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目前我的解决方案是将任何缓存数组设置为只读(a.flags.writeable = False)。这意味着如果函数的调用者想要修改数组，则可能必须制作自己的数组副本。当然，如果源不是来自缓存并且数组已经是可写的，那么他们就会不必要地复制数据。
所以，最理想的情况是我会喜欢像 a.view(flag=copy_on_write) 这样的东西。似乎有一个与此 UPDATEIFCOPY 相反的标志，它会导致副本在解除分配后更新原始副本。
谢谢!
最佳答案
写时复制是一个很好的概念，但显式复制似乎是“NumPy 哲学”。所以我个人会保留“只读”解决方案，如果它不是太笨拙的话。
但我承认自己编写了写时复制包装类。我不尝试检测对数组的写访问。相反，该类有一个方法“get_array(readonly)”返回它的(否则是私有(private)的)numpy 数组。第一次使用“readonly=False”调用它时，它会生成一个副本。这是非常明确、易于阅读和快速理解的。
如果您的写时复制 numpy 数组看起来像经典的 numpy 数组，您的代码的读者(可能是 2 年后的您)可能会遇到困难。
关于python - NumPy 数组写时复制，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21896030/
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