如何對Python中列表和數組進行賦值,淺拷貝和深拷貝操作

這篇文章將為大家詳細講解有關如何對Python中列表和數組進行賦值,淺拷貝和深拷貝操作，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

對Python中列表和數組的賦值,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[:]會產生一個新的對象，占用一塊新的內存，b指向這個新的內存區域，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存空間，把被拷貝對象中的值復制過去。而淺拷貝并沒有為子對象[5,6]開辟一塊新的內存空間，而僅僅是實現對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),數組的拷貝是obj.copy()

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