【大坑】python中函数传参、copy机制

最新推荐文章于 2025-05-28 20:48:46 发布
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分类专栏： python 文章标签： python 算法
原文链接：https://www.cnblogs.com/downey-blog/p/10483216.html
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真的有被刷新认知！！！与C中实参、形参传值传引用的方式不同，Python的内存机制真的有些巧妙（对最初学的是C的人来说就是坑）。
内容是参考自大佬博客，写的很详细，值得被赞！
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Python之pandas：特征工程中数据类型(object/category/bool/int32/int64/float64)的简介、数据类型转换四大方法、案例应用之详细攻略
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03-29 1万+
Python之pandas：数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化之详细攻略 目录 数据类型变换之object、category、bool、int32、int64、float64以及数据类型标准化 知识点 1、category类型与object类型 输出结果 实现代码 推荐文章 ​​​​​​​Python之pandas：在pandas中创建category类型数据的几...
python用到的函数用法记录
m0_46364958的博客
09-15 512
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python函数传参方式是什么_研究Python中函数的传参方式
weixin_32768455的博客
01-29 265
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Python函数传参是浅复制
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12-06 562
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python的传参分析
zhangzhen_hust的博客
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在python中，可以对一个方法设置参数，通常有位置参数、关键字参数、默认参数和可变参数，下面实际看看各种参数的使用。 一. 位置参数 调用方法的时候，传入的参数必须和定义的参数位置保持一致。例如： def hello(arg1, arg2): print arg1, arg2 hello('世界', '你好') hello('你好', '世界') # 位置参数，如果传入的...
Python函数，传递的参数是引用还是参数的复制？
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Python函数，传递的参数是引用还是参数的复制？ 坑
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dream_coke的博客
08-09 1250
python浅拷贝与深拷贝 浅拷贝是指拷贝的只是原对象元素的引用，换句话说，浅拷贝产生的对象本身是新的，但是它的内容不是新的，只是对原对象的一个引用。 深拷贝是复制一个内容而不是简单的复制引用而已 换句话说：有指针的情况下，浅拷贝只是增加了一个指针指向已经存在的内存，而深拷贝就是增加一个指针并且申请一个新的内存，使这个增加的指针指向这个新的内存 也就是说，在浅拷贝情况下，不同引用指向的是同
Python传参陷阱
有关心情
01-28 578
Python传参陷阱 文章目录Python传参陷阱默认传参递归中的参数 默认传参 设计一个Python函数时，免不了用到默认传参；默认传参时，又免不了用到列表类型。如下面这样： def add_elem_to_list(something, list_=[]): for i in something: list_.append(i) 乍看之下，好似没什么问题，我们像下边这...
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12-23
今天在用python刷leetcode 3Sum problem时，调入到了一个大坑中，检查半天并没有任何逻辑错误，但...python中的深拷贝的实现需要通过copy.deepcopy函数来实现。 具体操作如下： # python >>> from copy import deep
python的NLTK库如何使用
zhangzhechun的专栏
02-03 1976
NLTK是一个自然语言处理工具包，它可以完成词频统计，分词，词性标注等常见任务。要使用NLTK，首先需要安装它。NLTK库有一个非常丰富的资源库，可以用于分析文本、语音和词汇结构。这段代码先下载了一个停用词（stopwords）的语料库，然后对文本内容进行了分词，去除了停用词，最后使用NLTK的。函数统计了词频，并输出了前10个最高频的词。
python函数传参
weixin_44382333的博客
11-09 307
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weixin_30535043的博客
05-04 1687
在Python函数中,传递的参数如果默认有一个为 列表(list),那么就要注意了,此处有坑. 入坑 挖坑 def f(x,li=[]): for i in range(x): li.append(i*i) print(li) print('---1---') f(4) print('---2---') f(5) 预期结果...
python中函数传值传的是引用还是拷贝
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06-09 1050
其实直接讨论这个问题没什么意义 对于不可变的类型， 数字，字符串，tuple等类型 a = 3 b = 3 print(id(a)) print(id(b)) c = (1, 2) d = (1, 2) print(id(c)) print(id(d)) 两个相同的不可变类型的变量，其实指向的是同一个对象。 140716764943456 140716764943456 217142...
python 列表函数传参——复制方法data和data[:]
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02-05 1万+
data[:]相当于重新拷贝一个列表，列表是可变对象如果直接引用传参给函数，则会导致修改其中任意一个变量，其余变量相应改变。但是，通过这种方式可以避免这种情况。 >>> b [1, 3] >>> b [1, 3] >>> c=b >>> c [1, 3] >>> b.append(2) &gt
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回归任务损失函数对比曲线
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本文对比了三种回归任务常用损失函数的曲线特征：均方误差(MSE)对大误差更敏感，二次增长；平均绝对误差(MAE)对所有误差线性增长；而Huber损失结合二者优点，在小误差时类似MSE，大误差时转为线性增长。通过可视化分析，直观展示了这些损失函数在不同误差区间的表现差异，为回归任务选择合适的损失函数提供了参考依据。
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时效率极高，但需权衡空间开销。适用于大规模数据、外部排序及特定场景（如浮点数排序）。实际应用中需结合数据特点调整分桶策略，以平衡时间与空间效率。O(n + k)，k为桶数量（若每个桶内用O(n²)排序，则为O(n + n²/k)），通过将数据分配到多个“桶”中，每个桶单独排序后再合并。O(n)（数据均匀分布，每个桶元素数量均衡）O(n + k)（需要额外存储桶和桶内数据）O(n²)（所有数据集中在一个桶内）- 数据范围未知或动态变化。- 外部排序（如大数据）是（若桶内排序稳定）高（合并需额外数组）
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简单的方式是使用命令配置。在pip安装命令后添加。
Ansible模块——Ansible配置文件!
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Ansible配置文件解析与优先级 Ansible通过ansible.cfg文件进行配置，配置文件按以下优先级查找： ANSIBLE_CONFIG环境变量 当前目录下的ansible.cfg 用户家目录下的.ansible.cfg 系统默认的/etc/ansible/ansible.cfg 配置文件主要包含[defaults]、[privilege_escalation]等核心配置段，分别用于设置基础参数、提权控制等。常用配置选项包括inventory路径、远程用户、连接超时、并发数等。其中[privile
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本项目中提到遇到的大坑可能涉及模型调试过程中的困难、硬件资源限制等。解决这些问题需要对模型进行细致的调参、优化网络结构、增强数据预处理等策略，以达到提高模型性能的目的。 通过本项目，学习者可以掌握如何...
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