对Python中列表和数组的赋值,浅拷贝和深拷贝的实例讲解
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 >>>printb [1,2,3] >>>a[0]=0 >>>printb [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=a[:] >>>a[0]=0 >>>printb [1,2,3]
解释，切片a[:]会产生一个新的对象，占用一块新的内存，b指向这个新的内存区域，因此改变a所指向的对象的值，不会影响b
列表深拷贝和浅拷贝
浅拷贝
>>>importcopy
>>>a=[1,2,3,[5,6]]
>>>b=copy.copy(a)
>>>printb
[1,2,3,[5,6]]
>>>a[3].append('c')
>>>printb
[1,2,3,[5,6,'c']]
深拷贝
>>>a=[1,2,3,[5,6]]
>>>b=copy.deepcopy(a)
>>>a[3].append('c')
>>>printb
[1,2,3,[5,6]]
拷贝即是开辟一块新的内存空间，把被拷贝对象中的值复制过去。而浅拷贝并没有为子对象[5,6]开辟一块新的内存空间，而仅仅是实现对a中[5，6]的引用。所以改变a中[5，6]的值，b中的值也会发生变化。
深拷贝则是为子对象也开辟了一块新空间。所以改变a中[5,6]的值，并不影响b
数组赋值不能用切片来达到相同的目的
>>>importnumpyasnp >>>a=np.array([1,2,3]) >>>b=a[:] >>>a[0]=5 >>>printa,b [523][523]
如上，虽然用切片，但不能达到修改a而不影响b的目的。说明a,b仍然指向同一块内存。
此时，只能用拷贝
>>>b=a.copy() >>>a[0]=5 >>>printa,b [523][123]
此时修改a不会影响到b。其中的原因以后进一步深究。
注意，列表的拷贝是copy.copy(obj)或copy.deepcopy(obj),数组的拷贝是obj.copy()
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