🔍 Как скопировать матрицу в Питоне: простой способ и руководство для начинающих

Чтобы скопировать матрицу в Python, можно использовать функцию copy() встроенного модуля copy.

import copy

# Исходная матрица
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# Создание копии матрицы
matrix_copy = copy.copy(matrix)

print(matrix_copy)
    

Функция copy() создает поверхностную копию матрицы, то есть, если изменить элементы в копии, то исходная матрица останется неизменной. Если вам нужна глубокая копия, включая вложенные структуры, вы можете использовать функцию deepcopy() из того же модуля:

import copy

# Исходная матрица
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# Создание глубокой копии матрицы
matrix_copy = copy.deepcopy(matrix)

print(matrix_copy)
    

Как скопировать матрицу в питоне?

Копирование матрицы в питоне может быть не так просто, как может показаться на первый взгляд. Поверхностное копирование, такое как простое присваивание значения другой переменной, может привести к нежелательным результатам, таким как изменение исходной матрицы при изменении копии. В этой статье мы рассмотрим различные способы копирования матриц в питоне, чтобы вы могли выбрать подходящий для ваших потребностей.

1. Поверхностное копирование (Shallow Copy)

При поверхностном копировании создается новый объект, который содержит ссылки на элементы исходной матрицы. Это означает, что при изменении элементов в одной матрице, эти изменения также отразятся в другой матрице.

import copy

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
shallow_copy = copy.copy(matrix)

В приведенном примере переменная shallow_copy содержит ссылку на исходную матрицу matrix. Если мы изменим значение одного из элементов в matrix, это также отразится в shallow_copy.

matrix[0][0] = 0
print(shallow_copy)

Результат будет:

[[0, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

2. Глубокое копирование (Deep Copy)

Для создания полноценной копии матрицы, не связанной с исходной матрицей, вы можете использовать глубокое копирование. При глубоком копировании создается новый объект, и каждый элемент исходной матрицы также копируется в новую матрицу. Это позволяет независимо изменять элементы в каждой матрице.

import copy

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
deep_copy = copy.deepcopy(matrix)

В приведенном примере переменная deep_copy содержит полноценную копию исходной матрицы matrix. Если мы изменим значение одного из элементов в matrix, это не повлияет на deep_copy.

matrix[0][0] = 0
print(deep_copy)

Результат будет:

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

3. Срез (Slice)

Срез - это еще один способ скопировать матрицу в питоне. Вы можете использовать срезы для создания нового списка, содержащего элементы исходной матрицы. Это также создаст полноценную копию матрицы.

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
sliced_copy = matrix[:] # или sliced_copy = matrix[::]

В приведенном примере переменная sliced_copy содержит копию исходной матрицы matrix. Если мы изменим значение одного из элементов в matrix, это не повлияет на sliced_copy.

matrix[0][0] = 0
print(sliced_copy)

Результат будет:

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

4. Генератор списка (List Comprehension)

Генератор списка - это компактный способ создания нового списка на основе существующего списка. Вы можете использовать генератор списка для создания новой матрицы, содержащей элементы исходной матрицы.

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
list_comprehension_copy = [[element for element in row] for row in matrix]

В приведенном примере переменная list_comprehension_copy содержит копию исходной матрицы matrix. Если мы изменим значение одного из элементов в matrix, это не повлияет на list_comprehension_copy.

matrix[0][0] = 0
print(list_comprehension_copy)

Результат будет:

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]