Juliaで一次元配列(ベクトル)、つまり_a=[1, 2, 3, 4, 5]
_を作成しました。次に、新しいベクトルb
を作成します。ここで、b
はa
内の要素とまったく同じです。つまり、_b=[1, 2, 3, 4, 5]
_です。
_b = a
_を直接使用しているようですが、元のコレクションのポインターを作成するだけです。つまり、b
を変更し、a
が変更可能である場合、変更はa
。たとえば、!pop(b)
を使用すると、_b=[1, 2, 3, 4]
_および_a=[1, 2, 3, 4]
_になります。
b
の変更がa
では発生しない、コレクションを単にコピーまたは複製する公式の関数があるかどうか疑問に思っています。解決策はb = collect(a)
を使用することです。誰か他のアプローチを提供してくれるとありがたいです。
b=copy(a)
あなたがしたいことをする必要があります。
methods(copy)
は、copy
のメソッドのリストを提供します。これは、これが機能するa
のタイプを示します。
Julia> methods(copy)
# 32 methods for generic function "copy":
copy(r::Range{T}) at range.jl:324
copy(e::Expr) at expr.jl:34
copy(s::SymbolNode) at expr.jl:38
copy(x::Union{AbstractString,DataType,Function,LambdaStaticData,Number,QuoteNode,Symbol,TopNode,Tuple,Union}) at operators.jl:194
copy(V::SubArray{T,N,P<:AbstractArray{T,N},I<:Tuple{Vararg{Union{AbstractArray{T,1},Colon,Int64}}},LD}) at subarray.jl:29
copy(a::Array{T,N}) at array.jl:100
copy(M::SymTridiagonal{T}) at linalg/tridiag.jl:63
copy(M::Tridiagonal{T}) at linalg/tridiag.jl:320
copy{T,S}(A::LowerTriangular{T,S}) at linalg/triangular.jl:36
copy{T,S}(A::Base.LinAlg.UnitLowerTriangular{T,S}) at linalg/triangular.jl:36
copy{T,S}(A::UpperTriangular{T,S}) at linalg/triangular.jl:36
copy{T,S}(A::Base.LinAlg.UnitUpperTriangular{T,S}) at linalg/triangular.jl:36
copy{T,S}(A::Symmetric{T,S}) at linalg/symmetric.jl:38
copy{T,S}(A::Hermitian{T,S}) at linalg/symmetric.jl:39
copy(M::Bidiagonal{T}) at linalg/bidiag.jl:113
copy(S::SparseMatrixCSC{Tv,Ti<:Integer}) at sparse/sparsematrix.jl:184
copy{Tv<:Float64}(A::Base.SparseMatrix.CHOLMOD.Sparse{Tv<:Float64}, stype::Integer, mode::Integer) at sparse/cholmod.jl:583
copy(A::Base.SparseMatrix.CHOLMOD.Dense{T<:Union{Complex{Float64},Float64}}) at sparse/cholmod.jl:1068
copy(A::Base.SparseMatrix.CHOLMOD.Sparse{Tv<:Union{Complex{Float64},Float64}}) at sparse/cholmod.jl:1069
copy(a::AbstractArray{T,N}) at abstractarray.jl:349
copy(s::IntSet) at intset.jl:34
copy(o::ObjectIdDict) at dict.jl:358
copy(d::Dict{K,V}) at dict.jl:414
copy(a::Associative{K,V}) at dict.jl:204
copy(s::Set{T}) at set.jl:35
copy(b::Base.AbstractIOBuffer{T<:AbstractArray{UInt8,1}}) at iobuffer.jl:38
copy(r::Regex) at regex.jl:65
copy(::Base.DevNullStream) at process.jl:98
copy(C::Base.LinAlg.Cholesky{T,S<:AbstractArray{T,2}}) at linalg/cholesky.jl:160
copy(C::Base.LinAlg.CholeskyPivoted{T,S<:AbstractArray{T,2}}) at linalg/cholesky.jl:161
copy(J::UniformScaling{T<:Number}) at linalg/uniformscaling.jl:17
copy(A::Base.SparseMatrix.CHOLMOD.Factor{Tv}) at sparse/cholmod.jl:1070
copy
関数とdeepcopy
関数を使用できます。
help?> copy
search: copy copy! copysign deepcopy unsafe_copy! cospi complex Complex complex64 complex32 complex128 complement
copy(x)
Create a shallow copy of x: the outer structure is copied, but not all internal values. For example, copying an
array produces a new array with identically-same elements as the original.
help?> deepcopy
search: deepcopy
deepcopy(x)
Create a deep copy of x: everything is copied recursively, resulting in a fully independent object. For example,
deep-copying an array produces a new array whose elements are deep copies of the original elements. Calling deepcopy
on an object should generally have the same effect as serializing and then deserializing it.
As a special case, functions can only be actually deep-copied if they are anonymous, otherwise they are just copied.
The difference is only relevant in the case of closures, i.e. functions which may contain hidden internal
references.
While it isn't normally necessary, user-defined types can override the default deepcopy behavior by defining a
specialized version of the function deepcopy_internal(x::T, dict::ObjectIdDict) (which shouldn't otherwise be used),
where T is the type to be specialized for, and dict keeps track of objects copied so far within the recursion.
Within the definition, deepcopy_internal should be used in place of deepcopy, and the dict variable should be
updated as appropriate before returning.
このような:
Julia> a = Any[1, 2, 3, [4, 5, 6]]
4-element Array{Any,1}:
1
2
3
[4,5,6]
Julia> b = copy(a); c = deepcopy(a);
Julia> a[4][1] = 42;
Julia> b # copied
4-element Array{Any,1}:
1
2
3
[42,5,6]
Julia> c # deep copied
4-element Array{Any,1}:
1
2
3
[4,5,6]
ヘルプシステムが他のコピー関連機能の存在を示唆していることに注意してください。