python中list的拷贝与numpy的array的拷贝

最新推荐文章于 2022-05-13 13:59:59 发布
原创 最新推荐文章于 2022-05-13 13:59:59 发布 · 243 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细解析了Python中列表和numpy数组的拷贝机制，对比了直接赋值、切片赋值与使用copy()函数的区别，揭示了数据结构在不同操作下内存分配的变化，帮助读者理解并掌握Python中数据拷贝的正确使用方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 python中列表的拷贝

直接赋值，实质上指向的是同一个内存值

切片赋值操作，指向了新的值，有了新的内存空间

2 python中numpy.ndarray的拷贝

直接赋值和数组切片赋值都是原始数组的视图，意味着数据不会被赋值，任何修改都会直接被反映到原数组上

如果想到得到的是ndarray切片的一份副本而非视图，就需要显示的进行复制操作函数，copy()

 

 

Python学习之路-Python中列表的复制拷贝
qq_35536102的博客
03-26 1545
最近老师给了道题,题目是这样的 将一个列表的数据复制到另一个列表中 然后一开始觉得就是简单的复制,直接list1 = list2就ok了,后来觉得好像不对,似乎看到过copy这个函数 于是我搜了一下… 然后发现了除了直接赋值之外的深拷贝和浅拷贝… 于是新的疑问来了 他们有什么区别??? 干想肯定是没用的,来实际操作一下康康 import copy List = [1, 2, 4, 12, [4,...
python列表复制（浅拷贝and深拷贝）
快递小可的博客
07-14 7782
列表复制 浅拷贝 深拷贝
python列表的复制，赋值，矩阵
weixin_47681530的博客
07-15 385
列表的赋值 这里需要注意，列表赋值后，大家都变成了列表的共同管理者 如何赋值避免成为共同管理者，单独管理同相同数组
Python学习：列表复制
qq_41623154的博客
09-05 345
Python中可以很方便的利用切片来复制列表，但有个误区容易使初学者犯错误，即切片复制列表。 book = ['a','b','c','d'] #将book列表中的a、b、c复制到itbook中 itBook = book[0:2] print(book) print(itBook) #将book关联到itbook1，两者指向同一个列表 itbook1 = book book.append(...
python学习笔记（一）numpy.ndarray的复制
lm19770429的专栏
03-23 4310
假设a是一个array对象b=ab=a.view()b=a.copy()注意以上的区别
对python中list的拷贝与numpy的array的拷贝详解
09-19
### Python中的List拷贝 在Python编程中，`list`是一种非常常见的数据结构，用于存储一系列有序的元素。当我们需要创建一个现有`list`的新版本时，通常涉及到拷贝的概念。然而，在Python中，如果不小心处理，直接...
python NumPy应用
黑脉金的博客
06-04 569
NumPy的应用 Numpy是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作，对于同样的数值计算任务，使用NumPy不仅代码要简洁的多，而且NumPy的性能远远优于原生Python，基本是一个到两个数量级的差距，而且数据量越大，NumPy的优势就越明显。 Numpy最为核心的数据类型是ndarray，使用ndarray可以处理一维、二维和多维数组，该对象相当于是一个快速而灵活的大数据容器。NumPy底层代码使用C语言编写，解决了GIL的限制，ndarray在
基于Python Numpy的数组array和矩阵matrix详解
weixin_51463905的博客
06-10 1688
NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank，但是和线性代数中的秩不是一样的，在用python求线代中的秩中，我们用numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩，例子如下)。 结果是： 线性代数中秩的定义：设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D，且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0，那末D称为矩阵A的最高阶
Python预处理之pandas、numpy介绍和常用函数使用
Sheenky的博客
05-13 5396
一、numpy基本介绍 1、什么是numpy NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 2、numpy的数据结构 numpy的数据结构是ndarray，它是一种N维的数组类型，它描述了相同类型的“items”的集合，同时
Python学习之列表的创建及操作和深浅拷贝
qq_38358499的博客
02-22 273
1.空列表的创建、内存分配、元素的访问取值和替换，添加，删除，清除、元素段的截取、出现的次数、最大值和最小值 #创建一个空列表：一般列表命名为ListXXX list1 = [] print(list1) #创建一个有元素的列表,list2在堆里开辟空间，其中的元素在栈里开辟空间 list2 = [10,30,54,5,6] print(list2) #同一列表，可以存储不同类型的...
python第二周列表之浅复制的实现方法
wuxiaorututu的博客
06-29 155
1.浅复制的实现方法有三种，见如下代码，但我最喜欢用的还是第一种 import copy person=['name',['saving',100]] #浅copy的实现方法 p1=copy.copy(person) p2=person[:] p3=list(person) print(p1) print(p2) print(p3) 2.以下内容在上一篇文章中提到过，P1[1][1]指向的是...
关于numpy及list的深拷贝理解
三年研究生能改变多少
01-29 603
建议先看：https://blog.youkuaiyun.com/xidianliutingting/article/details/51682867 讲的很好。我会在上面进行补充。 以前一直知道有这个概念，但是由于一直没有遇到便没有在意，当在写momentum优化梯度代码时，又一次遇到了，所以决定梳理一下。 都知道copy是深拷贝，那么它到底能干吗？什么时候会用到? 来看: a = [] x = np.ar...
Python之复制和深拷贝以及浅拷贝
baidu_15113429的博客
01-15 312
学习网址
第七章 ndarray的赋值、视图、拷贝和广播
Python 自习室
04-16 2255
NumPy入门教程 第一章 NumPy 介绍 第二章 ndarray的创建及其属性 第三章 ndarray的基本操作 第四章 ndarray的索引、切片和遍历 第五章 ndarray的重塑、组合和拆分 第六章 用于ndarray的文件操作 第七章 ndarray的赋值、视图、拷贝和广播 目录NumPy入门教程前言一、赋值二、视图三、拷贝四、广播总结 前言 上一章我们讲述了用于 ndarray 的文件操作。本章我们来讲述 ndarray 的赋值、视图、拷贝和广播。 一、赋值 >>> i
Python学习4 ----Numpy3种复制操作对比
小熊猫的博客
08-25 800
Numpy3种复制操作对比 1 赋值操作(深复制) 这种操作得到的a和b完全一样,对b的属性进行改变,a也会变化,其原因在于a和b对应的数据在numpy中为同一存储位置,二者的唯一区别在于名称不同 2 view操作(浅复制) view()为浅复制,a和c共用数据,所以改变c的值,a里面的数据也会发生改变,但a和c在numpy中使用不同的存储位置 3 copy() copy()是我们经常使用的...
Python学习之路----深拷贝与浅拷贝
shen_chengfeng的博客
10-04 141
深浅简介 浅拷贝指的是变量之间使用等号赋值的操作，这样执行操作后两个变量名共同指向同一块内存，即引用；深拷贝指的两个变量在指向的是内存中两块不同的内存。完成深拷贝需要用到copy模块。请看以下实例： import copy list1 = [1,True,2.2,'hello'] list2 = list1 list3 = copy.deepcopy(list1) print('lis...
numpy 深拷贝、浅拷贝和视图总结和例子
CX
02-24 1324
numpy 深拷贝、浅拷贝和视图总结和例子 ndarray类的索引和切片方法 组切片得到的是原始数组的视图，所有修改都会直接反映到源数组。如果需要得到的ndarray 切片的一份副本,需要进行复制操作 比如 arange[5:8].copy() Python的列表序列不同，通过下标范围获取的新的数组是原始数组的一个视图。它与原始数组共享同一块数据空间. import numpy as np a=np.arange(10) a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
【Python基础】零基础学习Python列表操作
fengdu78的博客
09-07 2082
作者：来自读者投稿整理：Lemon出品：Python数据之道“ 「Python数据之道」导读：本文来自读者投稿，Python数据之道早些时候也发过 Python 列表相关的文章，可以...
Python 中 numpy 中数据的array 与 asarray 的深拷贝与浅拷贝
comedate的专栏
09-24 1924
对于C++来说，深拷贝与浅拷贝 的概念非常明确。但是，对于python的numpy 来说，深拷贝与浅拷贝比较难理解。因此，当Python传指针给C++时，很容易出现局部变量的指针提前释放产生的Bug。 array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray np.array 会copy出一个副本，占用新的内存，属于深拷贝 np.asarray 当 dtype 相同时，指针指向的内存相同，属于浅拷贝。 np.asarray 当 dtype 不同时，使用深拷贝。 代码验证如下： import
Python高级课程：掌握Numpy库的深度应用
8. 浅拷贝与深拷贝 在处理数组时，经常需要进行数组的复制操作。Numpy中的浅拷贝（shallow copy）和深拷贝（deep copy）决定了数据是否被完整复制。理解这两种复制方式对于管理内存和防止数据意外修改非常重要。 ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值