Numpy Array-Zuweisung mit Kopie

Question

Zum Beispiel, wenn wir eine numpy Array A haben, und wir wollen ein numpy Array B mit den gleichen Elementen.

Was ist der Unterschied zwischen diesen Methoden? Wann wird zusätzlicher Speicher zugewiesen und wann nicht?

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

Answer 1

Alle drei Versionen verschiedene Dinge tun.

1. Dies bindet einen neuen Namen B an das bestehende Objekt bereits A benannt. Danach beziehen sie sich auf das gleiche Objekt. Wenn Sie also eines ändern, sehen Sie die Änderung auch durch das andere.

2. Dies kopiert die Werte von A in ein vorhandenes Array B. Die beiden Arrays müssen die gleiche Form haben, damit dies funktioniert. B[:] = A[:] tut das gleiche (aber B = A[:] würde etwas mehr wie 1) tun.

3. Dies ist keine legale Syntax. Du hast wahrscheinlich B = numpy.copy(A) gemeint. Das ist fast dasselbe wie 2, aber es erstellt ein neues Array, anstatt das Array B wiederzuverwenden. Wenn es keine anderen Verweise auf den vorherigen Wert B gäbe, wäre das Endergebnis gleich 2, aber während der Kopie wird vorübergehend mehr Speicher belegt.

   Edit: oder vielleicht meintest du numpy.copyto(B, A), die legal ist, und entspricht 2?

Answer 2

1. B=A eine Referenz
2. B[:]=A schafft macht eine tiefe Kopie
3. numpy.copy(B,A) macht eine Kopie

die letzten beiden benötigen zusätzlichen Speicher.

EDIT: Werfen Sie einen Blick auf diese Question

Answer 3

Dies ist die einzige für mich arbeiten Antwort:

B=numpy.array(A)