パフォーマンスの観点からいえば、データをコピーする機会は少ないほど望ましい。 コンピュータのバスの帯域幅は有限なので、データをコピーするには時間がかかる。 NumPy の配列 (ndarray) には、メモリを実際に確保している配列と、それをただ参照しているだけのビュー (view) がある。 そして、配列への操作によって、メモリが確保されて新しい配列が作られるか、それとも単なるビューになるかは異なる。 今回は NumPy の配列を操作するときにメモリのコピーが生じているか調べる方法について。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.15.5 BuildVersion: 19F101 $ python -V Python 3.7.7 $ pip list | grep -i numpy numpy 1.