如何对Python中列表和数组进行赋值,浅拷贝和深拷贝操作-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关如何对Python中列表和数组进行赋值,浅拷贝和深拷贝操作，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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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()

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