考虑以下代码：

a = numpy.array([1,2,3,4])
b = numpy.array([5,6,7,8])
# here a new array (b*2) will be created and name 'a' will be assigned to it
a = b * 2 

那么,numpy是否可以将b * 2的结果直接写到已经为a分配的内存中,而无需分配新的数组？

解决方法:

是的,这是可能的-您需要使用np.multiply及其out参数：

np.multiply(b, 2, out=a)

现在,数组a填充了b * 2的结果(并且没有分配新的内存来保存函数的输出).

NumPy的所有ufunc都具有out参数,在处理大型数组时特别方便.通过允许重复使用阵列,有助于将内存消耗降至最低.唯一需要注意的是,数组必须具有正确的大小/形状才能保存函数的输出.