Numpy数组赋值与副本

Question

例如，如果我们有一个numpy数组A，我们希望numpy数组B具有相同的元素。

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（与B[:]=A[:]相同？）
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B绑定到已命名为A的现有对象。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（与B[:]=A[:]相同？）

   这会将A中的值复制到现有数组B中。这两个数组必须具有相同的形状才能工作。 B[:] = A[:]执行相同的操作（但B = A[:]会更像1）。

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。如果没有其他对前一个B值的引用，则最终结果将与2相同，但在复制期间它将暂时使用更多内存。

   或者你的意思是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)