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對python中l(wèi)ist的拷貝與numpy的array的拷貝詳解

 更新時間:2019年01月29日 09:39:21   作者:心雨心辰  
今天小編就為大家分享一篇對python中l(wèi)ist的拷貝與numpy的array的拷貝詳解,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

1.python中列表list的拷貝,會有什么需要注意的呢?

python中l(wèi)ist的拷貝與numpy的array的拷貝

python變量名相當(dāng)于標(biāo)簽名。

list2=list1 ,直接賦值,實質(zhì)上指向的是同一個內(nèi)存值。任意一個變量list1(或list2)發(fā)生改變,都會影響另一個list2(或list1)。

eg:

>>> list1=[1,2,3,4,5,6]
>>> list2=list1
>>> list1[2]=88
>>> list1
[1, 2, 88, 4, 5, 6]
>>> list2
[1, 2, 88, 4, 5, 6]

而list3和list4是通過切片對list1的復(fù)制操作,分別指向了新的值。任意改變list3或list4的值,不會影響其他。

2.要使用ndarray類型的數(shù)組,需要from numpy import* 引用工具包numpy。

而對ndarray類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行拷貝時,跟list類型有一點區(qū)別。

python中l(wèi)ist的拷貝與numpy的array的拷貝

數(shù)組切片是原始數(shù)組的視圖,這意味著數(shù)據(jù)不會被復(fù)制,視圖上的任何修改都會被直接反映到源數(shù)組上.

array1,array2,array3,array4實際指向同一個內(nèi)存值,任意修改其中的一個變量,其他變量值都會被修改。

若想要得到的是ndarray切片的一份副本而非視圖,就需要顯式的進(jìn)行復(fù)制操作函數(shù)copy()。

eg:

array5=array1.copy() #對原始的array1的復(fù)制

array6=array1[1:4].copy() #對切片array1[1:4]的復(fù)制

那么,修改array5或array6,就不會影響array1。

以上這篇對python中l(wèi)ist的拷貝與numpy的array的拷貝詳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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