python中的"="、"np.copy()"，"copy.deepcopy()"

我们直接给个例子看一下

import numpy as np
import copy

a = np.array([1, 'm', [2, 3, 4]])
b = a
c = np.copy(a)  # 等价于c = a.copy()
d = copy.deepcopy(a)

print(id(a), id(b), id(c), id(d))
print("a: ", a)
print("b: ", b)
print("c: ", c)
print("d: ", d)

输出：

2469932198128 2469932198128 2469960733200 2469960733840
a:  [1 'm' list([2, 3, 4])]
b:  [1 'm' list([2, 3, 4])]
c:  [1 'm' list([2, 3, 4])]
d:  [1 'm' list([2, 3, 4])]

结论：对于赋值“=”操作来说，并不改变数据的地址

下面我们改变一下c试试看：

c[0] = 2
print("a: ", a)
print("b: ", b)
print("c: ", c)
print("d: ", d)

输出：

a:  [1 'm' list([2, 3, 4])]
b:  [1 'm' list([2, 3, 4])]
c:  [2 'm' list([2, 3, 4])]
d:  [1 'm' list([2, 3, 4])]

结论：改变了c的第一个元素，并不会改变a、b和d

现在我们改变c中的那个list试试看：

c[2][0] = 10
print("a: ", a)
print("b: ", b)
print("c: ", c)
print("d: ", d)

输出：

a:  [1 'm' list([10, 3, 4])]
b:  [1 'm' list([10, 3, 4])]
c:  [2 'm' list([10, 3, 4])]
d:  [1 'm' list([2, 3, 4])]

结论：发现改变c中list内的元素之后，a和b会跟着改变，但d不会改变

下面我们改变d试试看

d[2][0] = 20
print("a: ", a)
print("b: ", b)
print("c: ", c)
print("d: ", d)

输出：

a:  [1 'm' list([10, 3, 4])]
b:  [1 'm' list([10, 3, 4])]
c:  [2 'm' list([10, 3, 4])]
d:  [1 'm' list([20, 3, 4])]

结论，d的改变并不会改变a、b和c的值

综上所述：

“=”：赋值前后数据的内存地址不发生变化，改变一个，另一个会随着一起发生改变

“np.copy()”：是浅复制，不会复制数组中的对象元素。因此需要谨慎使用

“copu.deepcopy()”：是深复制，不论怎么变化d，a的值不会发生变化。

 

 

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