将 numpy 数组转换为（不同的）预分配数组

Question

假设我有一个 dtype int32 的数组 A，我想将它转换为 float64。 执行此操作的标准方法（我知道）是 A.astype('float64')。 但这会为结果分配一个新数组。如果我重复运行此命令（使用相同形状的不同数组），每次使用结果并在不久后丢弃它，那么这些分配的开销可能是不可忽略的。
假设我预先分配了一个数组 B，它具有与 A 相同的形状和 float64 类型。有没有办法将 B 的内存用于转换结果，而不是每次都分配新的内存？ ufuncs 和 numpy.dot 对此有一个 'out' 参数，但 astpye 没有。

Answer 1

正如 Paul Panzer 所评论的，这可以通过 B[...] = A 简单地完成。