numpy.shares_memory()函数 - Python

numpy.shares_memory()函数是一个numpy内置函数，该函数用于检查数组之间是否共享内存。共享内存意味着在两个或多个数组之间进行更改时，内存中的数据也会更改。这在内存使用效率高的情况下非常有用。

语法

numpy.shares_memory(arr1, arr2[, max_work=None])

参数

• arr1：输入数组1。
• arr2：输入数组2。
• max_work：如果数组之间共享的内存块大于指定大小，将返回False。

返回值

numpy.shares_memory()函数返回一个布尔值，如果输入数组共享内存则返回True，否则返回False。

示例

以下示例演示了如何在numpy中使用shares_memory()函数：

import numpy as np
 
# 创建两个ndarray数组arr1和arr2，且共享同一内存块
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = arr1[:3]
 
# 检查两个数组是否共享内存
print(np.shares_memory(arr1, arr2)) # True

在上述示例中，我们首先创建一个包含1到5的arr1数组。接下来创建arr2数组，该数组是arr1的一个视图，其中包含前三个元素。使用np.shares_memory()函数检查两个数组是否共享内存，函数返回True，说明两个数组共享内存。

以下示例演示了如何使两个数组不共享内存：

import numpy as np
 
# 创建两个ndarray数组arr1和arr2，但没有共享同一内存块
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = arr1[3:]
 
# 检查两个数组是否共享内存
print(np.shares_memory(arr1, arr2)) # False

在上述示例中，我们首先创建一个包含1到5的arr1数组。接下来创建arr2数组，该数组是arr1的一个视图，其中包含最后两个元素。使用np.shares_memory()函数检查两个数组是否共享内存，函数返回False，说明两个数组没有共享内存。

注意事项

• np.shares_memory()函数只适用于numpy数组。
• 在处理大型数组时，使用max_work参数可以减少计算时间。