客户分析推动大数据举措
下面小编就为大家带来一篇深入理解python中的浅拷贝和深拷贝。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。
在讲什么是深浅拷贝之前,我们先来看这样一个现象:
a = ['scolia', 123, [], ]
b = a[:]
b[2].append(666)
print a
print b
为什么我只对b进行修改,却影响到了a呢?看过我在之前的文章中就说过:序列中保存的都是内存的引用。
所以,当我们通过b去修改里面的空列表的时候,其实就是修改内存中的同一个对象,所以会影响到a。
a = ['scolia', 123, [], ]
b = a[:]
print id(a), id(a[0]), id(a[1]), id(a[2])
print id(b), id(b[0]), id(b[1]), id(b[2])
代码验证无误,所以虽然a和b是两个不同的对象,但是里面的引用都是一样的。这就是所谓新的对象,旧的内容。
但是,浅拷贝还不仅如此,看下面:
a = ['scolia', 123, [], ]
b = a[:]
b[1] = 666
print a
print b
这又是怎么回事呢?
看过我在python变量赋值说明的同学会知道:对于字符串、数字等不可变的数据类型,修改就相当于重新赋值。在这里就相当于刷新引用。
代码验证一下:
a = ['scolia', 123, [], ]
b = a[:]
b[1] = 666
print id(a), id(a[0]), id(a[1]), id(a[2])
print id(b), id(b[0]), id(b[1]), id(b[2])
看来是正确的。
上面讲的这些就是浅拷贝,总结起来,浅拷贝只是拷贝了一系列引用,当我们在拷贝出来的对象对可修改的数据类型进行修改的时候,并没有改变引用,所以会影响原对象。而对不可修改的对象进行修改的是,则是新建了对象,刷新了引用,所以和原对象的引用不同,结果也就不同。
创建浅拷贝的方法:
1.切片操作
2.使用list()工厂函数新建对象。( b = list(a) )
那么深拷贝不就是将里面引用的对象重新创建了一遍并生成了一个新的一系列引用。
基本上是这样的,但是对于字符串、数字等不可修改的对象来说,重新创建一份似乎有点浪费内存,反正你到时要修改的时候都是新建对象,刷新引用的。所以还用原来的引用也无所谓,还能达到节省内存的目的。
看下代码验证:
from copy import deepcopy
a = ['scolia', 123, [], ]
b = deepcopy(a)
b[1] = 666
print id(a), id(a[0]), id(a[1]), id(a[2])
print id(b), id(b[0]), id(b[1]), id(b[2])
验证正确。
深拷贝的创建:
1.正如代码示例用一样,只能通过内置的copy模块的deepcopy()方法创建。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20