Python中list的与numpy的array的拷贝与切片

最新推荐文章于 2025-08-18 13:01:15 发布

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本文通过实例演示了Python中list与numpy array在拷贝、切片及单个值修改时的区别，展示了不同操作如何影响原始数据结构。

在Python中，变量仅是个名称，就是贴在对象上的标签。

我们都知道list和array都是可变对象。下表整理了对list和array的拷贝、切片、单个值对象修改后，对原始对象的影响。

参考资料：python中list的拷贝与numpy的array的拷贝

1）array

import numpy as np
#单个值（不变）
a = np.array([0,1,2,3,4,5])
b = a[0]
print(b)
print(a)
a[0] = -1
print(b)
print(a)
print('--------------------')
#切片（变）
a = np.array([0,1,2,3,4,5])
c = a[0:3]
print(c)
print(a)
c[0] = -1
print(c)
print(a)
print('--------------------')
#拷贝（变）
a = np.array([0,1,2,3,4,5])
d = a
print(d)
print(a)
d[0] = -1
print(d)
print(a)

2）list

#单个值（不变）
a = [0,1,2,3,4,5]
b = a[0]
print(b)
print(a)
a[0] = -1
print(b)
print(a)
print('--------------------')
#切片（不变）
a = [0,1,2,3,4,5]
c = a[0:3]
print(c)
print(a)
c[0] = -1
print(c)
print(a)
print('--------------------')
#拷贝（变）
a = [0,1,2,3,4,5]
d = a
print(d)
print(a)
d[0] = -1
print(d)
print(a)