在 Python 中切片列表而不生成副本
问题:
给定一个整数列表,生成该整数的所有子列表有效地形成 L[k:] for k in [0, len(L)-1] 而不创建副本。
答案:
在 Python 中切片列表不会生成底层对象的副本,仅对它们的引用。
理解引用复制
为了演示这一点,请考虑三个具有相同值的整数对象:
a = [1000 + 1, 1000 + 1, 1000 + 1]
它们有不同的对象 ID,表明它们是单独的对象:
map(id, a) # returns [140502922988976, 140502922988952, 140502922988928]
对这些对象进行切片会产生具有相同引用的新列表对象,表明尚未创建新对象:
b = a[1:3] map(id, b) # returns [140502922988952, 140502922988928]
此行为适用于不可变(例如整数)和可变(例如列表)值。
开销注意事项
虽然切片不会生成新对象,但它确实会产生一些内存开销复制引用和维护列表元数据。例如,包含 N 个元素的列表的内存开销为 72 字节。
视图和 numpy 数组
如果内存优化至关重要,请考虑使用 numpy 数组而不是列表,就像切片 numpy 数组一样在切片和原始数组之间共享内存。然而,这种方法需要小心处理,以避免无意的修改。
结论
Python 中的列表切片是一种高效的操作,不会生成底层对象的副本。在考虑性能优化时应考虑到这种行为。
以上是在 Python 中对列表进行切片是否会创建底层对象的副本?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang线,还有多种方法可以指定Python解释器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批处理文件或shell脚本;3.使用构建工具如Make或CMake;4.使用任务运行器如Invoke。每个方法都有其优缺点,选择适合项目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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