對Python中列表和數(shù)組的賦值,淺拷貝和深拷貝的實例講解
對Python中列表和數(shù)組的賦值,淺拷貝和深拷貝的實例講解
列表賦值：
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> print b [1, 2, 3] >>> a[0] = 0 >>> print b [0, 2, 3]
解釋：[1, 2, 3]被視作一個對象，a，b均為這個對象的引用，因此，改變a[0],b也隨之改變
如果希望b不改變，可以用到切片
>>> b = a[:] >>> a[0] = 0 >>> print b [1, 2, 3]
解釋，切片a[:]會產(chǎn)生一個新的對象，占用一塊新的內(nèi)存，b指向這個新的內(nèi)存區(qū)域，因此改變a所指向的對象的值，不會影響b
列表深拷貝和淺拷貝
淺拷貝
>>> import copy
>>> a = [1, 2, 3, [5, 6]]
>>> b = copy.copy(a)
>>> print b
[1, 2, 3, [5, 6]]
>>> a[3].append('c')
>>> print b
[1, 2, 3, [5, 6, 'c']]
深拷貝
>>> a = [1, 2, 3, [5, 6]]
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> a[3].append('c')
>>> print b
[1, 2, 3, [5, 6]]
拷貝即是開辟一塊新的內(nèi)存空間，把被拷貝對象中的值復(fù)制過去。而淺拷貝并沒有為子對象[5,6]開辟一塊新的內(nèi)存空間，而僅僅是實現(xiàn)對a中[5，6]的引用。所以改變a中[5，6]的值，b中的值也會發(fā)生變化。
深拷貝則是為子對象也開辟了一塊新空間。所以改變a中[5, 6]的值，并不影響b
數(shù)組賦值不能用切片來達到相同的目的
>>> import numpy as np >>> a = np.array([1, 2 ,3]) >>> b = a[:] >>> a[0] = 5 >>> print a, b [5 2 3] [5 2 3]
如上，雖然用切片，但不能達到修改a而不影響b的目的。說明a,b仍然指向同一塊內(nèi)存。
此時，只能用拷貝
>>> b = a.copy() >>> a[0] = 5 >>> print a, b [5 2 3] [1 2 3]
此時修改a不會影響到b。其中的原因以后進一步深究。
注意，列表的拷貝是copy.copy(obj)或copy.deepcopy(obj),數(shù)組的拷貝是obj.copy()
以上這篇對Python中列表和數(shù)組的賦值,淺拷貝和深拷貝的實例講解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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