Python函数:返回一个没有附加内存分配的数组

假设我要创建一个将输入向量乘以输入矩阵的函数:


def MatMul(A,b):

    return A.dot(b)

现在,我执行以下代码:


import numpy as np

A=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],dtype='float64')

b=np.array([4,5,6],dtype='float64')

c=np.zeros(3,dtype='float64')

c=MatMul(A,b)

MatMul函数内部是否会有其他数组分配?我知道这一点A,b将通过引用传递。注意,我已经预分配了array c。


通常,如何避免像这样的简单函数中不必要的预分配?说,我要执行几个数学运算:


def Rank1Update(A,b,alpha):

    c=A.dot(b)

    c+=alpha*c.dot(c)*c

    return c

我可以在一行中拟合许多数学函数,但是代码很快变得不可读。


我熟悉C风格的编程,在这种编程中,为避免不必要的内存分配,将通过A,b并在return函数内部c进行引用和更新。我可以在python中做同样的事情,但是为了方便起见和代码可读性,我想使用它,cvoidreturn


侃侃无极
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2回答

RISEBY

Numpy在其产生新数组的大多数函数中,都有一个参数来存储生成的数组。我out在下面的代码中使用了该参数的名称版本,但您可以忽略该名称。您必须确保out数组具有正确的形状和dtype。此参数的目的正是您想要的-避免额外的内存分配。这也可以加快代码的速度。import numpy as npA = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype='float64')b = np.array([4, 5, 6], dtype='float64')c = np.zeros(3, dtype='float64')A.dot(b, out=c)在dot()的文档中提到了该参数。如果要更改功能的定义MatMul,def MatMul(A, b, c=None):    return A.dot(b, out=c)并更改为MatMul(A, b, c)

Helenr

dot不知道或不在乎c变量或该变量已经保存了对其的引用的数组。它将创建一个新数组,并将变量=绑定c到该新数组,从而使旧数组由内存管理系统清除。如果要将dot输出存储到现有数组中,则需要告诉它执行以下操作:A.dot(b, out=c)
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