python中深拷貝與淺拷貝的坑

之前遇到這樣一段**

import numpy as np

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
import collections
digits = datasets.load_digits()
x = digits.data
# 1 使用copy()，深拷貝
y = digits.target.copy()
# 2 不使用copy()，淺拷貝
y = digits.target
y[digits.target==9] = 1
y[digits.target!=9] = 0
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,random_state=666)
print(collections.counter(y_train))

# 使用copy()時的輸出結果

counter()
# 不使用copy()時的輸出結果
counter()

# 那麼在下面的**段中 y 與 digits.target 都指向了乙個位址（使用 x 指代）

y[digits.target==9] = 1 # 將 x 中為 9 的值都換成 1
y[digits.target!=9] = 0 # 此時 x 中所有的值已經沒有 9 了，即所有的值都換成了 0

python 中的拷貝 淺拷貝與深拷貝

0.序列指什麼？序列型別是指容器內的元素從0開始的索引順序訪問，一次可以訪問乙個或者多個元素，包括字串 string 元組 tuple 列表 list the difference between tuple and list tuple would not be changed,but list ...

python中淺拷貝與深拷貝

淺拷貝，拷貝的是父物件，不會拷貝到內部的子物件。單從乙個淺字就可以看出他拷貝的東西不深，可以理解為只拷貝一層 import copy a 1,ss 2,3 b copy.copy a print b print id a print id b 現在有乙個列表a裡面有數字，字串，列表和字典 用淺拷貝的...

Python中的淺拷貝與深拷貝

1.淺拷貝 情況1的例項如下 import copy a 1,2 b 3,4 c a,b 注意這裡的c就是乙個可變物件！d copy.copy c print 變數c c print print 變數d d 結果 變數c 1,2 3,4 變數d 1,2 3,4 原因分析 需要拷貝的物件c是乙個lis...