对Python中列表和数组的赋值,浅拷贝和深拷贝的实例讲解
更新时间：2018年06月28日 10:47:14 作者：lc_lc2000
今天小编就为大家分享一篇对Python中列表和数组的赋值,浅拷贝和深拷贝的实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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 >>> print b [1, 2, 3] >>> a[0] = 0 >>> print b [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 >>> print b [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
>>> import copy
>>> a = [1, 2, 3, [5, 6]]
>>> b = copy.copy(a)
>>> print b
[1, 2, 3, [5, 6]]
>>> a[3].append('c')
>>> print b
[1, 2, 3, [5, 6, 'c']]
深拷贝
>>> a = [1, 2, 3, [5, 6]]
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> a[3].append('c')
>>> print b
[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
>>> import numpy as np >>> a = np.array([1, 2 ,3]) >>> b = a[:] >>> a[0] = 5 >>> print a, b [5 2 3] [5 2 3]
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 >>> print a, b [5 2 3] [1 2 3]
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()
以上这篇对Python中列表和数组的赋值,浅拷贝和深拷贝的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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