Python函数：返回一个没有附加内存分配的数组

Question

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 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')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

Answer 1

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 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')

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)

Answer 2

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)