深度学习框架PyTorch：入门与实践pdf下载
一、赋值对比
1、列表
l1 = [1,2,3]
l2 = l1
l1.append('a')
print(l1,l2) #[1, 2, 3, 'a'] [1, 2, 3, 'a']
print(id(l1),id(l2)) #43499848 43499848
#可以看到两个列表的值以及id值相同，对应的是同一个内存地址
2、字典
dic = {'name':'barry'}
dic1 = dic
dic['age'] = 18
print(dic,dic1) #{'name': 'barry', 'age': 18} {'name': 'barry', 'age': 18}
print(id(dic),id(dic1)) #31157344 31157344
#可以看到两个字典的值以及id值相同，对应的是同一个内存地址
3、字符串
s = 'alex'
s1 = s
s2 = s.replace('a','A')
print(s,s1,s2) #alex alex Alex
print(id(s),id(s1),id(s2)) #31040208 31040208 31040376
#赋值是同一个内存地址,替换字符串后的变量s2是另外的地址
二、深浅copy
1、浅copy
对于浅copy来说，第一层创建的是新的内存地址。而从第二层开始，指向的是同一个内存地址，所有，对于第二层以及更深的层数来说，保持一致性。
# 1、普通浅copy
l1 = [1,2,3,4]
l2 = l1.copy()
l1.append('a')
print(l1,l2) #[1, 2, 3, 4, 'a'] [1, 2, 3, 4]
print(id(l1),id(l2)) #37077320 37078664
#id内存地址不一样，创建了两个地址空间，一个改变，另一个不会变化
# 2、嵌套浅copy
import copy
l1 = [1,[22,33,44],3,4,]
l2 = copy.deepcopy(l1)
# 改变第一层
l1[0] = 111
print(l1,l2) #[111, [22, 33, 44], 3, 4] [1, [22, 33, 44], 3, 4]
print(id(l1),id(l2)) #43238536 43239048
# 改变第二层
l1[1].append('a')
print(l1,l2) # [111, [22, 33, 44, 'a'], 3, 4] [1, [22, 33, 44], 3, 4]
print(id(l1),id(l2)) #43238536 43239048
2、 深copy.deepcopy()
对于深copy来说，两个是完全独立的，改变任意一个的元素（无论是多少层），另一个绝不会改变。
import copy
l1 = [1,[22,33,44],3,4,]
l2 = copy.deepcopy(l1)
# 改变第一层
l1[0] = 111
print(l1,l2) #[111, [22, 33, 44], 3, 4] [1, [22, 33, 44], 3, 4]
print(id(l1),id(l2)) #43238536 43239048
# 改变第二层
l1[1].append('a')
print(l1,l2) # [111, [22, 33, 44, 'a'], 3, 4] [1, [22, 33, 44], 3, 4]
print(id(l1),id(l2)) #43238536 43239048
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持谷谷点程序。
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