数组的深拷贝和浅拷贝（Python）

最新推荐文章于 2025-06-05 12:28:10 发布
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#深拷贝 #浅拷贝 #数组 #Python

博客介绍了Python中数组的浅拷贝和深复制方法。浅拷贝可通过A.copy()、A[:]、list(A)、copy.copy(A)实现；深复制则使用copy.deepcopy(A)。

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Python语言中，数组的深浅拷贝
Sesen的木屋
03-07 700
由leetcode 46 permutations（全排列）题目入手说明。 输入输出样例： Input: [1,2,3] Output: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ] 分析：要想求数组元素的全排列，明显用到递归，即先确定第1个元素不变，求后n-1个元素的全排列，再和第一个元素进行组合。...
python中对列表的复制操作（浅拷贝与深拷贝）
2301_77160836的博客
04-19 1958
综上所述，path = num[:]和path = num.copy()是浅拷贝操作，会共享内部对象的引用，而path = copy.deepcopy(num)是深拷贝操作，会创建完全独立的副本。根据具体的需求，选择适合的复制方式来确保数据的安全性。使用深拷贝就可以完美解决多维数组中对原数组的保留和修改问题。
Python的赋值、深拷贝与浅拷贝的区别详解
12-20
在python中，给一个对象赋值，实际上就是对象对内存空间存储的值的引用。当我们把对象赋值给另一个变量的时候，这个变量并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用而已。 一般情况下我们会通过三种方法来实现拷贝对象的引用。 Python直接赋值 直接赋值,默认浅拷贝传递对象的引用而已,原始列表改变，被赋值的变量也会做相同的改变。其实就是对‘对象’的引用 示例： >>> list_demo = [2, 4, 6] >>> a = list_demo >>> print(a) [2, 4, 6] >>> id(list_demo) 65006808 >>> id(a) 65006808 >>>
Python的浅拷贝与深拷贝
最新发布
reept的博客
06-05 787
最后是 list1[1] += (50, 60)，因为元组是不可变的，这里表示对 list1 中的第二个元组拼接，然后重新创建了一个新元组作为 list1 中的第二个元素， 而 list2 中没有引用新元组，因此 list2 并不受影响。因为 list2 是 list1 的浅拷贝，list2 中的第一个元素和 list1 中的第一个元素，共同指向同一个列表，因此 list2 中的第一个列表也会相对应的新增元素 3。浅拷贝，指的是重新分配一块内存，创建一个新的对象，但里面的元素是原对象中各个子对象的引用。
python--深拷贝和浅拷贝
Oliver_z的博客
01-09 212
浅拷贝：只拷贝当前对象，其子对象不拷贝，可以这样理解：一个俄罗斯套娃，我只拷贝最外面的一个，里面的对象我依然引用，但不会单独复制出来。 深拷贝：关于对象的整个内容都拷贝（连家带口的全搬过来）。相当于把整个套娃重新拷贝一遍。 举例： import copy def Copy(): a = [10, 20, [30, 40]] b = copy.copy(a) b.append...
Python数组中赋值，浅拷贝，深拷贝的区别
今晚摸鱼
11-09 440
要用到的工具 id(a) 函数用于获取对象a的内存地址。 a is b 是用来比较 a 和 b 是不是指向同一个内存单元。 1. 直接赋值： 如下图用工具比较后发现直接赋值后两个列表指向同一内存单元。 所以两个列表是完全一致的，其中相对应元素的更改会互相影响。 a = ["roc", "python", "kun", ["cat", "alpaca"], "fox"] b = a a[2]...
python创建数组时的浅拷贝避坑
weixin_38091797的博客
12-13 893
今天在刷题 5. 最长回文子串 时用动态规划做这道题，创建二维数组时用 size=len(s) dp=[[False]*size]*size 创建数组，最后明明代码没问题，有些样例就是过不了。最后想起来好像是因为浅拷贝。 其实这样的数组初始化方法就是下面这种： arr = [[0] * 3] * 4 下面这种方式也是一样的问题： a = [[]]*4 这样的问题在于其实4只是复制了n个[0,0,0]或者[]的引用，改任何一个数组都会让另外3个发生改变。（但是3没有关系）
Python中列表和数组的赋值以及-浅拷贝和深拷贝的实例讲解
07-11
对Python中列表和数组的赋值 中 ,浅拷贝和深拷贝的实例讲解 浅 引⽤： 列表赋值： 1234567>>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> print b [1, 2, 3] >>> a[0] = 0 >>> print b [0, 2, 3] 解释：[1, 2, 3]被视作⼀个对象...
对Python中列表和数组的赋值,浅拷贝和深拷贝的实例讲解
12-23
对Python中列表和数组的赋值,浅拷贝和深拷贝的实例讲解 列表赋值： >>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> print b [1, 2, 3] >>> a[0] = 0 >>> print b [0, 2, 3] 解释：[1, 2, 3]被视作一个对象，a，b均为这个对象的...
python数组复制拷贝的实现方法
12-23
本文实例讲述了python数组复制拷贝的实现方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： ... 您可能感兴趣的文章:对Python中列表和数组的赋值,浅拷贝和深拷贝的实例讲解详解Python列表赋值复制深拷贝及5种浅拷贝py
Python中的浅拷贝、深拷贝
qq_52703934的博客
02-27 1305
Python中的浅拷贝、深拷贝 1、定义 赋值：Python中赋值语句总是创建对象的引用，而不是复制对象。因此，Python中的变量更像是指针，而不是数据储存区域。当把值赋给另一个变量的时候，Python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。 拷贝：在业务中有时我们需要复制一个对象，但是又不想对原对象产生副作用，那就不能通过赋值给新变量来解决了(赋值不是拷贝一个对象)。 浅拷贝（Shallow Copy）：python拷贝一般都是浅拷贝，拷贝时，只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象，因此，
python复制数组
qq_38334671的博客
03-13 3530
比如a = [1,2,3] b = a #其实只是传了个指针，a，b同根，要变一起变 b = a.copy() #这才是正常的b复制了a的值，比较自由
简谈浅层拷贝和深层拷贝
great_distance的博客
09-22 1113
浅层拷贝 所谓浅层拷贝指对引用类型浅层拷贝，“浅层拷贝”拷贝的是属性值的地址，所以拷贝后修改它的值，那么拷贝前的属性也会被修改，“浅层拷贝”的方法有“”Object.assign“”与数组方法concat有点类似. 深层拷贝 所谓深层拷贝指引用类型属性值经过拷贝后修改它的值不会影响拷贝前的值，可以通过递归的方式，也可以通过转换两种格式， 转换两种格式方式如下： 1：先用JSON.stringfy(obj)转成字符串; 2：在用JSON.parse(obj)转换成对象。 ...
Python中列表和数组的赋值，浅拷贝和深拷贝
热门推荐
Ziyi Liu的专栏
11-12 4万+
Python中列表和数组的赋值，浅拷贝和深拷贝 列表赋值： >>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> print b [1, 2, 3] >>> a[0] = 0 >>> print b [0, 2, 3] 解释：[1, 2, 3]被视作一个对象，a，b均为这个对象的引用，因此，改变a[0],b也随之改变 如果希望b不改变，可以用到切片 >>> b =
python二维数组浅拷贝
Sodnrn的博客
04-30 1354
最近开始学习算法，在牛客网刷到一个题： 数据分类处理_牛客题霸_牛客网 使用 res = list[[]] * len(R) 创建数组的时候后续对单独一个内部数组进行写入操作时候会影响所有的内部数组，如图所示： 使用： res = [[] for i in range(len(R))] 创建就不会产生相似问题。 在网上搜索了一下，发现是第一种创建二维数组的方法会让他产生浅拷贝，也就是说所有的子列表指向的是同一块内存空间，所以当操作其中一个字列表时候，所有子列表引用的内容都会.
Python基础（八） 万字详解深浅拷贝、生成器、迭代器以及装饰器_python 深拷贝迭代器
2401_87018990的博客
09-07 926
列表内的元素可以分散的存储在内存中列表存储的，实际上是这些——地址的存储在内存中是连续的（1）新增元素（2）修改元素（3）对列表型元素进行操作因为操作的是列表，而原列表映射的是地址，修改元素后对地址进行映射，因此list1和2的修改相同（4）对元组型元素进行操作元组是不可变的！！！相当于新加了一个元组(5, 6, 7, 8, 9)，而list2指向该元组。（5）对字典型元素进行操作。
【Python】数组的深拷贝与浅拷贝
weixin_40262196的博客
03-14 758
b=a 拷贝地址 b=copy(a)拷贝非可变子对象(数组里的元素)，不拷贝可变子对象（数组里的数组） b=copy.deepcopy(a)拷贝所有子对象 浅拷贝：直接赋值：传递对象的引用,引用相同的list，所有会相互改变。 浅拷贝：copy没有拷贝可变子对象(列表中的列表) 深拷贝：deepcopy拷贝所有子对象
python中使用numpy数组时，copy(无拷贝 浅拷贝、深拷贝)类型说明
sally的jerry
02-03 1295
参考： https://blog.youkuaiyun.com/qq_34995963/article/details/100178252 https://blog.youkuaiyun.com/genghaihua/article/details/92806584 1. 无拷贝(no copy) import numpy as np a = np.arange(12) #a为一个序列 b = a #没有创建新的对象 print('a的shape为：', a.shape) # 输出a的尺寸 print('b是a吗？', b i
【踩坑】python数组拷贝
X_windy的博客
07-31 939
数组拷贝 问题： a = [1,2,3] b=a 那么此时 b=[1,2,3] 如果 b.append(4) 此时 b=[1,2,3,4] 而，有意思的是，a里面的值也会发生变化，也就是 a=[1,2,3,4] 如果是要实现数组的copy，而俩数组里的值也互不影响，则可以适用 import copy a = [1,2,3] b = copy.deepcopy(...
python 深拷贝和浅拷贝
05-21
### Python中深拷贝与浅拷贝的区别及用法 #### 一、概念区分 在Python中，`copy`模块提供了两种主要的复制方式——浅拷贝（shallow copy）和深拷贝（deep copy）。 - **浅拷贝**仅创建一个新的对象，并将原对象中的引用复制到新对象中。这意味着对于嵌套结构，内部对象仍然是共享的[^3]。 - **深拷贝**不仅会创建一个新的对象，还会递归地复制其所有的子对象，从而确保原始对象及其所有嵌套部分都不会被修改影响[^4]。 --- #### 二、实现方法 1. **浅拷贝** - 使用 `copy.copy()` 方法可以完成浅拷贝操作。 - 对于简单数据类型（如整数、浮点数），由于它们是不可变的，因此即使使用浅拷贝也不会出现问题[^1]。 - 如果涉及复杂的数据结构（如列表或字典），则需要注意其中的内容是否会受到影响。 2. **深拷贝** - 使用 `copy.deepcopy()` 方法来执行深拷贝操作。 - 这种方式适用于任何类型的对象，尤其是那些包含嵌套结构的情况，能够彻底隔离源对象与其副本之间的联系[^2]。 --- #### 三、代码示例 以下是关于如何运用这两种技术的具体实例： ```python import copy # 基本数值测试 a = 5 shallow_a = copy.copy(a) deep_a = copy.deepcopy(a) print("基本数值:") print(f"原始值: {a}, 浅拷贝后: {shallow_a}, 深拷贝后: {deep_a}") # 列表测试 list1 = [1, 2, 3] shallow_list1 = copy.copy(list1) deep_list1 = copy.deepcopy(list1) list1.append(4) # 修改原列表 print("\n列表追加元素:") print(f"原始列表: {list1}") print(f"浅拷贝列表: {shallow_list1}") print(f"深拷贝列表: {deep_list1}") # 复杂嵌套列表测试 nested_list = [1, 2, [3, 4]] shallow_nested = copy.copy(nested_list) deep_nested = copy.deepcopy(nested_list) nested_list[2].append(5) # 修改嵌套列表内的内容 print("\n嵌套列表修改内部元素:") print(f"原始嵌套列表: {nested_list}") print(f"浅拷贝嵌套列表: {shallow_nested}") print(f"深拷贝嵌套列表: {deep_nested}") ``` 运行以上程序的结果表明，在处理简单的线性数组时两者表现一致；然而一旦涉及到多层次或者复杂的组合型资料，则只有采用深层复制才能够有效防止意外更改传播至其他地方[^1]^. --- #### 四、总结对比表格 | 特性 | 浅拷贝 | 深拷贝 | |-----------------|-------------------------------------|----------------------------------| | 定义 | 创建一层级的新容器 | 构建整个树状结构 | | 子对象关系 | 继续指向原来的内存位置 | 新分配独立空间 | | 执行效率 | 较高 | 更低 | | 应用场景 | 非嵌套或无需保护内部状态变化 | 数据安全需求严格 | --- #### 五、注意事项 尽管深拷贝能提供更高的安全性，但在实际开发过程中应权衡性能开销。如果确认目标数据不会发生变化或是单一层次的关系链路较短的话，选用浅层方案往往更为合适[^4]. ---
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