深淺拷貝一看就懂版

# 淺拷貝

l1 = [1, 2, [3, 4]]
l2 = l1.copy()
l2[0] = 66  # 該變淺拷貝後列表中不可變型別的值 [66, 2, [3, 4]]
print(id(l2))  #1532404207560
print(id(l1))  #1532282360904  拷貝後id不一樣
l2[2][0] = 5  # 改變淺拷貝後列表中可變型別的值
# print(l2)   # [66, 2, [5, 4]]
print(id(l2[0]))  #140723557857568
print(id(l1[0]))  #140723557855488  改變淺拷貝後列表中不可變型別的值只會改變自己的值所以id不一樣
print(id(l2[2][0]))  #140723557855616
print(id(l1[2][0]))  #140723557855616   改變淺拷貝後列表中可變型別的值兩個值都會一起變所以id一樣
# 2、深拷貝

l1 = [1, 2, [3, 4]]
import copy
l2 = copy.deepcopy(l1)
l2[0] = 66  # 該變深拷貝後列表中不可變型別的值 [66, 2, [3, 4]]
print(id(l2))  #1532404207560
print(id(l1))  #1532282360904  拷貝後id不一樣
l2[2][0] = 5  # 改變深拷貝後列表中可變型別的值
# print(l2)   # [66, 2, [5, 4]]
print(id(l2[0]))  #140723557857568
print(id(l1[0]))  #140723557855488  改變深拷貝後列表中不可變型別的值只會改變自己的值所以id不一樣
print(id(l2[2][0]))  #140723557855616
print(id(l1[2][0]))  #140723557855552   改變深拷貝後列表中可變型別的值仍然只會改變自己的值所以id不一樣
				
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先給出資訊熵的公式 首先了解一下資訊量 資訊量是對資訊的度量，就跟時間的度量是秒一樣，當我們考慮乙個離散的隨機變數 x 的時候，當我們觀察到的這個變數的乙個具體值的時候，我們接收到了多少資訊呢？多少資訊用資訊量來衡量，我們接受到的資訊量跟具體發生的事件有關。資訊的大小跟隨機事件的概率有關。越小概率的...