Общая память в NumPy

Один и тот же блок байтов может быть виден через срез и через исходный ряд. Для проверки служит функция shares_memory.

Создадим ряд, возьмём его хвост и спросим, смотрят ли оба объекта на общие данные:

import numpy as np

temps = np.array([10, 20, 30, 40])
tail = temps[2:]
print(np.shares_memory(temps, tail)) # выведет True

Два независимо созданных массива обычно не делят память, даже если числа в них совпадают:

import numpy as np

left = np.array([1, 2, 3])
right = np.array([1, 2, 3])
print(np.shares_memory(left, right)) # выведет False

Создайте массив из пяти последовательных целых, возьмите его первые три ячейки и выведите, делят ли исходный массив и фрагмент одну память.

Создайте два отдельных массива с одинаковым содержимым [7, 8, 9] и выведите, есть ли у них общая память.