[:] 切片是否只制作列表的浅表副本？答案

【问题标题】：Does [:] slice only make shallow copy of a list?[:] 切片是否只制作列表的浅表副本？
【发布时间】：2015-02-22 03:33:36
【问题描述】：

我遇到了来自这个[:] 副本的特殊错误。

The docs say [:] 只做一个浅拷贝，但似乎：

a = [1,2,3]
id(a)
3071203276L
b=a[:]
id(b)
3071234156L

id(a)不等于id(b)；那怎么只是一个浅拷贝？

特例：

import numpy as np
import random
a = np.array([1,2,3])
b=a[:]
random.shuffle(a)

b相应变化。

【问题讨论】：

a 和 b 的 id 与人们对副本的期望不同。有什么问题？
它是浅拷贝，因为深拷贝很昂贵——而且通常不受欢迎。
Slice 是浅拷贝。但无论是浅层还是深层，顶层对象始终是一个副本。
见下文：id() 无法区分深拷贝和浅拷贝。仅复制与非复制 (b=a; print id(a), id(b))。
Numpy 提出了一个不同的问题。 Numpy 切片意味着您只是在复制 index，而不是后备存储。您甚至可以通过这种方式更改数组的形状。它们被设计成看起来像 python 列表，但实际上并非如此。

标签： python numpy

【解决方案1】：

区别在于列表a和列表b的元素是相同的。更改任一列表中的可变对象也会影响另一个列表中的元素。

相比之下，deepcopy 尝试创建一组完全不同的对象。

【讨论】：

【解决方案2】：

可能只有deepcopy才能进行深层复制。

因为深拷贝很昂贵，因为您需要跟踪您复制的每个对象。

考虑这样的邪恶结构：

a = []
a.append(a)

您当然不想对此进行天真的深拷贝。

所以是的，这是一个浅拷贝。但是在您的示例中，它正在存储原语，这些原语将被复制为值，而不是引用。所以修改一个列表不会修改另一个。

id()不能用于区分浅拷贝和深拷贝

它将副本与非副本（具有相同的 id）区分开来。

a = [1, 2, 3]
b = a
print id(b), id(a), "no surprise, same id, no copy."

Numpy 数组不同

在这里，您只“浅拷贝”索引，而不是后备存储中的数据。如果您想确保有一份副本，请使用.copy()。

【讨论】：

【解决方案3】：

这是一个浅拷贝，但在这种情况下更改b 不会影响a，因为元素只是数字。如果它们是引用，那么 a 将被更新：

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

b[1] = 5
print "a: ", a
print "b: ", b
# a: [1, 2, 3]
# b: [1, 5, 3]

对

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

b[1][0] = 5
print "a: ", a
print "b: ", b
# a:  [[1], [5], [3]]
# b:  [[1], [5], [3]]

【讨论】：

它是否解释了更新线程中 numpy 数组的情况？谢谢
我对 numpy 的了解不够，无法正确回答该案例。

【解决方案4】：

Numpy 定义切片返回的内容与标准 python 库不同。这是因为 numpy 可以处理大量数据。并不总是需要复制这些巨大的数组，尤其是当用户只想要数组的临时视图时。例如，arr[:100].sum() 对前 100 个元素求和，而不必创建前 100 个元素的临时浅表副本。请注意，仅为 basic 切片创建临时视图。

有关详细信息，请参阅documentation。

【讨论】：

【解决方案5】：

粗略的回答：

numpy 中的数组是 后备存储上的视图/索引。

您可以复制视图，而无需复制后备存储...

a=numpy.array([1,2,3,4])
b=a[:] # copy of the array ("view" or "index"), not the storage
b.shape=(2,2)
print a
# [1 2 3 4]
print b
# [[1 2]
#  [3 4]]
b *= 2
print a
# [2 4 6 8]
print b
# [[2 4]
#  [6 8]]

看看改变 b 是如何影响 a 的？然而，它们仍然具有不同的形状。将它们视为数据视图；而b=a[:] 行仅复制了此视图。我什至可以修改b 的形状。因为它只是数据的索引，它表示列和行在内存中的位置。

如果您想要 numpy 中的后备存储副本，请使用 a.copy()。

【讨论】：