python深浅拷贝(list和numpy对比)

 

python 中list的深浅拷贝

# example1

a = [1, [2, 3]]
b = a
b[0] = 999
b[1][0] = 999
print("a: ", a)
print("b: ", b)

此种情况只是简单的赋值，a和b均指向同一个地址的值

 

# example2
import copy

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

b[0] = 999
b[1][0] = 999

print("a: ", a)
print("b: ", b)

此时为浅拷贝， 改变b中的值不会改变a中的值，但改变b中的list时，a中的list值会随之改变，即浅拷贝下，list中的list的均为指向同一地址的值。

 

# example3
import copy

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

b[0] = 999
b[1][0] = 999

print("a: ", a)
print("b: ", b)

此时为深拷贝，改变b不影响a，同理，改变a不影响b

 

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python numpy中的拷贝

# example4
import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a

b[0][0] = 999

print("a: ", a)
print("b: ", b)

直接赋值和list的效果一样，a和b均指向同一个地址的值

# example5
import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a.copy()

b[0][0] = 999

print("a: ", a)
print("b: ", b)

 

这里和python list中的区别是copy直接是深拷贝，a、b互不影响