辨异 —— Python 的深拷贝与浅拷贝

对于 numpy 下的 ndarray（多维数组）

>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> y = x
>>> z = np.copy(x)# y 是对 x 的引用 reference# z 才是对 x 的拷贝

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a>>> a[0] = 4
>>> a
[4, 2, 3]
>>> b
[4, 2, 3]>>> b[1] = 5
>>> b
[4, 5, 3]
>>> a
[4, 5, 3]

![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20160215104743466)

如上图所示，当执行完 b = a 的动作后，a 和 b同时指向同一内存空间（对同一对象的不同引用），即为 浅拷贝，这中间暗含 a和b共同指向的内存空间是可以修改的（mutable）。考虑如下的情况：

>>> a = 1
>>> b = a
>>> a = 2
>>> b
1           # 并未随着 a 的改变而改变

这是因为 a = 1，1本身不可改（non-mutable），当修改 a = 2 时，打破了原有的指向关系，重新为 a 分配了地址空间：

![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20160215111315798)

那么如何实现深拷贝呢，而不至于引起引用的混乱：
或者使用 list 内置的 copy() 成员函数：

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a.copy()

或者使用切片赋值：

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a[:]

再来看一种情形：

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a = []
>>> b
[1, 2, 3]# b 指向的还是那片内存空间

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a = [1, 2, 4]# 不是对原始内存空间中的值进行修改，而是重新赋值
>>> b
[1, 2, 3]

1. 总结

b = a：为浅拷贝

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = a
>> id(a) == id(b)
True
>> b[0] = 10# a == [10, 2, 3, 4, 5]

b = a[:]：为深拷贝
```
c = a[:]
>> id(a) == id(c)
False
```

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