对象的复制和赋值有什么区别?各自的应用场景是怎么样的?

Python 变量赋值:深入理解引用而非复制 Python 的变量赋值是引用而非复制,这是 Python 的一个重要特性。理解这一特性,以及可变对象和不可变对象的区别,以及浅拷贝和深拷贝的使用,对于编写高质量的 Python 代码至关重要。希望本文能够帮助读者更深入地理解 Python 的赋值机制,并在实际编程中加以应用。通过以上讲解和实例,相信读者对 Python 变量赋值的引用特性有了更深入的理解。在实际编程中,根据需要选择合适的赋值或拷贝方式,可以有效地避免潜在的 bug,提高代码的效率和可维护性。 阅读详情

部分引用:https://blog.youkuaiyun.com/liitdar/article/details/81874541

对象赋值

如同基本类型的赋值语句一样,同一个类的对象之间也是可以进行赋值操作的,即将一个对象的值赋给另一个对象。

对于类对象的赋值,只会对类中的数据成员进行赋值,而不对成员函数赋值。

给对象赋值和调用拷贝构造函数初始化另一个对象行为是类似的,但是有所区别,下面会讲到(实际上调用的是拷贝构造函数)

拷贝构造函数和赋值

拷贝构造函数和赋值运算符的行为比较相似,都是将一个对象的值复制给另一个对象;但是其结果却有些不同,拷贝构造函数使用传入对象的值生成一个新的对象的实例,而***赋值运算符是将对象的值复制给一个已经存在的实例。***这种区别从两者的名字也可以很轻易的分辨出来,拷贝构造函数也是一种构造函数,那么它的功能就是创建一个新的对象实例;赋值运算符是执行某种运算,将一个对象的值复制给另一个对象(已经存在的)。
调用的是拷贝构造函数还是赋值运算符,主要是看是否有新的对象实例产生。如果产生了新的对象实例,那调用的就是拷贝构造函数;如果没有,那就是对已有的对象赋值,调用的是赋值运算符。
以下代码用于辨析何时使用了拷贝构造、何时使用了赋值运算符

复制

使用拷贝构造函数操作对象的方式,称为“对象的复制”。

int main()
{
    Person p;
    Person p1 = p;    // 1
    Person p2;
    p2 = p;           // 2
    f(p2);            // 3

    p2 = f1();        // 4

    Person p3 = f1(); // 5

    getchar();
    return 0;
}

1、使用对象 p创建了一个新的对象p1,毫无疑问使用的是拷贝构造函数
2、p2这个对象已经提前声明好了,执行的仅仅只是将p的值复制给p2
3、这个就是拷贝构造函数 调用时机 之一“对象以值传递的方式传入函数参数”
4、这条语句拷贝构造函数和赋值运算符都调用了。函数f1以值的方式返回一个Person对象,在返回时会调用拷贝构造函数创建一个临时对象tmp作为返回值;返回后调用赋值运算符将临时对象tmp赋值给p2
5、直接调用拷贝构造函数使用f1()返回值创建了对象p3

特别要说的是

  1. 对象进行赋值时,两个对象必须属于同一个类;
  2. s2 = s1; 只会使得学生2和学生1的各项数据相同,但是学生还是两个独立的个体;
  3. 对象赋值是通过赋值运算函数实现的\
  4. 在对象声明之后,进行的对象赋值运算,才属于“真正的”对象赋值运算,即使用了赋值运算符“=”;而在对象初始化时,针对对象进行的赋值操作,其实是属于对象的复制。
//就是说  通过一个对象创建了另一个对象 调用的是拷贝构造函数(strcpy函数),执行的是复制操作
	Person p;
    Person p1 = p;    // 1
    
//对象全部创建好之后,执行的"="  才算是赋值操作
    ClassA obj1;
    ClassA obj2;
    obj2 = obj1; // 此语句为对象的赋值

赋值操作中内存变化

int main()
{
    ClassA obj1(1, "liitdar");
    ClassA obj2;
 
    return 0;
}

上述中,声明了对象obj1和obj2之后,系统将会为其分配相应大小的内存空间(由于obj1初始化了,所以空间中存放的是liitdar 但是obj2并没初始化,所以存的是随机值)
注:图片来源https://blog.youkuaiyun.com/liitdar/article/details/81874541

执行赋值操作后 obj2 = obj2; 会将对象中的所有位于 stack 中的域进行相应的复制操作;

目前就到这个程度,望指正。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Rany010
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