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批标准化_陈可心_黑马_神经网络模型实例演示_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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L = [1j2j3] > D = {,a':Ii 'b':2} 为了避免这一情况,可以简单地把拷贝赋值为其他变量,而不是相同对象的引用。 > > > A ≡ L [: ] # instead OfA = L (Or IiSl(Li) >>> B = 0COPyo # instead Of B = D (ditto for SetS) 这样-来,由其他变最产生的改变将会修改拷贝,而不是原对象。 > A[l] = 1Ni' >>> B[,c'] = η SPam' >>> >>> L, D ([‰ Λ 3], {'a': IJ 'b': 2}) >>> A B ([lj 'Ni' 3]i {'a,: Ii ,c': ,spam,, 'b': 2}) 就原始的例子而莒,你可以通过对原始列表进行分片而不是简单的命名提作来避免引用 的副作用。 X = [1,幼 3] >>> L = ['a'j X[:]> 'b'] # Emhed CoPie a t>J Xx OhjeCt > D = fx :X[:], 'y,i2} 这样做将改变图9-2——L和D现在会指向
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