python中list拷贝与numpy的array拷贝进行对比-创新互联

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。

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，欢迎关注创新互联行业资讯频道！