不要分配numpy.ufunc的输出。
创始人
2025-01-10 18:31:50
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当使用NumPy中的ufunc函数时，它们通常会直接修改输入数组，并返回对输入数组的引用。因此，不应该将ufunc的输出分配给新的变量，而应该直接使用输入数组。
以下是一个示例：
import numpy as np
# 创建一个输入数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
# 使用ufunc函数（例如np.square）直接修改输入数组
np.square(arr1)
# 输出被修改后的数组
print(arr1) # [1 4 9]
在上面的示例中，np.square(arr1)直接修改了输入数组arr1，所以不需要将输出分配给新的变量。
如果你需要将ufunc的输出分配给新的变量，可以使用NumPy中的函数np.copy()来创建输入数组的副本，然后对副本执行ufunc操作。例如：
import numpy as np
# 创建一个输入数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
# 创建一个副本
arr2 = np.copy(arr1)
# 使用ufunc函数（例如np.square）对副本执行操作
arr2 = np.square(arr2)
# 输出修改后的副本
print(arr2) # [1 4 9]
在上面的示例中，我们首先使用np.copy()函数创建了arr1的副本arr2，然后对副本执行了ufunc操作，并将输出分配给了新的变量arr2。这样就避免了直接修改输入数组。
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