할 때 효율적인 할당 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 올바른 데이터 처리. 여기서는 세 가지 일반적인 접근 방식인 B = A, B[:] = A 및 numpy.copy(B, A)를 조사하여 각각의 동작을 강조합니다.

방법 1: B = A

이 할당은 새 변수 이름 B를 A가 참조하는 기존 배열 개체에 바인딩합니다. 이는 새 배열을 생성하는 것이 아니라 원래 개체에 대한 별칭을 설정한다는 점에 유의하세요. 결과적으로 B 또는 A에 대한 모든 수정 사항은 두 변수 모두에 반영됩니다.

방법 2: B[:] = A(및 B[:]=A[:])

이 과제는 배열 A의 값을 기존 배열 B에 적극적으로 복사합니다. 이 복사 프로세스에서는 성공하려면 두 배열이 동일한 모양을 공유해야 합니다. B[:] = A[:]를 사용하면 동일한 작업이 수행된다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

방법 3: numpy.copy(B, A)

이것은 구문은 주어진 형식에서 올바르지 않으며 B = numpy.copy(A)와 같은 의도일 가능성이 높습니다. 이 메서드는 A에서 B로의 값 복사본을 포함하는 새 배열 개체를 생성합니다. 이전 메서드와 달리 기존 배열을 수정하는 대신 고유한 배열을 만듭니다. 이는 B에 대한 변경 사항이 A에 직접적인 영향을 미치지 않음을 의미합니다.

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