numpy次のコードを検討してください。
A[start:end] = B[mask]
ここ：
AおよびBは、同じ列数の 2D 配列です。startおよびendスカラーです。mask1D ブール配列です。(end - start) == sum(mask).原則として、上記の操作は、 の要素を に直接O(1)コピーすることにより、一時ストレージを使用して実行できます。BA
これは実際に実際に起こることですか、それともnumpy一時的な配列を構築しB[mask]ますか? 後者の場合、ステートメントを書き直すことでこれを回避する方法はありますか?
この線
A[start:end] = B[mask]
Python言語の定義によれば、最初に右側を評価し、の選択された行を含み、B追加のメモリを占有する新しい配列を生成します。これを回避するために私が知っている最も効率的な純粋なPythonの方法は、明示的なループを使用することです。
from itertools import izip, compress
for i, b in izip(range(start, end), compress(B, mask)):
A[i] = b
もちろん、これは元のコードよりも時間効率がはるかに低くなりますが、O（1）の追加メモリのみを使用します。itertools.compress()また、Python2.7または3.1以降で使用できることにも注意してください。
ブール配列をインデックスとして使用することは、派手なインデックス作成であるため、numpyはコピーを作成する必要があります。メモリの問題が発生した場合は、それに対処するためにcython拡張機能を作成できます。