あるリストを変更すると別のリストが予期せず変更される理由
Python では、あるリストを変更すると予期せず別のリストに影響を与えるように見える状況によく遭遇します。なぜこれが起こるのかを調べてみましょう。
次のコードを考えてみましょう:
<code class="python">v = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] vec = v vec[5] = 5</code>
このコードを実行すると、v と vec の両方に次の変更されたリストが表示されます: [0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0].
説明:
vec と v は別個のリストではなく、メモリ内の同じリストへの参照です。 vec = v を代入しても、新しいリストは作成されません。代わりに、vec に v と同じアドレスを与えることになります。したがって、vec に加えられた変更は、v と vec の両方によって参照される元のリストに直接影響します。
解決策:
単なる参照ではなく v のコピーを作成するには、次の構文を使用する必要があります。
<code class="python">vec = list(v)</code>
list(v) を使用すると、v と同じ要素を持つ新しいリストを作成できます。 v. vec に加えられた変更は v には影響せず、その逆も同様です。
以上がPython で 1 つのリストを変更すると別のリストが変更されたように見えるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

toresolvea "許可denided" errors whenrunningascript、sofflowthesesteps:1)checkandadaddadaddadadaddaddadadadaddadaddadaddadaddaddaddaddaddadaddadaddaddaddaddadaddaddaddadadaddadaddadaddadadisionsisingmod xmyscript.shtomakeitexexutable.2)

ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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