NumPyでは、配列bのデータを配列aのデータを参照するように設定するにはどうすればよいですか？

Question

互換性のあるタイプと形状のndarray aとbがあります。私は今、bのデータがaのデータを参照することを望みます。つまり、配列bオブジェクト自体を変更したり、新しいオブジェクトを作成したりする必要はありません。 （bは実際にはndarrayから派生したクラスのオブジェクトであり、構築後にデータ参照を設定したいとします）。次の例では、b.set_data_referenceをどのように実行しますか？

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3]) 
b = np.empty_like(a) 
b.set_data_reference(a) 

この結果、b [0] == 1となり、1つの配列の設定操作が他の配列に影響します。例えば。私は配列bの作成を制御する場合には、私は

のようにそれを作成していることができることを承知しています：私たちが設定されている場合は、[1] 22は、その後、我々は22

はNBそのB [1] ==を検査することができます=

b = np.array(a, copy=True) 

これはそうではありません。あなたが続く

import numpy as np 

a = np.array([1,2,3]) 
b = a 

として直接=を使用できるようにPythonで

Answer 1

に従うようbがaを参照していることを確認することができます。 bの作成を制御した場合、aのデータバッファを使用するように作成できますが、bを作成した後は、aのバッファを交換することはできません。通常

Answer 2

すべての変数がポインタであるあなたは、numpyのは、この操作をサポートしていない

assert a[1] == b[1] 
a[1] = 4 
assert a[1] == b[1] 

Answer 3

機能は常に彼らは既存のバッファが使用されているかどうか、発信者が制御できる方法

def func(a, b, c, out=None): 
    if out is None: 
     out = numpy.array(x, y) 
    # ... 
    return out 

ようなインターフェイスを実装して、独自のバッファを作成することになっていません。問題へ

Answer 4

一つの解決策はここに Numpy set array memory

質問に言葉で表現された今、numpyの連中は、この解決策を見つけることがさらに困難になりますので、完全にデータオブジェクトを削除するように見えます。

numpyの1.12.0では、リリースノート：ndarrayオブジェクトのデータの

割り当てが、GH-7083に>指摘したように 'データ' 属性は、本質的に危険な操作で割り当て

属性。このような機能は将来削除される予定です。

したがって、これは今後の解決策ではない可能性があり、他の方法を検討する必要があります。