Python中list的拷贝与Numpy的array的拷贝的区别

本文探讨了Python中列表与Numpy数组的赋值及切片操作的区别。详细解释了直接赋值和切片操作对于列表的影响,以及Numpy数组切片的视图特性与使用copy()方法来获取数组副本的重要性。

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首先,先说一下list的赋值与list的切片有什么不同。

list1 = [1,2,3,4,5,6]

list2 = list1

list3 = list1[:]

list4 = list1[1:4]

此时,list2 = list1 , 

直接赋值,实质上指向的是同一个内存值。任意一个变量list1(或list2)发生改变,都会影响另一个list2(或list1)。

而 list3 和 list4 是通过 切片对 list1 的复制操作,分别指向了新的值。任意改变list3或list4的值,不会影响其他。


在说说Numpy中的array

要使用ndarray类型的数组,需要from numpy import* 引用工具包numpy。

array1 = array([1,2,3,4,5,6])

array2 = array1 

array3 = array1[:]

array4 = array11:4]

array5 = array1.copy()

array6 = array1[1:4].copy()

数组切片是原始数组的视图,这意味着数据不会被复制,视图上的任何修改都会被直接反映到源数组上. 
array1,array2,array3,array4实际指向同一个内存值,任意修改其中的一个变量,其他变量值都会被修改。 
若想要得到的是ndarray切片的一份副本而非视图,就需要显式的进行复制操作函数copy()。 





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