当前位置： 首页 > news >正文

python、numpy、pytorch中的浅拷贝和深拷贝

news 2026/2/10 22:53:12

1、Python中的浅拷贝和深拷贝

import copya = [1, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]]
b = a
c = a.copy()
d = copy.deepcopy(a)print('before modify\r\n a=\r\n', a, '\r\n','b = a=\r\n', b, '\r\n','c = a.copy()=\r\n', c, '\r\n','d = copy.deepcopy(a)\r\n', d, '\r\n')
 before modify
 a=
 [1, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]] 
 b = a=
 [1, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]] 
 c = a.copy()=
 [1, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]] 
 d = copy.deepcopy(a)
 [1, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]] 

注：图片网址Python Tutor code visualizer: Visualize code in Python, JavaScript, C, C++, and Java

a[0] = 10
print('after a[0] = 10\r\n a=\r\n', a, '\r\n','b = a=\r\n', b, '\r\n','c = a.copy()=\r\n', c, '\r\n','d = copy.deepcopy(a)\r\n', d, '\r\n')
 after a[0] = 10
 a=
 [10, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]] 
 b = a=
 [10, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]] 
 c = a.copy()=
 [1, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]] 
 d = copy.deepcopy(a)
 [1, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]] 
a[4][0] = 100
print('after a[4][0] = 100\r\n a=\r\n', a, '\r\n','b = a=\r\n', b, '\r\n','c = a.copy()=\r\n', c, '\r\n','d = copy.deepcopy(a)\r\n', d, '\r\n')
after a[4][0] = 100
 a=
 [10, 2, 3, 4, [100, 22, 33, [111, 222]]] 
 b = a=
 [10, 2, 3, 4, [100, 22, 33, [111, 222]]] 
 c = a.copy()=
 [1, 2, 3, 4, [100, 22, 33, [111, 222]]] 
 d = copy.deepcopy(a)
 [1, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]] 
a[4][3][0] = 1000
print('after a[4][3][0] = 1000\r\n a=\r\n', a, '\r\n','b = a=\r\n', b, '\r\n','c = a.copy()=\r\n', c, '\r\n','d = copy.deepcopy(a)\r\n', d, '\r\n')
after a[4][3][0] = 1000
 a=
 [10, 2, 3, 4, [100, 22, 33, [1000, 222]]] 
 b = a=
 [10, 2, 3, 4, [100, 22, 33, [1000, 222]]] 
 c = a.copy()=
 [1, 2, 3, 4, [100, 22, 33, [1000, 222]]] 
 d = copy.deepcopy(a)
 [1, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]] 

2、numpy中的浅拷贝和深拷贝

a1 = np.random.randn(2, 3)
b1 = a1
c1 = a1.copy()
d1 = copy.deepcopy(a1)print('before modify\r\n a1=\r\n', a1, '\r\n','b1 = a1=\r\n', b1, '\r\n','c1 = a1.copy()=\r\n', c1, '\r\n','d1 = copy.deepcopy(a1)=\r\n', d1, '\r\n')a1[0] = 10
print('after a1[0] = 10\r\n a1=\r\n', a1, '\r\n','b1 = a1=\r\n', b1, '\r\n','c1 = a1.copy()=\r\n', c1, '\r\n','d1 = copy.deepcopy(a1)=\r\n', d1, '\r\n')

before modify
 a1=
 [[ 1.48618757 -0.90409826  2.05529475]
 [ 0.14232255  2.93331428  0.88511785]] 
 b1 = a1=
 [[ 1.48618757 -0.90409826  2.05529475]
 [ 0.14232255  2.93331428  0.88511785]] 
 c1 = a1.copy()=
 [[ 1.48618757 -0.90409826  2.05529475]
 [ 0.14232255  2.93331428  0.88511785]] 
 d1 = copy.deepcopy(a1)=
 [[ 1.48618757 -0.90409826  2.05529475]
 [ 0.14232255  2.93331428  0.88511785]] 
after a1[0] = 10
 a1=
 [[10.         10.         10.        ]
 [ 0.14232255  2.93331428  0.88511785]] 
 b1 = a1=
 [[10.         10.         10.        ]
 [ 0.14232255  2.93331428  0.88511785]] 
 c1 = a1.copy()=
 [[ 1.48618757 -0.90409826  2.05529475]
 [ 0.14232255  2.93331428  0.88511785]] 
 d1 = copy.deepcopy(a1)=
 [[ 1.48618757 -0.90409826  2.05529475]
 [ 0.14232255  2.93331428  0.88511785]] 

  3、pytorch中的浅拷贝和深拷贝

a2 = torch.randn(2, 3)
b2 = torch.Tensor(a2)
bb2 = torch.tensor(a2)
c2 = a2.detach()
cc2 = a2.clone()
ccc2 = a2.clone().detach()
print('before modify\r\n a2=\r\n', a2, '\r\n','b2 = torch.Tensor(a2)=\r\n', b2, '\r\n','bb2 = torch.tensor(a2)=\r\n', bb2, '\r\n','c2 = a2.detach()=\r\n', c2, '\r\n','cc2 = a2.clone()=\r\n', cc2, '\r\n','ccc2 = a2.clone().detach()=\r\n', ccc2)
a2[0] = 0
print('after modify\r\n a2=\r\n', a2, '\r\n','b2 = torch.Tensor(a2)=\r\n', b2, '\r\n','bb2 = torch.tensor(a2)=\r\n', bb2, '\r\n','c2 = a2.detach()=\r\n', c2, '\r\n','cc2 = a2.clone()=\r\n', cc2, '\r\n','ccc2 = a2.clone().detach()=\r\n', ccc2)

before modify
 a2=
 tensor([[-0.6472,  1.3437, -0.3386],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]]) 
 b2 = torch.Tensor(a2)=
 tensor([[-0.6472,  1.3437, -0.3386],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]]) 
 bb2 = torch.tensor(a2)=
 tensor([[-0.6472,  1.3437, -0.3386],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]]) 
 c2 = a2.detach()=
 tensor([[-0.6472,  1.3437, -0.3386],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]]) 
 cc2 = a2.clone()=
 tensor([[-0.6472,  1.3437, -0.3386],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]]) 
 ccc2 = a2.clone().detach()=
 tensor([[-0.6472,  1.3437, -0.3386],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]])
after modify
 a2=
 tensor([[ 0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]]) 
 b2 = torch.Tensor(a2)=
 tensor([[ 0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]]) 
 bb2 = torch.tensor(a2)=
 tensor([[-0.6472,  1.3437, -0.3386],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]]) 
 c2 = a2.detach()=
 tensor([[ 0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]]) 
 cc2 = a2.clone()=
 tensor([[-0.6472,  1.3437, -0.3386],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]]) 
 ccc2 = a2.clone().detach()=
 tensor([[-0.6472,  1.3437, -0.3386],
        [ 0.8979, -0.4158,  1.1338]])

 参考

1、B站视频

十分钟！彻底弄懂Python深拷贝与浅拷贝机制_哔哩哔哩_bilibili

11、简书

NumPy之浅拷贝和深拷贝 - 简书 (jianshu.com)

2、CSDN-numpy

 numpy copy(无拷贝 浅拷贝、深拷贝)类型说明_genghaihua的博客-CSDN博客

3、CSDN-pytorch

python、pytorch中的常见的浅拷贝、深拷贝问题总结_pytorch tensor的浅、复制_新嬉皮士的博客-CSDN博客

完整代码

import numpy as np
import copy
import torcha = [1, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]]
b = a
c = a.copy()
d = copy.deepcopy(a)print('before modify\r\n a=\r\n', a, '\r\n','b = a=\r\n', b, '\r\n','c = a.copy()=\r\n', c, '\r\n','d = copy.deepcopy(a)\r\n', d, '\r\n')a[0] = 10
print('after a[0] = 10\r\n a=\r\n', a, '\r\n','b = a=\r\n', b, '\r\n','c = a.copy()=\r\n', c, '\r\n','d = copy.deepcopy(a)\r\n', d, '\r\n')a[4][0] = 100
print('after a[4][0] = 100\r\n a=\r\n', a, '\r\n','b = a=\r\n', b, '\r\n','c = a.copy()=\r\n', c, '\r\n','d = copy.deepcopy(a)\r\n', d, '\r\n')a[4][3][0] = 1000
print('after a[4][3][0] = 1000\r\n a=\r\n', a, '\r\n','b = a=\r\n', b, '\r\n','c = a.copy()=\r\n', c, '\r\n','d = copy.deepcopy(a)\r\n', d, '\r\n')a1 = np.random.randn(2, 3)
b1 = a1
c1 = a1.copy()
d1 = copy.deepcopy(a1)print('before modify\r\n a1=\r\n', a1, '\r\n','b1 = a1=\r\n', b1, '\r\n','c1 = a1.copy()=\r\n', c1, '\r\n','d1 = copy.deepcopy(a1)=\r\n', d1, '\r\n')a1[0] = 10
print('after a1[0] = 10\r\n a1=\r\n', a1, '\r\n','b1 = a1=\r\n', b1, '\r\n','c1 = a1.copy()=\r\n', c1, '\r\n','d1 = copy.deepcopy(a1)=\r\n', d1, '\r\n')a2 = torch.randn(2, 3)
b2 = torch.Tensor(a2)
bb2 = torch.tensor(a2)
c2 = a2.detach()
cc2 = a2.clone()
ccc2 = a2.clone().detach()
print('before modify\r\n a2=\r\n', a2, '\r\n','b2 = torch.Tensor(a2)=\r\n', b2, '\r\n','bb2 = torch.tensor(a2)=\r\n', bb2, '\r\n','c2 = a2.detach()=\r\n', c2, '\r\n','cc2 = a2.clone()=\r\n', cc2, '\r\n','ccc2 = a2.clone().detach()=\r\n', ccc2)
a2[0] = 0
print('after a2[0] = 0\r\n a2=\r\n', a2, '\r\n','b2 = torch.Tensor(a2)=\r\n', b2, '\r\n','bb2 = torch.tensor(a2)=\r\n', bb2, '\r\n','c2 = a2.detach()=\r\n', c2, '\r\n','cc2 = a2.clone()=\r\n', cc2, '\r\n','ccc2 = a2.clone().detach()=\r\n', ccc2)

相关文章：

python、numpy、pytorch中的浅拷贝和深拷贝

1、Python中的浅拷贝和深拷贝 import copya [1, 2, 3, 4, [11, 22, 33, [111, 222]]] b a c a.copy() d copy.deepcopy(a)print(before modify\r\n a\r\n, a, \r\n,b a\r\n, b, \r\n,c a.copy()\r\n, c, \r\n,d copy.deepcopy(a)\r\n, d, \r\n)before modify a [1, 2…...

编程日记 2023/8/20 15:01:39

EasyRecovery14数据恢复软件支持各类存储设备的数据恢复

EasyRecovery14数据恢复软件专业数据恢复软件支持电脑、相机、移动硬盘、U盘、SD卡、内存卡、光盘、本地电子邮件和 RAID 磁盘阵列等各类存储设备的数据恢复。 目前市面上有许多数据恢复软件，但褒贬不一，而且数据恢复软件又不是一款会被经常使用的软件&a…...

编程日记 2023/8/20 15:00:37

玩机搞机----面具模块的组成 制作模块

root面具相信很多玩家都不陌生。早期玩友大都使用第三方卡刷补丁来对系统进行各种修复和添加功能。目前面具补丁代替了这些操作。今天的帖子了解下面具各种模块的组成和几种普遍的代码组成。 Magisk中运行的每个单独的shell脚本都将在内部的BusyBox的shell中执行。对于与第三方…...

编程日记 2023/8/20 14:59:36

注册中心/配置管理 —— SpringCloud Consul

Consul 概述 Consul 是一个可以提供服务发现，健康检查，多数据中心，key/Value 存储的分布式服务框架，用于实现分布式系统的发现与配置。Cousul 使用 Go 语言实现，因此天然具有可移植性，安装包仅包含一个可执…...

编程日记 2023/8/20 14:58:33

Next.js 13 你需要了解的 8 件事

目录 React 服务器组件 （RSC）服务器组件默认开启在 Next.js 中客户端组件也在服务器上呈现！组成客户端和服务器组件编译Next.js 13 渲染模式桶文件有点坏了库集成：WIP 仍在进行中Route groups 路由组总结 在本文中，我们…...

编程日记 2023/8/20 14:57:25

计数排序（Count Sort）算法详解

1. 算法简介 计数排序（Count Sort）是一种非比较排序算法，其核心思想是统计数组中每个元素出现的次数，然后根据统计结果将元素按照顺序放回原数组中。计数排序的时间复杂度为O(nk)，其中n是数组的长度，k是数…...

编程日记 2023/8/20 14:56:24

Linux驱动开发（Day3）

驱动点灯：...

编程日记 2023/8/20 14:55:21

使用Vscode调试shell脚本

在vcode中安装bash dug插件 在vcode中添加launch.json配置，默认就好 参考：http://www.rply.cn/news/73966.html 推荐插件： shellman(支持shell,智能提示) shellcheck(shell语法检查) shell-format(shell格式化)...

编程日记 2023/8/20 14:54:20

OpenAI Function calling

开篇 原文出处 最近 OpenAI 在 6 月 13 号发布了新 feature，主要针对模型进行了优化，提供了 function calling 的功能，该 feature 对于很多集成 OpenAI 的应用来说绝对是一个“神器”。 Prompt 的演进 如果初看 OpenAI 官网对function ca…...

编程日记 2023/8/20 14:53:18

【C语言】字符分类函数、字符转换函数、内存函数

前言 之前我们用两篇文章介绍了strlen、strcpy、stract、strcmp、strncpy、strncat、strncmp、strstr、strtok、streeror这些函数 第一篇文章strlen、strcpy、stract 第二篇文章strcmp、strncpy、strncat、strncmp 第三篇文章strstr、strtok、streeror 今天我们就来学习字…...

编程日记 2023/8/20 14:52:16

Deep Learning With Pytorch - 最基本的感知机、贯序模型/分类、拟合

文章目录 如何利用pytorch创建一个简单的网络模型？Step1. 感知机，多层感知机（MLP）的基本结构Step2. 超平面 ω T ⋅ x b 0 \omega^{T}xb0 ωT⋅xb0 or ω T ⋅ x b \omega^{T}xb ωT⋅xb感知机函数 Step3. 利用感知机进行决策…...

编程日记 2023/8/20 14:51:14

测试工具coverage的高阶使用

在文章Python之单元测试使用的一点心得中，笔者介绍了自己在使用Python测试工具coverge的一点心得，包括： 使用coverage模块计算代码测试覆盖率使用coverage api计算代码测试覆盖率coverage配置文件的使用coverage badge的生成 本文在此基础上…...

编程日记 2023/8/20 14:50:13

安卓监听端口接收消息

文章目录 其他文章监听端口接收消息 建立新线程完整代码 其他文章 下面是我的另一篇文章，是在电脑上发送数据，配合本篇文章，可以实现电脑与手机的局域网通讯。直接复制粘贴就能行，非常滴好用。 点击连接 另外，如果你不…...

编程日记 2023/8/20 14:49:09

「Node」下载安装配置node.js

以下是Node.js的下载、安装和配置的全面教程： 下载 Node.js 打开 Node.js 官方网站：Previous Releases在主页上，您会看到两个版本可供选择：LTS（长期支持版本）和最新版（Current）。如…...

编程日记 2023/8/20 14:48:07

NOIP2014普及组，提高组 比例简化 飞扬的小鸟 答案

比例简化 说明 在社交媒体上，经常会看到针对某一个观点同意与否的民意调查以及结果。例如，对某一观点表示支持的有1498 人，反对的有 902人，那么赞同与反对的比例可以简单的记为1498:902。 不过，如果把调查结果就以这种…...

编程日记 2023/8/20 14:47:06

【Java】使用Apache POI识别PPT中的图片和文字，以及对应的大小、坐标、颜色、字体等

本文介绍如何使用Apache POI识别PPT中的图片和文字，获取图片的数据、大小、尺寸、坐标，以及获取文字的字体、大小、颜色、坐标。 官方文档：https://poi.apache.org/components/slideshow/xslf-cookbook.html 官方文档和网上的资料介绍的很少…...

编程日记 2023/8/20 14:46:05

根据源码，模拟实现 RabbitMQ - 实现消息持久化，统一硬盘操作(3)

目录 一、实现消息持久化 1.1、消息的存储设定 1.1.1、存储方式 1.1.2、存储格式约定 1.1.3、queue_data.txt 文件内容 1.1.4、queue_stat.txt 文件内容 1.2、实现 MessageFileManager 类 1.2.1、设计目录结构和文件格式 1.2.2、实现消息的写入 1.2.3、实现消息的删除…...

编程日记 2023/8/20 14:45:01

找到所有数组中消失的数（C语言详解）

题目：找到所有数组中消失的数 题目详情： 给你一个含 n 个整数的数组 nums ，其中 nums[i] 在区间 [1,n] 内。请你找出所以在 [1,n] 范围内但没有出现在 nums 中的数字，并以数组的形式返回结果。 示例1： 输入&#xf…...

编程日记 2023/8/20 14:43:59

计算机毕设项目之基于django+mysql的疫情实时监控大屏系统(前后全分离)

系统阐述的是一款新冠肺炎疫情实时监控系统的设计与实现，对于Python、B/S结构、MySql进行了较为深入的学习与应用。主要针对系统的设计，描述，实现和分析与测试方面来表明开发的过程。开发中使用了 django框架和MySql数据库技术搭建系统的整体…...

编程日记 2023/8/20 14:42:58

Unity UI内存泄漏优化

项目一运行，占用的内存越来越多，不会释放，导致GC越来越频繁，越来越慢，这些都是为什么呢，今天从UI方面谈起。 首先让我们来聊聊什么是内存泄漏呢？ 一般来讲内存泄漏就是指我们的应用向内存申请…...

编程日记 2023/8/20 14:41:57

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板，载入页面后，会显示引导弹窗，适用于引导用户使用页面，点击完成后，会显示下一个引导弹窗，直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...

编程新知 2026/2/10 22:45:42

stm32G473的flash模式是单bank还是双bank？

今天突然有人stm32G473的flash模式是单bank还是双bank？由于时间太久，我真忘记了。搜搜发现，还真有人和我一样。见下面的链接：https://shequ.stmicroelectronics.cn/forum.php?modviewthread&tid644563 根据STM32G4系列参考手…...

编程新知 2026/2/8 20:41:51

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算

通信过程：（白话解释） 我们将原始待发送的消息称为 M M M，依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)（意思就是 G （ x ) G（x) G（x) 是已知的）&#xff0…...

编程新知 2026/2/9 21:57:29

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility 1. 实验室环境1.1 实验室环境1.2 小测试 2. The Endor System2.1 部署应用2.2 检查现有策略 3. Cilium 策略实体3.1 创建 allow-all 网络策略3.2 在 Hubble CLI 中验证网络策略源3.3 …...

编程新知 2026/1/26 21:57:45

Qwen3-Embedding-0.6B深度解析：多语言语义检索的轻量级利器

第一章 引言：语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域，文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量，支撑着搜索引擎、推荐系统、…...

编程新知 2025/11/6 8:47:31

【AI学习】三、AI算法中的向量

在人工智能（AI）算法中，向量（Vector）是一种将现实世界中的数据（如图像、文本、音频等）转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知（如语义、视觉特征）与…...

编程新知 2026/1/1 14:01:45

mysql已经安装，但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包

文章目录 现象：mysql已经安装，但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包遇到 rpm 命令找不到已经安装的 MySQL 包时，可能是因为以下几个原因：1.MySQL 不是通过 RPM 包安装的2.RPM 数据库损坏3.使用了不同的包名或路径4.使用其他包…...

编程新知 2026/2/4 16:17:25

图表类系列各种样式PPT模版分享

图标图表系列PPT模版，柱状图PPT模版，线状图PPT模版，折线图PPT模版，饼状图PPT模版，雷达图PPT模版，树状图PPT模版 图表类系列各种样式PPT模版分享：图表系列PPT模板https://pan.quark.cn/s/20d40aa…...

编程新知 2026/2/4 18:07:02

AI，如何重构理解、匹配与决策？

AI 时代，我们如何理解消费？ 作者｜王彬 封面｜Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时，PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径：信息变得唾手可得，商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...

编程新知 2026/1/30 2:33:11

R语言速释制剂QBD解决方案之三

本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...

编程新知 2026/2/9 2:43:24