nump_深拷贝浅拷贝
2022/5/24 23:50:05
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import numpy as np a = np.arange(4) print(a) b = a c = a d = b print(b is a) # True print(c is a) # True print(d is a) # True a[0] = 11 print(a, b, c, d) d[-1] = 44 print(a, b, c, d) # ---------以上操作可以看出,此时的a,b,c,d指向同一个地址空间 e = a.copy() print(e is a) # False a[1] = 233 print(a, e) # [ 11 233 2 44] [11 1 2 44] # 这个copy 出来的e和原来的a并不等同,只是初始值一样罢了 # 结论:如果仅仅复制一份值而不影响原来数据,使用深拷贝copy;如果直接浅拷贝赋值,则会影响原来数据
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