带副本的numpy数组分配
例如，如果我们有一个numpyarray 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）方法之间的区别是什么？什么时候分配额外的内存，什么时候不分配？
B = A B[:] = A（与B[:]=A[:]？相同） numpy.copy(B, A) 问题来源于stack overflow
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这三个版本都做不同的事情：
B = A
这会将新名称绑定B到已经命名的现有对象A。之后，它们引用相同的对象，因此，如果您就地修改一个对象，您也会在另一个对象中看到更改。
B[:] = A（与B[:]=A[:]？相同）
这会将值从中复制A到现有数组中B。这两个阵列必须具有相同的形状才能起作用。B[:] = A[:]做同样的事情（但B = A[:]会做更多类似1的事情）。
numpy.copy(B, A)
这不是合法的语法。你可能是说B = numpy.copy(A)。这几乎与2相同，但是它创建了一个新数组，而不是重用该B数组。如果没有其他对先前B值的引用，则最终结果将与2相同，但是在复制期间它将临时使用更多内存。
或者，也许您numpy.copyto(B, A)是说合法的，等于2？
2020-02-08 13:50:42赞同 展开评论
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