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python中list拷贝与numpy的array拷贝进行对比

发布时间:2021-08-26 10:50:55 来源:亿速云 阅读:119 作者:小新 栏目:开发技术

小编给大家分享一下python中list拷贝与numpy的array拷贝进行对比,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

1.python中列表list的拷贝,会有什么需要注意的呢?

python中list拷贝与numpy的array拷贝进行对比

python变量名相当于标签名。

list2=list1 ,直接赋值,实质上指向的是同一个内存值。任意一个变量list1(或list2)发生改变,都会影响另一个list2(或list1)。

eg:

>>> list1=[1,2,3,4,5,6]
>>> list2=list1
>>> list1[2]=88
>>> list1
[1, 2, 88, 4, 5, 6]
>>> list2
[1, 2, 88, 4, 5, 6]

而list3和list4是通过切片对list1的复制操作,分别指向了新的值。任意改变list3或list4的值,不会影响其他。

2.要使用ndarray类型的数组,需要from numpy import* 引用工具包numpy。

而对ndarray类型的数据进行拷贝时,跟list类型有一点区别。

python中list拷贝与numpy的array拷贝进行对比

数组切片是原始数组的视图,这意味着数据不会被复制,视图上的任何修改都会被直接反映到源数组上.

array1,array2,array3,array4实际指向同一个内存值,任意修改其中的一个变量,其他变量值都会被修改。

若想要得到的是ndarray切片的一份副本而非视图,就需要显式的进行复制操作函数copy()。

eg:

array5=array1.copy() #对原始的array1的复制

array6=array1[1:4].copy() #对切片array1[1:4]的复制

那么,修改array5或array6,就不会影响array1。

以上是“python中list拷贝与numpy的array拷贝进行对比”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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