赋值语句 变量的地址相关 : RUNOOB python练习题7
用來練手的python 練習題,原鏈接 : python練習實例7
練習實例7非常的簡單也有意思。題干 : 將一個列表的數據復制到另一個列表中。
完成這個操作的代碼非常簡單,即使是我這樣的初學者應該也是一語道破,賦值語句嘛。但這里我們就列舉出幾種不同的賦值方法,其背后的邏輯和細節其實是大不相同的。
下面放出源代碼,首先當然是使用我們的賦值語句進行數據復制了,這里我使用的是numpy array代替list :
import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) c = a print(c) print(a) print(c is a) print(id(c)) print(id(a))輸出結果如下 :
我們不難發現,當我們使用賦值語句 “=” 直接對numpy 矩陣進行復制時,實際我們是讓c與a指向了同一塊內存。a和c不僅數值一致,他們在內存中對應的地址也是一樣的。那么我們對a進行一些操作,看看會有什么發生呢:
這里我們對a進行自增(自增和自減操作一樣),輸出結果如下:
我們發現,當對變量進行自增或自減操作時,變量的地址并沒有改變,相應的,兩個指向同一內存塊的變量a和c的值當然同時改變了。
那么如果我們對a進行減法運算會發生什么呢,代碼如下:
a = a - 1 print(a) print(c) print(c is a) print(id(a)) print(id(c))這次我們對矩陣a進行減法運算,輸出結果如下:
不難發現,當我們運算a=a?1a =a -1a=a?1時,python為新的變量a重新分配了內存,自然而然地,a矩陣和c矩陣就不再對應同一個內存地址了。
我們嘗試了使用賦值語句進行復制,那么如果我們使用np.copy()方法會怎么樣呢?
源代碼如下:
輸出結果如下:
我們發現,使用copy方法進行復制時,僅僅只是對數值的復制,Python會為變量重新分配內存,而不會像賦值語句一樣使兩個變量公用同一塊內存空間。
使用下述代碼也可以實現copy一樣的作用,只復制數值,而不改變變量的地址:
g = a[:] print(g) print(a) print(a is g) print(id(a)) print(id(g))輸出結果:
總結
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