shallow copy, deep copy
3点リーダのことを調べてたときにshallow copy, deep copyについてでてきたので記載しておきます。
pythonでは、numpyの配列に限らず配列はshallow copyされます。shallow copyとは、データの存在場所(アドレス)だけがコピーされるコピー手段です。
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> hex(id(a))
'0x7f6ccd91cd88'
>>> hex(id(b))
'0x7f6ccd91cd88'b = aだとshallow copyになるので、id(データの存在場所)は同じになります。なので、aを変更するとbも変わってしまいます。
>>> a[0] = 4
>>> a
[4, 2, 3]
>>> b
[4, 2, 3]
>>>上記を試すうえで注意しなければならいのは、a = [4, 2, 3]と値を変えてはいけないということです。a = [4, 2, 3]とやってしまうと、[4, 2, 3]用に新しいアドレスが割り当てられ、aにそれが代入されてしまうからです。
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> hex(id(a))
'0x7f6ccd91cd48'
>>> hex(id(b))
'0x7f6ccd91cd48' # aとbは一緒
>>> a = [4, 2, 3]
>>> hex(id(a))
'0x7f6ccd91cc88' # aのアドレスが変わる
>>> hex(id(b))
'0x7f6ccd91cd48' # bのアドレスは変わらない
>>> a
[4, 2, 3]
>>> b
[1, 2, 3]
>>>参照先が同じかどうかを確認する手段としてisがあります。
>>> a = [1, 2, 3]
>>> hex(id(a))
'0x7f51da75c048'
>>> b = [1, 2, 3]
>>> hex(id(b))
'0x7f51da7d39c8'
>>> a == b # [1, 2, 3]と[1, 2, 3]は値として同じなのでTrueとなる
True
>>> a is b # 0x7f51da75c048と0x7f51da7d39c8は参照先(実体）が違うのでFalseとなる
False
>>>deep copyは、コピー元の変更がコピー先に影響しないというメリットがありますが、コピー先専用の存在場所が必要になるためメモリーを消費するというデメリットがあります。