哪种 NumPy 赋值方法会调用内存分配？

探索 NumPy 中的赋值方法：何时发生内存分配

使用 NumPy 数组时，了解不同的赋值方法对于高效进行至关重要以及正确的数据处理。在这里，我们研究了三种常见的方法：B = A、B[:] = A 和 numpy.copy(B, A)，突出显示它们各自的行为。

方法 1：B = A

此赋值将新变量名称 B 绑定到 A 引用的现有数组对象。请注意，这不会创建新数组，而是为原始对象建立别名。因此，对 B 或 A 所做的任何修改都会反映在这两个变量中。

方法 2：B[:] = A（且 B[:]=A[:]）

此分配主动将数组 A 中的值复制到现有数组 B 中。此复制过程要求两个数组共享相同的形状才能成功。需要注意的是，使用 B[:] = A[:] 执行相同的操作。

方法 3：numpy.copy(B, A)

这个其给定形式的语法不正确，最有可能是 B = numpy.copy(A)。此方法生成一个新的数组对象，其中包含从 A 到 B 的值的副本。与之前的方法不同，它创建一个不同的数组，而不是修改现有数组。这意味着对 B 所做的任何更改都不会直接影响 A。

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