python深浅拷贝

本文详细解析了Python中浅拷贝与深拷贝的区别及应用场景。浅拷贝仅复制引用对象而不深入复制内部对象,导致内部对象被共享;深拷贝则会递归复制所有对象,确保完全独立。通过实际案例展示了两种拷贝方式的效果。

python 深浅拷贝: shallow copy 和 deep copy


对于一个列表,列表里面可以再放入一个列表

(1)若想复制这一个列表,使用列表的普通的copy()方法,只能拷贝出列表里表层的元素,而列表里的列表却无法拷贝,只能指向前一个列表.

修改拷贝出的列表里列表里的元素,原来的列表会发生改变.这是浅拷贝.

(2)如果想解决这种问题,可以使用列表的deepcopy()方法,这是深拷贝.

    具体使用:

        1.浅拷贝 copy1 = copy.copy(origin)

        2.深拷贝 copy2 = copy.deepcopy(origin)


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基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
### Python中的深拷贝与浅拷贝 Python 提供了两种复制对象的方式:浅拷贝(shallow copy)和深拷贝(deep copy)。这两种方式在处理复杂数据结构时表现不同,因此理解两者的区别至关重要。 #### 一、浅拷贝 (Shallow Copy) 浅拷贝是指创建一个新的复合对象,然后将原始对象内部的引用插入到新对象中。这意味着如果原对象包含其他容器类型的子对象,则这些子对象不会被复制,而是共享相同的内存地址[^1]。 以下是一个简单的例子展示了列表的浅拷贝行为: ```python import copy original_list = [1, 2, [3, 4]] shallow_copied_list = copy.copy(original_list) original_list[2][0] = 'Modified' print("Original List:", original_list) # Output: Original List: [1, 2, ['Modified', 4]] print("Shallow Copied List:", shallow_copied_list) # Output: Shallow Copied List: [1, 2, ['Modified', 4]] ``` 可以看到,在修改 `original_list` 的嵌套列表之后,`shallow_copied_list` 中对应的嵌套列表也被改变了,因为两者指向的是同一个内存位置。 #### 二、深拷贝 (Deep Copy) 相比之下,深拷贝不仅会创建新的外部容器,还会递归地复制所有的子对象。这样即使修改了原来的对象也不会影响到它的副本[^2]。 下面是同样的场景下使用深拷贝的结果对比: ```python import copy original_list = [1, 2, [3, 4]] deep_copied_list = copy.deepcopy(original_list) original_list[2][0] = 'Modified' print("Original List:", original_list) # Output: Original List: [1, 2, ['Modified', 4]] print("Deep Copied List:", deep_copied_list) # Output: Deep Copied List: [1, 2, [3, 4]] ``` 在这里可以看出,尽管我们更改了 `original_list` 内部的一个元素,但是由于采用了深拷贝策略,所以 `deep_copied_list` 并未受到影响[^2]。 #### 总结 - **浅拷贝**只复制顶层的对象,并保留对其余部分(尤其是可变类型如列表或字典等)的引用关系。 - **深拷贝**则完全独立地重建整个层次结构树形图谱下的每一个节点实例化版本。 选择哪种方式进行操作取决于具体的应用需求以及目标数据集本身的特性等因素考虑决定最佳实践方案。 ---
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