步骤1:导入copy模块 importcopy 1. 这行代码导入了 Python 的copy模块,该模块提供了深拷贝和浅拷贝的功能。 步骤2:创建原始数组 original_array=[1,2,[3,4],5] 1. 这里我们创建了一个包含整数和列表的数组。 步骤3:使用copy.deepcopy()方法进行深拷贝 deep_copied_array=copy.deepcopy(original_array) 1....
python中对于对象的拷贝分为两种方式:深拷贝和浅拷贝。浅拷贝用‘=’实现,深拷贝则使用deepcopy()函数完成。浅拷贝和深拷贝的区别是:浅拷贝只是将原对象在内存中引用地址拷贝过来了,让新的对象指向这个地址,这样新对象与原对象指向的地址相同;而深拷贝是将这个对象的所有内容拷贝过来了,包括值与内存地址,所以如果你...
_atomicd[types.FunctionType]=_deepcopy_atomicd[weakref.ref]=_deepcopy_atomicd[property]=_deepcopy_atomic# 针对容器类型,在builtsin.py中定义了他们复制方式d[list]=list.copyd[dict]=dict.copyd[set]=set.copyd[bytearray]=bytearray.copy# deepcopy_atomic会直接返回原始对象,这就是为什么int、str这种...
d[bytearray]=bytearray.copy# deepcopy_atomic会直接返回原始对象,这就是为什么int、str这种类型调用copy方法会返回原始对象def_deepcopy_atomic(x,memo):returnx deepcopy # 循环递归进行深拷贝,用dispatch_table保存类型:复制方法,判断每一个对象的类型并找到它的深拷贝方法。# 利用memo放置循环引用defdeepcopy(x...
np.copy()是深拷贝 直接赋值给另一个变量依然只是拷贝指向 # numpy深拷贝示例In [12]: arr = np.zeros((3,3)) In [13]: arr Out[13]: array([[0.,0.,0.], [0.,0.,0.], [0.,0.,0.]]) In [14]: b = arr.copy() In [17]: b[0,0] =1# 更改b的值In [18]: arr# arr不...
可变对象,对象可以修改,此时内存地址不变,比如testone=[1,2],id(test_one)=140474965482144,testone.append(3),id(test_one)内存地址没发生变化,常见的可变对象有 list,dict,set,bytearray。 可变对象与不可变对象是非常基础与重要的概念,是一定需要理解的。
但作为通用模块的copy模块必须考虑这种特殊情况。 解决方法 自定义deepcopy方法: def deepcopy(self, *args): ''' description: 自定义深拷贝 param {array} args 一些额外参数 return {*} 自身的副本 ''' if len(args) != 0: return Course(self.data, *args) else: return Course(self.data, self....
importcopy classA: def__init__(self): array=[1,2,3] a=A() b=copy.copy(a) c=copy.deepcopy(a) a.array[0]=2 print"b",b.array print"c",c.array b 是由 a 浅拷贝而来,c 是由 a 深拷贝而来。修改 a.array 之后, b.array 也随之发生变化。其实 a.array 和 b.array 指向同一个对...
可变对象：比如说列表(list)，字典(dict)，集合(set)，字节数组(bytearray)，类的实例对象。不可变对象...
copy仅拷贝对象本身,而不对中的子对象进行拷贝,故对子对象进行修改也会随着修改。 deepcopy是真正意义上的复制,即从新开辟一片空间。我们经常说的复制实际上就是deepcopy. 具体看上面博客,写的很好! np.random.shuffle(x) https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79012233 ...