哈希映射在Python的字典中传递引用

Question

我有两个函数，即func＃1和funct＃2（Python 3.x），并且都具有相同的返回值。我是Python的新手，对C / C ++指针的概念了解甚少。更改一个变量不会反映其他变量，除非它不是“ 通过引用传递”，即指针变量。

#<funct#1>

def normalize_vector_list(vector_list):

    normal_vector_list = vector_list

    for idx, vector in enumerate(vector_list):
        vector_normal = cosine_normalization(vector.values())

        for key in vector.keys():
            vector[key] = vector[key]/vector_normal

        normal_vector_list[idx] = vector

    return normal_vector_list



#<funct2>

def normalize_vector_list(vector_list):

    normal_vector_list = vector_list

    for vector in vector_list:
        vector_normal = cosine_normalization(vector.values())

        for key in vector.keys():
            vector[key] = vector[key]/vector_normal

    return normal_vector_list

顺便说一下，上面提到的另一个函数，即cosine_normalization（）是：

def cosine_normalization(vector):

    return math.sqrt(sum(i**2 for i in vector))

[输入参数：vector_list

vector_list是词典列表，其中紧随其后的是[[vector_list [0]

{'有争议'：3.2988353690005856，'新'：0.8321110382957757，'规则'：2.57246254081232，'专利'：27.617294602624597，'基于计算机的:: 5.993462549770655，'发明'：10.075902209486438，'放置'：1.7977654932882667，'保留' ：4.981825347696424，'到期'：2.209272915852394，'最后'：0.8984861072406485，'分钟'：2.5922651681085，'干预'：4.607168188650764，'波兰'：10.23598762483351}

输出：

输出为normalized vector_list，其中每个值均通过除以所有值的平方和来归一化。例如。 normal_vector_list [121]是{'high-speed'：0.05849977431100451，'net'：0.1026094844409006，'connection'：0.232742384495927，'proving'：0.060052144835127615，'popular'：0.03800614678175985，'ever'：0.034539324332692536，'report '：0.026431249541766944，“人物”：0.09935938942455483，“签名”：0.04328893168172482，“宽带”：0.41893629209266864，“最后一个”：0.012408508988158977，“三个”：0.03841976800723183……}

Answer 1

通过将list或dict传递给函数，您传递的是实际对象，而不是其副本。

您必须首先创建对象的copy，然后对其进行操作。

import copy

def normalize_vector_list(vector_list):

    normal_vector_list = copy.deepcopy(vector_list)

    for idx, vector in enumerate(vector_list):
        vector_normal = cosine_normalization(vector.values())

        for key in vector.keys():
            vector[key] = vector[key]/vector_normal

        normal_vector_list[idx] = vector

    return normal_vector_list