哪一種 NumPy 賦值方法會呼叫記憶體分配？

探索NumPy 中的賦值方法：何時發生記憶體分配

使用NumPy 陣列時，了解不同的賦值方法對於高效進行至關重要以及正確的資料處理。在這裡，我們研究了三種常見的方法：B = A、B[:] = A 和 numpy.copy(B, A)，突出顯示它們各自的行為。

方法 1：B = A

此賦值將新變數名稱 B 綁定到 A 引用的現有陣列物件。請注意，這不會建立新數組，而是為原始物件建立別名。因此，對 B 或 A 所做的任何修改都會反映在這兩個變數中。

方法2：B[:] = A（且B[:]=A[:]）

此分配主動將陣列A 中的值複製到現有數組B 中。此複製過程要求兩個陣列共享相同的形狀才能成功。需要注意的是，使用 B[:] = A[:] 執行相同的操作。

方法3：numpy.copy(B, A)

這個其給定形式的語法不正確，最有可能是B = numpy.copy(A )。此方法產生一個新的數組對象，其中包含從 A 到 B 的值的副本。與先前的方法不同，它會建立一個不同的數組，而不是修改現有數組。這意味著對 B 所做的任何更改都不會直接影響 A。

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