自定义deepcopy方法: defdeepcopy(self,*args):'''description:自定义深拷贝 param{array}args 一些额外参数return{*}自身的副本'''iflen(args)!=0:returnCourse(self.data,*args)else:returnCourse(self.data,self.year,self.session) 重新生成火焰图: 优化后,迭代次数来到了96次每秒 分析上图,时间大部分都在运行numpy计算,而不是deepcopy,而每秒迭代次数得到了300%...
是baseline. ##直接deepcopy def method1(origin_list, step): for each in range(step): l = copy.deepcopy(origin_list) return l 第二种:使用numpy,先转为numpy对象,然后tolist ##转换为numpy, 然后再tolist() def method2(origin_list, step): for each in range(step): l = np.array(origin_...
immutable_object_tuple=(type(None),int,float,bool,complex,str,tuple,bytes,frozenset)# 定义复制解析字典,通过对象类型获取对应的复制方法copy_dispatch=d={}fortinimmutable_object_tuple:d[t]=copy_immutabled[list]=copy_of_listd[set]=copy_of_setd[dict]=copy_of_dict# 定义统一的复制函数,通过类型自...
print(a)# array([11, 22, 33, 3]) print(b)# array([11, 22, 33, 3]) print(c)# array([11, 22, 33, 3]) 1. 2. 3. 4. copy() 的赋值方式没有关联性 b=a.copy()# deep copy print(b)# array([11, 22, 33, 3]) a[3]=44 print(a)# array([11, 22, 33, 44]) print...
importtorchimportnumpy#A numpy array of size 6a = numpy.array([1.0, -0.5, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5])print(a)#Applying the from_numpy function and#storing the resulting tensor in 't't =torch.from_numpy(a)print(t) 结果: [ 1. -0.5 3.4 -2.1 0. -6.5] ...
开发工作中,有时候我们希望可以快速复制一个对象,python封装了内置函数copy模块中有copy与deepcopy函数,其中 copy是浅拷贝,deepcopy是深拷贝。在学习这俩个点时 我们需要弄清楚以下几点:为什么需要copy模块 ? 有了copy为什么需要deepcoy ,即与copy的差异?
python中的"="、"np.copy()","copy.deepcopy()" 我们直接给个例子看一下 1importnumpy as np2importcopy34a = np.array([1,'m', [2, 3, 4]])5b =a6c = np.copy(a)#等价于c = a.copy()7d =copy.deepcopy(a)89print(id(a), id(b), id(c), id(d))10print("a:", a)11print(...
Python 中的深拷贝 在Python 中实现复杂对象的拷贝可以通过标准库copy提供的 copy.deepcopy 实现,此外 copy 模块还提供了 copy.copy 进行对象的浅拷贝。 看下深拷贝的情况: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcopy l1= [1,[2,3],4]l2=copy.deepcopy(l1)l2[1].append("new")print...
array([[left, top], [right, top], [right, bott], [left, bott]], dtype=np.float32)) del b["txt"] bxs = [b for b in bxs if b["text"]] if self.mean_height[-1] == 0: self.mean_height[-1] = np.median([b["bottom"] - b["top"] for b in bxs]) self.boxes....
$${{{\bf{g}}}_{i}^{s}=\left[\begin{array}{c}{g}_{1}^{s}({{{\bf{x}}}_{i}^{s})\\ {g}_{2}^{s}({{{\bf{x}}}_{i}^{s})\end{array}\right],\quad {g}_{d}^{s} \sim {{{\rm{GP}}}({\mu }_{gd},{k}_{g});\quad s=1,\ldots ,S,d=1,2,$$ wh...