


Shallow vs. Deep Copy dalam Kamus Python: Mengapa `copy()` Tidak Mengemas kini Yang Asal?
Memahami Penyalinan Cetek dan Mendalam: Mengapa Kamus Shallow Copy Tidak Mengemas kini Asal
Apabila bekerja dengan struktur data dalam Python, adalah penting untuk memahami perbezaan antara penyalinan cetek dan mendalam. Penyalinan cetek mencipta rujukan baharu kepada struktur data asal, manakala penyalinan mendalam mencipta struktur data baharu sepenuhnya dengan kandungan terpencil.
Mari kita periksa gelagat penyalinan cetek dalam kamus. Dalam contoh yang disediakan:
original = dict(a=1, b=2) new = original.copy() new.update({'c': 3})
Memanggil copy() pada kamus asal mencipta objek pemetaan baharu, baharu, yang merujuk kandungan yang sama seperti asal. Ini dikenali sebagai penyalinan cetek. Apabila baharu dikemas kini dengan {'c': 3}, hanya baharu terjejas. Kedua-dua rujukan asal dan baharu adalah struktur data asas yang sama.
Representation after shallow copy: original: | {a: 1, b: 2} | new: | {a: 1, b: 2} |
Walau bagaimanapun, apabila cetek menyalin struktur data boleh ubah, seperti senarai:
original = [1, 2, 3] new = original
Mengubah suai senarai baharu (baharu. append(4)) mengubah suai senarai asal (asal) juga.
Representation after shallow copy for lists: original: | [1, 2, 3] | new: | [1, 2, 3] |
Perbezaan utama antara penyalinan cetek dan mendalam terletak pada cara mereka mengendalikan struktur data bersarang. Penyalinan dalam secara rekursif menyalin semua kandungan mengikut nilai, mewujudkan struktur data terpencil sepenuhnya:
import copy c = copy.deepcopy(a)
Representation after deep copy: original: | {a: [1, 2, 3]} | c: | {a: [1, 2, 3]} |
Ringkasnya, penyalinan cetek merujuk kepada struktur data asal, manakala penyalinan mendalam mencipta struktur terpencil yang sepenuhnya baharu. Perbezaan ini menjadi sangat penting apabila mengubah suai struktur data boleh ubah.
Atas ialah kandungan terperinci Shallow vs. Deep Copy dalam Kamus Python: Mengapa `copy()` Tidak Mengemas kini Yang Asal?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
