from copy import deepcopy 什么意思

时间: 2023-11-18 15:04:56 浏览: 144
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JAVA 深层拷贝 DeepCopy的使用详解

`from copy import deepcopy` 是 Python 中的一个导入语句，它的作用是导入 `copy` 模块中的 `deepcopy` 函数。`deepcopy` 函数用于创建一个对象的深拷贝，也就是创建一个与原对象具有相同值但完全独立的新对象。深拷贝会递归地复制对象及其包含的所有对象，确保每个对象都是独立的，而不是共享引用。这在需要创建对象副本而不改变原始对象的情况下非常有用。
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from copy import deepcopy dict4 = deepcopy(dict1) # 深拷贝 总结来说，Python字典的赋值操作只是创建了一个新的引用，而copy()方法则执行浅复制，复制了字典的键值对但不复制嵌套的对象。深拷贝（通过...
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deep-copy:JSON数据的快速深度复制

import deepCopy from 'json-deep-copy' let deepCopyedObj = deepCopy ( someObj ) 开发|| 测试|| 基准 git clone git@github.com:zxdong262/deep-copy.git cd deep-copy npm i # test npm run test # benchmark ...

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from copy import deepcopy 是 Python 内置的模块，用于实现深拷贝，即复制一个对象及其子对象，而不是仅仅复制该对象的引用。深拷贝后，原对象和复制后的对象是两个独立的对象，修改一个对象不会影响另一个对象。...

解释from copy import deepcopy

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from copy import deepcopy from einops import rearrange from glob import glob from natsort import natsorted解析

1. from copy import deepcopy：导入 Python 内置的 copy 模块中的 deepcopy 函数。deepcopy 函数是深拷贝函数，用于创建一个对象的完整拷贝，包括其嵌套的所有子对象。 2. from einops import rearrange...

import numpy as np import cv2 from copy import deepcopy from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt

这段代码是在Python中导入了一些常用的库，包括numpy、cv2、copy和PIL。其中，numpy是用于进行数值计算和数组操作的库，cv2是OpenCV库，用于图像处理和计算机视觉任务，copy库用于进行对象的深拷贝，PIL库用于图像...

from copy import deepcopy import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.s

from copy import deepcopy 是 Python 中用于复制对象的一个重要导入语句，deepcopy 函数是一个深拷贝函数，它创建的是一个新的对象，新对象和原对象之间没有引用关系，即使它们的值相同，修改其中一个也不会...

解释下列代码：import random as rnd import numpy as np from copy import deepcopy import math inf = float("inf") # 定义收益矩阵 U = [[[2,-1],[3,0]],[[2,3],[-1,0]]] # 定义游戏规模 N = 10 # 初始玩家数量 P = [0.0, 0.5, 1.0] # 玩家的初始策略 R = 80 # 进行的回合 M = 5 # 每轮比赛的场次 T = ["TFT", "Random"] # 游戏中包含的类型 PT = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9] # 类型的比例 Types = ["Random", "TFT", "Revenger", "Bayesian"] # Parameters # For Action_based Ka = 0.02 # For Co_TFT Kc = 2 # For Krevenger Kr = 2 # For RKrenvenger Krb = 2 Krc = 2 # For Bayesian Kb = 5

- random、numpy和copy模块的别名 - 收益矩阵U，表示游戏的规则和策略对应的收益 - 初始玩家数量N、玩家初始策略P、进行的回合R、每轮比赛的场次M、游戏中包含的类型T、类型的比例PT和类型名称Types - 不同类型的...

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 10 8 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img 9 from importlib import reload ---> 10 import segmenteverygrain as seg 11 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 12 from tqdm import trange File ~\segmenteverygrain-main\segmenteverygrain\segmenteverygrain.py:42 39 from tensorflow.keras.optimizers import Adam 40 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img ---> 42 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 44 def predict_image_tile(im_tile,model): 45 if len(np.shape(im_tile)) == 2: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\__init__.py:14 1 # Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates. 2 # All rights reserved. 3 4 # This source code is licensed under the license found in the 5 # LICENSE file in the root directory of this source tree. 7 from .build_sam import ( 8 build_sam, 9 build_sam_vit_h, (...) 12 sam_model_registry, 13 ) ---> 14 from .predictor import SamPredictor 15 from .automatic_mask_generator import SamAutomaticMaskGenerator File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\predictor.py:14 10 from segment_anything.modeling import Sam 12 from typing import Optional, Tuple ---> 14 from .utils.transforms import ResizeLongestSide 17 class SamPredictor: 18 def __init__( 19 self, 20 sam_model: Sam, 21 ) -> None: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\utils\transforms.py:10 8 import torch 9 from torch.nn import functional as F ---> 10 from torchvision.transforms.functional import resize, to_pil_image # type: ignore 12 from copy import deepcopy 13 from typing import Tuple ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'

这个错误是由于缺少 torchvision 模块引起的。torchvision 是 PyTorch 的一个扩展库，提供了一些图像处理和计算机视觉相关的功能，包括图像变换、数据集加载等。 要解决这个问题，您可以尝试通过运行以下命令来...

python 中copy与deepcopy

from copy import deepcopy deep_copy = deepcopy(original_list) deep_copy[2].append(6) # 修改深拷贝的嵌套列表不影响原list print(deep_copy) # 输出：[1, 2, [3, 4, 6]] print(original_list)
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详细解释代码：import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib import copy import numpy as np

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#对异常值进行检测——孤立森林 #依然使用上面数据集(股票因子截面数据) from sklearn.ensemble import IsolationForest import numpy as np data_copy = copy.deepcopy(data.drop(['code'],axis = 1)) neg_list = data_copy.columns for item in neg_list: data_copy[item].fillna(value = 0,inplace = True) # 剔除nan值 clf = IsolationForest(max_samples=100, random_state = 1) preds = clf.fit_predict(np.array(data_copy[item]).reshape(-1, 1)) print(item+'中异常值个数：'+ str(list(preds).count(-1)))。请对这段代码改写，实现相同功能

from sklearn.ensemble import IsolationForest # 加载数据集(股票因子截面数据) data = pd.read_csv('3.3用到的SecA_factor_data.csv', index_col=0) # 拷贝数据集(避免改变影响原数据导致再次导入) data_copy = ...

import copy

We modify the nested list in the shallow copy by changing the first element from 3 to 5, and we modify the nested list in the deep copy by changing the first element from 3 to 6. When we print the ...

import copy import random class map(): chess_number=None; livcell=[]; def init(self, chess_number=60, density=0.5): self.livcell = [[0] * chess_number for i in range(chess_number)] for i in range(chess_number): for j in range(chess_number): pwall = random.random() if pwall < density: self.livcell[i][j] = 1 self.chess_number=chess_number self.density=density def neighborcell(self,pos): neighborList = [] x = pos[0] y = pos[1] neighborList = [[x - 1, y - 1], [x - 1, y], [x - 1, y + 1], [x, y - 1], [x, y + 1], [x + 1, y - 1], [x + 1, y], [x + 1, y + 1]] realnList = copy.deepcopy(neighborList) for i in neighborList: if i[0] < 0 or i[0] > self.chess_number - 1 or i[1] < 0 or i[1] > self.chess_number - 1: realnList.remove(i) return realnList 使用pytext写一个上述代码的单元测试

from map import Map class TestMap(unittest.TestCase): def test_init(self): m = Map() self.assertEqual(m.chess_number, 60) self.assertEqual(m.density, 0.5) def test_neighborcell(self): m = ...

# 加载 十一五-十四五产业规划 语料库 import pickle text_corpus=pickle.load(open('/Users/hh/Desktop/11_14/十一五-十四五产业规划bow.pkl',mode='rb')) # for text in text_corpus: # print(text) # print('%'*20) # 十一五-十四五产业规划 产业规划 词典 import gensim dictionary = gensim.corpora.Dictionary(text_corpus) print(dictionary.token2id) # bag of word 模型，文档向量化 bow_corpus=[] for bow in text_corpus: bow_corpus.append(dictionary.doc2bow(bow)) # print(bow_corpus[0]) # 展示 十一五-十四五产业规划 主要产业 from pyecharts.charts import HeatMap from pyecharts import options as opts import random !pip install matplotlib import matplotlib x = ['十一五','十二五','十三五','十四五'] y = list(dictionary.token2id.keys()) import copy value = copy.deepcopy(bow_corpus) # 补充 十一五-十四五 空产业 0 key_set=set(range(0,len(dictionary))) for i in range(0,len(x)): if len(value[i]) !=14: bow_set=set([ele[0] for ele in value[i] ]) minus_set= key_set - bow_set # print(list(minus_set)) for ele in minus_set: value[i].insert(ele,(ele, 0)) # 展示 十一五-十四五产业规划 变迁 value_heatmap= [[i,j,value[i][j][1]] for i in range(0,len(x)) for j in range(0,len(y))] heatmap= ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px")) .add_xaxis(x) .add_yaxis("主要产业", y, value_heatmap,label_opts=opts.LabelOpts(position="middle")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0,max_=50), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type="cross")) ) heatmap.render_notebook() %matplotlib inline plt.show()

这段代码的目的是加载一个名为"十一五-十四五产业规划"的语料库，并展示其主要产业的变迁情况。代码中使用了许多库和方法来实现这个目标。 首先，使用pickle模块加载了名为"十一五-十四五产业规划bow.pkl"的pkl文件...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool # 读取数据 path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df # 选择文件 df = readcity(path4) df.head()请在这段代码的基础上进行补充，以实现用2-opt法构造邻域、在内循环中用Metropolis准则接受解、用最近邻居构造启发式贪心算法构造初始解的功能，我给你的代码是用于读取输入tsp文件并将其转换成矩阵的代码

best_tour = copy.deepcopy(tour) improvement = True best_length = compute_tour_length(cities, best_tour) while improvement: improvement = False for i in range(1, num_cities-1): for j in range(i+...

请以import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool #读取数据 path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df #选择文件 df = readcity(path4) df.head() city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1])为开头补充完成一个模拟退火求解tsp问题的代码，我发给你的代码是用于获取输入数据并将其转化成坐标的

from multiprocessing import Pool as ThreadPool # 读取数据 path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\...
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