Python中的深浅拷贝 在讲深浅拷贝之前,我们先重温一下 is 和==的区别. 在判断对象是否相等比较的时候我们可以用is 和 == is:比较两个对象的引用是否相同,即 它们的id 是否一样 == : 比较两个对象的值是否相同. id() ,是Python的一个内置函数,返回对象的唯一标识,用于获取对象的内存地址. 如下 首先,会为整数1分配一个内存空间. 变量a 和 b 都指向了这个内存空间(内存地址相等),所以他们的id相等. 即 a is b 为 True 但是,真的所有整数数字都这样

Python中的深拷贝和浅拷贝详解   这篇文章主要介绍了Python中的深拷贝和浅拷贝详解,本文讲解了变量-对象-引用.可变对象-不可变对象.拷贝等内容.   要说清楚Python中的深浅拷贝,需要搞清楚下面一系列概念: 变量-引用-对象(可变对象,不可变对象)-切片-拷贝(浅拷贝,深拷贝)   [变量-对象-引用] 在Python中一切都是对象,比如说:3, 3.14, 'Hello', [1,2,3,4],{'a':1}...... 甚至连type其本身都是对象,type对象 Python

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au

何谓浅拷贝/深拷贝,说得直白一点,其实就是数据拷贝,两者到底有什么区别呢?听着就挺迷糊的,python开发项目的时候说不定你就能碰上这样的坑~~     一.普通的变量赋值 我们平常使用的变量赋值就是浅拷贝,即两个变量共享同一个内存块,相同的内存地址,一旦值发生改变,另外一个变量的值也会跟随着一起变化,演示代码如下: list1 = [1,2,3,4,5] # 普遍的变量赋值 list2 = list1 print(id(list1)) print(id(list2)) # 修改列表list2的

python图像转字符画需要用到matplotlib.pyplot库,视频转字符画需要用到opencv库,这里的代码基于python 3.5 图像转字符画需要先将图像转为灰度图,转灰度图的公式是 gray = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b,因为matplotlib图像的色彩排序是RGB的(opencv是BGR),所以如果不用库函数,可以使用以下代码实现灰度转换: gray = 0.2126 * pic[:,:,0] + 0.7152 * pic[:,:

>>> a = ['ace',['age',10]] >>> b = a[:] >>> c = list(a) >>> for item in a: ... print(id(item)) ... 140281621219736 140281621134800 >>> for item in b: print(id(item)) ... 140281621219736 140281621134800 >>

深拷贝和浅拷贝 浅拷贝的时候,修改原来的对象,浅拷贝的对象不会发生改变. 1.对象的赋值 对象的赋值实际上是对象之间的引用:当创建一个对象,然后将这个对象赋值给另外一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用. 当对对象做赋值或者是参数传递或者作为返回值的时候,总是传递原始对象的引用,而不是一个副本.如下所示: >>> aList = ["kel","abc",123] >>> bList = aLi

博客参考:点击这里 python中对象的复制以及浅拷贝,深拷贝是存在差异的,这儿我们主要以可变变量来演示,不可变变量则不存在赋值/拷贝上的问题(下文会有解释),具体差异如下文所示 1.赋值: a=[1,2,3] b=a a.append(') print 'b=',b 实例输出结果如下: b= [1, 2, 3, '] 这儿我们只对列表a进行了操作,但列表b也随之改变,根本原因是在进行赋值操作的时候,变量a与变量b指向了相同的内存地址,实例如下: #coding=utf-8 a=[1,2,3]

在python中,对象赋值实际上是对象的引用.当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用.以下分两个思路来分别理解浅拷贝和深拷贝: 利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 利用copy中的deepcopy方法进行拷贝 1.利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 代码场景:有一个小伙jack,tom通过切片操作拷贝jack,anny通过工厂方法拷贝jack. >>> jack = ['jack', ['age', 20]] &g

前几天弄了下django的图片上传,上传之后还需要做些简单的处理,python中PIL模块就是专门用来做这个事情的. 于是照葫芦画瓢做了几个常用图片操作,在这里记录下,以便备用. 这里有个字体文件,大家可以在自己的系统中选取一个,我这打包放在网盘中  下载 一 图样 原始图片 操作一: 缩略图(通常不用这个方式,因为图片质量损坏太大) 操作二 : 旋转图片中的某一部分 操作三: 给图片添加一个图片水印, 2张图层合并       操作四: 给图片添加文字水印,这个用的比较多, 我这里弄了个白色通

博文参考地址:https://blog.csdn.net/qq_20084101/article/details/82925067 最近在撸码的时候发现了一个严重的问题: a = [1,2] c = a a[0] = 3 print(c) 结果:[3,2] 细心的你,可能已经发现,当我改变的是a[0] 的值时,c的值也跟着改变了 在这里涉及到了一个python的深浅拷贝 1.Phthon中的赋值语句不会创建对象的拷贝,仅仅只是将名称绑定至一个对象,即 a[0] 和 c 是共用一个地址2.对于不可

python的复制,深拷贝和浅拷贝的区别   在python中,对象赋值实际上是对象的引用.当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用 一般有三种方法, alist=[1,2,3,["a","b"]] (1)直接赋值,默认浅拷贝传递对象的引用而已,原始列表改变,被赋值的b也会做相同的改变 >>> b=alist>>> print b[1, 2, 3, ['a', 'b'

深拷贝: 之前在开发中我遇到一个很大的bug,经过我多次调试之后我发现原本应该有保存数据的地方数据全部被清空,仔细一看发现原来是被人为删除,明明操作的是一个副本,为什么原本也会跟着一起被删除呢?经过了解我发现深拷贝这个说法.深拷贝和浅拷贝在js以及python中都是存在的,指定一个数组然后直接让一个变量等于该数组,接着改变该变量的话,指定的数组也会跟着发声改变.如何区分深拷贝与浅拷贝,简单点来说,就是假设B复制了A,当修改A时,看B是否会发生变化,如果B也跟着变了,说明这是浅拷贝,拿人手短,如果

1. Python列表的拷贝 对于python里面如果想要进行列表的拷贝和复制,具体的操作语句如下: 1) 深拷贝: M=[A,b,a,c] N=M[:] 2) 浅拷贝: N=M 有人说可以直接将M赋值给N也是一样的,虽然表面看起来两者的实现效果是一样的,但是如果你要继续对N进行操作的时候就会出现问题,因为对于正确的第一种拷贝复制,它的作用是将列表M复制下来给N,如果后面对M进行操作,它对于N是完全没有影响的,而我们如果采用赋值的方式,那么在后面对M操作以后就会影响到N,N的值也会随之改变.  

本文内容是在<Python核心编程2>上看到的,感觉很有用便写出来,给大家参考参考! 浅拷贝 首先我们使用两种方式来拷贝对象,一种是切片,另外一种是工厂方法.然后使用id函数来看看它们的标示符 1 2 3 4 5 6 7 # encoding=UTF-8   obj = ['name',['age',18]] a=obj[:] b=list(obj) for x in obj,a,b:     print id(x) 35217032 35227912 29943304   他们的id都不同,

需要在嵌入式设备上全屏显示图像,使用pil显示图像时,只能通过系统的图像浏览器显示.所以使用Python自带的tkinter import Tkinter as tk   这句在Python3中已经改成了  import tkinter as tk top = Tk() #导入tk模块 from PIL import Image, ImageTk image = Image.open("lenna.jpg") photo = ImageTk.PhotoImage(image) labe

这个全新的Python音乐创作系列,将会不定期更新.写作这个系列的初衷,是为了做一个项目<基于图像特征的音乐序列生成模型>,实时地提取照片特征,进行神经网络处理,生成一段音乐. 千里之行,始于足下.首先我们要做的是,音乐序列怎么在计算机中表达出来. ============== 首先参考知乎上的相关回答,以及PyPI上和音乐相关的第三方库. 来源:https://www.zhihu.com/question/24590883 另见:https://wiki.python.org/moin/Py

今天写程序,人为制造了一个由浅拷贝引起的bug,有必要归纳一下.先附上源代码: class PerformanceTest(object): def __init__(self): ....... self.basic_path_list=[] ....... #这就是一个生成基础路径名的函数,从26个字符中选择五个字符加上‘/'构成基础路径 def _get_basic_path_list(self,path_num): ....... self.basic_path_list.append(

第一次遇到深拷贝和浅拷贝的问题是用python在一个for循环中对一个list赋值,使用的语句是 a = b 这个b会不断带入循环,每次计算得到,最后发现list乱七八糟的,后来才发现,python中a=b并不是创建一个a,将b的值赋给它,而是b的地址的一个复制. 后来其实在C#的另一个问题中,也是类似的错误,当然这个问题要复杂的多,因此特地重写了一篇. 我不由自主地会想,浅拷贝与深拷贝的区别是什么,在什么场景下要用到浅拷贝,而什么场景下用深拷贝呢? 1.首先明白什么是浅拷贝和深拷贝 可变对象.

python中的不可变类型 列举:数值,字符串.元组.字节串 数值及字符串“可变”'的假象 num = 123 mystr = 'abc' print(id(num), num) print(id(mystr), mystr) num = 456 mystr = 'def' print('修改后...') print(id(num), num) print(id(mystr), mystr) # 结果: 140704113688128 123 1853358409744 abc 修改... 18

图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果,但是具体实现并不是直接用上述公式,而是用快速傅立叶变换.结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视化,但是视觉效果并不理想,因为傅立叶频谱范围很大,所以要用log对数变换来改善视觉效果. 在使用l