按值而不是引用创建 Python 列表
在 Python 中,引用列表的变量实际上引用列表对象本身。这意味着对一个列表所做的修改会影响引用该列表的所有变量。
考虑以下示例:
a = ['help', 'copyright', 'credits', 'license'] b = a b.append('XYZ') print(b) # ['help', 'copyright', 'credits', 'license', 'XYZ'] print(a) # ['help', 'copyright', 'credits', 'license', 'XYZ']
如您所见,向 b 附加值也会影响 a,因为两者变量指向内存中的同一个列表对象。
要创建列表的副本,可以使用切片运算符([:]):
b = a[:] b.append('XYZ') print(b) # ['help', 'copyright', 'credits', 'license', 'XYZ'] print(a) # ['help', 'copyright', 'credits', 'license']
在这种情况下,b 和 a 现在指向单独的列表对象,因此修改一个不会影响另一个。
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使用NumPy创建多维数组可以通过以下步骤实现:1)使用numpy.array()函数创建数组,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])创建2D数组;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函数创建特定值填充的数组;3)理解数组的shape和size属性,确保子数组长度一致,避免错误;4)使用np.reshape()函数改变数组形状;5)注意内存使用,确保代码清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增强可读性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)较小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

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