"""
这种是浅拷贝，意思就是只能拷贝元素中的外层元素，子元素无法拷贝，依旧要使用它的原有地址。所以当我们在向a中append的时候，b里面是没有9的，而子列表中增加了1
"""
import copy
a = [1,3,4,5,[7,8,9]]
b = copy.copy(a)
a.append(9)
a[4].append(1)
print(b)
"""
深拷贝就是直接自己开辟了新的内存地址保
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2024-07-09 10:01:28
43阅读
1. 简单介绍行业常说的“数据分析三剑客”或者“机器学习三剑客”，指的就是 numpy(计算), matplotlib(可视化), pandas(分析) 这三个 python 库。如果拿自然科学学科类比，matplotlib 相当于“物理学”，pandas 相当于“化学”，而 numpy 就是“数学”, 是其他学科赖以立足的“基石”。numpy 之所以是基石，是因为 numpy 为 ma
在处理图像时，我们常常会遇到需要对图像进行深复制的需求，特别是在使用Python和OpenCV库的情况下。本文将详细介绍如何实现“Python OpenCV图像深复制”，并分享一些具体的案例和分析，以帮助理解这一过程。
```mermaid
flowchart TD
A[获取图像] --> B{是否需要深复制?}
B -- 是 --> C[使用copy.deepcopy()进行深
# 如何在 Python 中使用 OpenCV 实现图像的深复制
在现代计算机视觉任务中，图像处理是一个常见的需求。而在处理图像时，理解如何进行深复制（Deep Copy）非常重要。本文将针对小白开发者详细介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 实现图像的深复制。
## 总流程
在正式开始之前，让我们先明确整个操作的流程。以下是实现深复制的步骤：
| 步骤编号 | 步骤
原创
2024-10-12 04:01:41
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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
# 使用 OpenCV 实现 Python 中图像的深拷贝
在 Python 中使用 OpenCV 进行图像复制时，"深拷贝" 和 "浅拷贝" 的概念是非常重要的。深拷贝意味着创建一个复制品，完全独立于原始对象的内容，而浅拷贝则只是复制对象的引用。当你修改深拷贝的图像时，原始图像不会被改变。这篇文章将帮助你理解如何在 OpenCV 中实现图像的深拷贝。
## 实现步骤
以下是实现图像深拷贝的
原创
2024-10-26 07:05:55
203阅读
# Python OpenCV 复制图片深拷贝教程
## 引言
在使用Python进行图像处理时，经常需要对图像进行复制操作。使用深拷贝可以确保复制的图像与原始图像完全独立，不会相互影响。本教程将教会你如何使用Python和OpenCV库实现图片的深拷贝。
## 整体流程
下面是实现图片深拷贝的整体流程，我们将使用表格形式展示每个步骤的名称和描述。
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
原创
2023-12-19 06:57:14
547阅读
# Python 深复制：原理与应用
在 Python 编程中，复制对象的方式有两种：浅复制（shallow copy）和深复制（deep copy）。虽然这两个概念看似简单，但在处理复杂数据结构时，它们的实际意义却至关重要。本文将重点介绍深复制，探讨它的工作原理，并通过示例代码解释如何在实际编程中使用。
## 引用与复制
在 Python 中，所有的变量都是对象的引用。当你将一个对象赋值给
原创
2024-09-25 07:05:25
32阅读
1. 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
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2023-11-14 16:22:21
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先来看看定义：“=”赋值 ：在python中运用等号赋值其实就是对象的引用，把等号后边的变量的引用复制给新创建的变量，并不是复制对象。浅拷贝copy.copy()：浅拷贝故名思意，就是对浅层对象的复制，只复制一层，更深层次的对象也只是复制引用，不复制深层对象本身。深拷贝copy.deepcopy()：深拷贝是对被拷贝对象的全面复制，深层次的对象引用也会被复制术语解释：1，变量：是一个系统表的元素，
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2023-11-09 22:10:46
86阅读
# Python中的深复制（Deep Copy）详解
在Python中，数据结构的复制是一个非常重要的话题。特别是在处理复杂对象（如列表、字典以及自定义对象）时，理解浅复制和深复制之间的区别非常关键。而深复制（deep copy）在需要对嵌套对象进行独立操作时尤其重要。
## 什么是深复制？
深复制是指创建一个对象的完整副本，包括该对象引用的所有嵌套对象。与之相对的是浅复制（shallow
# 深入理解Python字典的深复制
在Python编程中，字典是非常重要的一个数据结构。作为初学者，了解如何进行字典的深复制是非常关键的。本文将详细介绍字典深复制的实现过程，包括步骤、代码及其解释。
## 步骤概述
为了帮助你更好地理解字典深复制，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 | 代码示例
原创
2024-09-05 05:53:17
27阅读
# 深复制一个Python数组
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Python中实现数组的深复制。首先，让我们来看一下整个过程的流程：
```mermaid
journey
title 深复制Python数组的流程
section 开始
开始 --> 创建原始数组
section 复制数组
创建原始数组 --> 深复制数组
原创
2024-04-07 04:05:07
42阅读
前言 由于Python 存储变量的方法跟其他OOP语言不同，所以在使用Python赋值的时候要特别注意！！我就被坑过一次做的实验写的程序就是因为深浅拷贝问题错了，差点造成写的论文挂掉！！非常之可恨。一直想写篇博客一直没动手，直到最近又碰到了这个问题所以做个总结。写程序的时候特别注意！！！深浅拷贝的概念 我们寻常意义的复制就是深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以
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2024-01-05 22:43:06
21阅读
## Python 数列的深复制及其应用
在 Python 编程中，数列（如列表、元组和字典等）是极为重要的数据结构。我们经常在处理这些数据结构时，遇到一个常见的问题：如何有效地进行数据复制。特别是当我们需要创建一个数列的“深复制”时，如何避免对原数列的意外更改就显得尤为重要。本文将详细探讨深复制的概念，并提供代码示例进行说明。
### 1. 深复制与浅复制的区别
在 Python 中，复制
原创
2024-09-18 04:02:50
28阅读
在 Python 语言中，深复制（deep copy）是一个非常重要的概念，特别是在处理复杂对象时。它允许我们创建一个对象的完全独立的副本，而不仅仅是引用。对于信息安全、数据隔离等场景，有着非常广泛的应用。本文将详细介绍如何在 Python 中实现深复制的代码，确保我们理解这一重要概念，并能够在实际项目中运用它。
### 环境准备
首先，确保你已经安装了 Python 3.x。可以通过以下命令
# 深复制 Python 字典
## 介绍
在Python中，字典是一种非常常用的数据结构，但有时我们需要对字典进行深复制（deep copy）。深复制是指创建一个新的字典，同时复制原始字典的所有子对象，而不是只复制引用。本文将教你如何实现 Python 字典的深复制。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 创建原始字典
创建原始字典 --
原创
2024-06-15 05:02:22
66阅读
# 深度复制Python对象
在Python中，使用`copy.deepcopy()`方法可以实现深度复制对象。深复制是指创建一个新的对象，其中包含了原始对象中的所有元素的副本。这样可以避免原始对象和副本对象之间的引用关系，保证它们的独立性。本文将通过一个具体的问题来演示如何使用深复制来解决相关问题。
## 问题描述
假设我们有一个学生类`Student`，其中包含学生的姓名和课程列表。我们
原创
2024-07-14 04:43:04
45阅读
# Python浅复制和深复制
在Python中，复制一个对象是常见的操作。但是在进行复制时，我们需要注意到浅复制和深复制的区别。这两种复制方式在处理嵌套对象时会有不同的影响。本文将介绍Python中的浅复制和深复制的概念，并通过代码示例来演示它们的区别。
## 浅复制和深复制的概念
### 浅复制
浅复制是指创建一个新的对象，但是这个对象中的元素是对原始对象中元素的引用。换句话说，浅复制
原创
2024-02-25 07:53:43
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一、深浅拷贝如果希望将列表复制一份，通过列表的内置方法copy就可以实现：1 s = [[1,2],3,4]
2 s1 = s.copy()
3 print(s)
4 print(s1)拷贝出的列表s1与原列表s完全一致。[[1, 2], 3, 4]
[[1, 2], 3, 4]对s1修改：1 s = [[1,2],3,4]
2 s1 = s.copy()
3 s1[1] = 'olive
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2023-05-28 16:55:48
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