تعيين مصفوفة Numpy: اختلافات تخصيص الذاكرة

في NumPy، هناك ثلاث طرق شائعة لتعيين قيم لمصفوفة:

• ب = أ
• ب[:] = A
• numpy.copy(B، A)

B = A

ينشئ هذا البناء مصفوفة جديدة B مع نفس الأبعاد والقيم مثل A. لم يتم تعديل المصفوفة الأصلية A. تتطلب هذه الطريقة تخصيصًا أقل للذاكرة مقارنة بـ numpy.copy.

هذه الطريقة غير قانونية كما كتبتها. يجب أن يكون B = numpy.copy(A). numpy.copy ينشئ مصفوفة جديدة B بنفس الأبعاد والقيم مثل A. تتطلب هذه الطريقة تخصيصًا أكبر للذاكرة مقارنة بـ B[:] = A لأنها تنشئ نسخة فعلية منفصلة من البيانات من المصفوفة الأصلية.

يتم تخصيص ذاكرة إضافية عند استخدام numpy.copy لإنشاء نسخة فعلية جديدة من المصفوفة. وذلك لأنه يخصص كتلة جديدة متجاورة من الذاكرة للبيانات المنسوخة.

لا يتم تخصيص الذاكرة عند استخدام B = A لأنك تقوم ببساطة بإعادة تسمية المصفوفة الأصلية. لا يتم تخصيص الذاكرة أيضًا عند استخدام B[:] = A لأنها تعيد استخدام نفس موقع الذاكرة مثل المصفوفة الأصلية.