python数组的引用传递

本文介绍了Python中数组拷贝的默认行为(引用传递),导致修改拷贝会影响原数组。建议避免直接用`b=a`,而是导入copy模块并使用`deepcopy`创建独立副本,以防止意外修改。
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Python 对数组等对象拷贝默认采用的方法是引用传递,即地址传递,而不是值传递,因而修改拷贝的值的时候原对象也会随之改变。

在给数组进行赋值时,尽量不使用b = a的操作,因为该操作会使得b指向a指向的内存区域,对b数组的更改将影响a数组的值。

此时可以import copy模组,然后进行deepcopy,可以复制原变量的所有数据,在内存中生成一个新的对象。

import copy
a = [0,1,2,3]
b = copy.deepcopy(a)

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

Python 中,数组通常以列表(`list`)的形式存在,也可以使用 `array` 模块或第三方库如 `NumPy` 来处理更复杂的数组需求。将数组(列表)作为参数传递给函数非常直观,只需将列表作为参数入即可。Python 中的参数传递本质上是对象的引用传递,这意味着如果函数修改了入的列表内容,原始列表也会受到影响。 以下是一些常见的用例和示例: ### 传递普通列表给函数 ```python def print_list(arr): for item in arr: print(item) my_list = [1, 2, 3, 4, 5] print_list(my_list) ``` 在这个例子中,`my_list` 是一个普通的 Python 列表,它被传递给 `print_list` 函数,函数内部遍历并打印列表中的每个元素。 ### 在函数中修改列表 ```python def modify_list(arr): arr.append(6) my_list = [1, 2, 3, 4, 5] modify_list(my_list) print(my_list) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6] ``` 由于 Python 的参数传递引用传递,因此在函数中对列表进行的修改会影响原始列表[^1]。 ### 使用 NumPy 数组 如果需要处理更复杂的数数组,通常会使用 `NumPy` 库,它提供了高效的数组结构和操作方式。 ```python import numpy as np def print_numpy_array(arr): print(arr) my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print_numpy_array(my_array) ``` NumPy 数组在函数之间的传递方式与普通列表类似,但其内部实现更为高效,适合进行大规模数计算。 ### 传递多维数组 Python 中的多维数组可以通过嵌套列表来表示,也可以使用 NumPy 的多维数组。 ```python def print_2d_array(matrix): for row in matrix: print(row) my_2d_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] print_2d_array(my_2d_list) ``` 对于更复杂的多维数组操作,建议使用 NumPy: ```python import numpy as np def print_numpy_2d_array(matrix): print(matrix) my_2d_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print_numpy_2d_array(my_2d_array) ``` ### 从 C 扩展返回数组 如果你使用 C 编写的扩展模块,并希望将数组返回给 Python,可以通过返回指针并将其转换为 Python 可识别的数组类型来实现。例如,使用 `ctypes` 或 `Cython` 来处理从 C 返回的数组指针[^4]。 ---
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