하나의 목록을 변경하면 다른 목록이 예기치 않게 변경되는 이유
Python에서는 하나의 목록을 변경하면 예기치 않게 다른 목록에 영향을 미치는 상황이 흔히 발생합니다. 왜 이런 일이 발생하는지 살펴보겠습니다.
다음 코드를 고려하세요.
<code class="python">v = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] vec = v vec[5] = 5</code>
이 코드를 실행한 후 v와 vec 모두 다음과 같은 수정된 목록을 표시합니다: [0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0].
설명:
vec와 v는 별도의 목록이 아니라 메모리에 있는 동일한 목록에 대한 참조입니다. vec = v를 할당하면 새 목록이 생성되지 않습니다. 대신 vec에 v와 동일한 주소를 제공합니다. 따라서 vec에 대한 모든 수정 사항은 v와 vec가 참조하는 원래 목록에 직접적인 영향을 미칩니다.
해결책:
v에 대한 참조가 아닌 복사본을 생성하려면 다음 구문을 사용해야 합니다.
<code class="python">vec = list(v)</code>
list(v)를 사용하면 다음과 동일한 요소로 새 목록을 생성할 수 있습니다. v. vec에 대한 변경 사항은 v에 영향을 미치지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
위 내용은 Python에서 하나의 목록을 수정하면 다른 목록이 변경되는 것처럼 보이는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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