透過複製進行 Numpy 數組賦值是否必不可少？

複製的 Numpy 陣列賦值

Numpy 陣列提供了各種賦值方法，包括以元素複製和整個陣列複製。了解這些方法之間的差異對於高效的記憶體管理和資料完整性至關重要。

B = A

此賦值將新名稱 B 綁定到相同的現有名稱A 所引用的物件。任一數組所做的任何修改都會反映在兩個數組中，因為它們引用記憶體中的相同資料。

B[:] = A（相當於B[:] = A[:])

此語法將陣列A 中的值複製到已存在的數組B 中。但是，兩個陣列必須具有相同的形狀才能成功執行此操作。

numpy.copy(B, A)

此語法在撰寫時無效。應該是 B = numpy.copy(A)。此方法建立一個全新的陣列 B，其中包含 A 中值的副本。它不會重複使用現有的 B 數組，從而導致額外的記憶體分配。

總之，除非您打算修改現有的陣列就位，建議使用 B[:] = A 或 B = numpy.copy(A) 複製值。前一種方法重用了 B 數組，而後者則創建了一個新數組，從而導致了不同的記憶體開銷考慮。在使用 Numpy 數組時，理解這些差異對於優化效能和程式碼可讀性至關重要。

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