Numpy数组赋值与副本

Question

例如,如果我们有一个numpy数组A,并且我们想要一个具有相同元素的numpy数组B.

以下(见下文)方法有什么区别？什么时候分配额外的内存,什么时候不分配？

1. B = A
2. B[:] = A(和B[:]=A[:]？一样)
3. numpy.copy(B, A)

Answer 1

所有三个版本都做不同的事情:

1. B = A

   这会将新名称绑定B到已命名的现有对象A.之后他们引用同一个对象,所以如果你修改了一个对象,你也会看到另一个对象的变化.

2. B[:] = A(和B[:]=A[:]？一样)

   这会将值复制A到现有数组中B.这两个数组必须具有相同的形状才能工作.B[:] = A[:]做同样的事情(但B = A[:]会做更像1的事情).

3. numpy.copy(B, A)

   这不是合法的语法.你可能意味着B = numpy.copy(A).这几乎与2相同,但它创建了一个新数组,而不是重用B数组.如果没有对前一个B值的其他引用,则最终结果将与2相同,但在复制期间它将临时使用更多内存.

   或许你的意思是numpy.copyto(B, A),这是合法的,相当于2？

Answer 2

1. B=A 创建一个参考
2. B[:]=A 制作副本
3. numpy.copy(B,A) 制作副本

最后两个需要额外的内存.

要制作深层副本,您需要使用 B = copy.deepcopy(A)

Answer 3

这是我唯一可行的答案:

B=numpy.array(A)