Kaedah Tugasan NumPy yang manakah menggunakan Peruntukan Memori?

Meneroka Kaedah Tugasan dalam NumPy: Apabila Peruntukan Memori Berlaku

Apabila bekerja dengan tatasusunan NumPy, memahami kaedah tugasan yang berbeza adalah penting untuk cekap dan pengendalian data yang betul. Di sini, kami menyiasat tiga pendekatan biasa: B = A, B[:] = A, dan numpy.copy(B, A), menyerlahkan gelagat masing-masing.

Kaedah 1: B = A

Tugasan ini mengikat nama pembolehubah baharu, B, kepada objek tatasusunan sedia ada yang dirujuk oleh A. Ambil perhatian bahawa ini tidak mencipta tatasusunan baharu tetapi menetapkan alias kepada objek asal. Akibatnya, sebarang pengubahsuaian yang dibuat kepada sama ada B atau A akan ditunjukkan dalam kedua-dua pembolehubah.

Kaedah 2: B[:] = A (dan B[:]=A[:])

Tugasan ini secara aktif menyalin nilai daripada tatasusunan A ke dalam tatasusunan B sedia ada. Proses penyalinan ini memerlukan kedua-dua tatasusunan berkongsi bentuk yang sama untuk berjaya. Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa menggunakan B[:] = A[:] melakukan operasi yang sama.

Kaedah 3: numpy.copy(B, A)

Ini sintaks tidak betul dalam bentuk yang diberikan, dan kemungkinan besar dimaksudkan sebagai B = numpy.copy(A). Kaedah ini menghasilkan objek tatasusunan baharu yang mengandungi salinan nilai daripada A ke B. Berbeza dengan kaedah sebelumnya, ia mencipta tatasusunan yang berbeza daripada mengubah suai yang sedia ada. Ini bermakna sebarang perubahan yang dibuat kepada B tidak akan menjejaskan A secara langsung.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah Tugasan NumPy yang manakah menggunakan Peruntukan Memori?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!