numpy: логическое индексирование и использование памяти

Рассмотрим следующий numpy код:

A[start:end] = B[mask]

Здесь:

• A и B - это 2D-массивы с одинаковым количеством столбцов;
• start и end - скаляры;
• маска - одномерный логический массив;
• (end - start) == sum ( mask) .

В принципе, описанная выше операция может быть выполнена с использованием O (1) временного хранилища, путем копирования элементов B непосредственно в A .

Это то, что на самом деле происходит на практике, или numpy создает временный массив для B [mask] ? Если последнее, есть ли способ избежать это путем переписывания оператора?