A. python3 淺層復制和深層復制有什麼區別
淺復制對象指向同一個內存地址，深復制對象指向不同的內存地址。
B. python怎麼把list依次賦值
import List2=.deep(List1)這樣賦值，List2初始值和List1一樣，因為是深度復制List1中的元素，所有深層元素都引用的是不同的對象，List1的任何改變不會影響List2
C. 深度學習 python怎麼入門 知乎
自學深度學習是一個漫長而艱巨的過程。您需要有很強的線性代數和微積分背景，良好的Python編程技能，並扎實掌握數據科學、機器學習和數據工程。即便如此，在你開始將深度學習應用於現實世界的問題，並有可能找到一份深度學習工程師的工作之前，你可能需要一年多的學習和實踐。然而，知道從哪裡開始，對軟化學習曲線有很大幫助。如果我必須重新學習Python的深度學習，我會從Andrew Trask寫的Grokking deep learning開始。大多數關於深度學習的書籍都要求具備機器學習概念和演算法的基本知識。除了基本的數學和編程技能之外，Trask的書不需要任何先決條件就能教你深度學習的基礎知識。這本書不會讓你成為一個深度學習的向導(它也沒有做這樣的聲明)，但它會讓你走上一條道路，讓你更容易從更高級的書和課程中學習。用Python構建人工神經元
大多數深度學習書籍都是基於一些流行的Python庫，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《運用深度學習》（Grokking Deep Learning）通過從零開始、一行一行地構建內容來教你進行深度學習。
《運用深度學習》
你首先要開發一個人工神經元，這是深度學習的最基本元素。查斯克將帶領您了解線性變換的基本知識，這是由人工神經元完成的主要計算。然後用普通的Python代碼實現人工神經元，無需使用任何特殊的庫。
這不是進行深度學習的最有效方式，因為Python有許多庫，它們利用計算機的圖形卡和CPU的並行處理能力來加速計算。但是用普通的Python編寫一切對於學習深度學習的來龍去是非常好的。
在Grokking深度學習中，你的第一個人工神經元只接受一個輸入，將其乘以一個隨機權重，然後做出預測。然後測量預測誤差，並應用梯度下降法在正確的方向上調整神經元的權重。有了單個神經元、單個輸入和單個輸出，理解和實現這個概念變得非常容易。您將逐漸增加模型的復雜性，使用多個輸入維度、預測多個輸出、應用批處理學習、調整學習速率等等。
您將通過逐步添加和修改前面章節中編寫的Python代碼來實現每個新概念，逐步創建用於進行預測、計算錯誤、應用糾正等的函數列表。當您從標量計算轉移到向量計算時，您將從普通的Python操作轉移到Numpy，這是一個特別擅長並行計算的庫，在機器學習和深度學習社區中非常流行。
Python的深度神經網路
有了這些人造神經元的基本構造塊，你就可以開始創建深層神經網路，這基本上就是你將幾層人造神經元疊放在一起時得到的結果。
當您創建深度神經網路時，您將了解激活函數，並應用它們打破堆疊層的線性並創建分類輸出。同樣，您將在Numpy函數的幫助下自己實現所有功能。您還將學習計算梯度和傳播錯誤通過層傳播校正跨不同的神經元。
隨著您越來越熟悉深度學習的基礎知識，您將學習並實現更高級的概念。這本書的特點是一些流行的正規化技術，如早期停止和退出。您還將獲得自己版本的卷積神經網路(CNN)和循環神經網路(RNN)。
在本書結束時，您將把所有內容打包到一個完整的Python深度學習庫中，創建自己的層次結構類、激活函數和神經網路體系結構(在這一部分，您將需要面向對象的編程技能)。如果您已經使用過Keras和PyTorch等其他Python庫，那麼您會發現最終的體系結構非常熟悉。如果您沒有，您將在將來更容易地適應這些庫。
在整本書中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓勵你用心編寫自己的神經網路，而不是復制粘貼任何東西。
代碼庫有點麻煩
並不是所有關於Grokking深度學習的東西都是完美的。在之前的一篇文章中，我說過定義一本好書的主要內容之一就是代碼庫。在這方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度學習庫中，每一章都有豐富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一個學習Python機器學習和深度學習的優秀工具。然而，jupiter的優勢在於將代碼分解為幾個可以獨立執行和測試的小單元。Grokking深度學習的一些筆記本是由非常大的單元格組成的，其中包含大量未注釋的代碼。
這在後面的章節中會變得尤其困難，因為代碼會變得更長更復雜，在筆記本中尋找自己的方法會變得非常乏味。作為一個原則問題，教育材料的代碼應該被分解成小單元格，並在關鍵區域包含注釋。
此外，Trask在Python 2.7中編寫了這些代碼。雖然他已經確保了代碼在Python 3中也能順暢地工作，但它包含了已經被Python開發人員棄用的舊編碼技術(例如使用「for i in range(len(array))」範式在數組上迭代)。
更廣闊的人工智慧圖景
Trask已經完成了一項偉大的工作，它匯集了一本書，既可以為初學者，也可以為有經驗的Python深度學習開發人員填補他們的知識空白。
但正如泰溫·蘭尼斯特(Tywin Lannister)所說(每個工程師都會同意)，「每個任務都有一個工具，每個工具都有一個任務。」深度學習並不是一根可以解決所有人工智慧問題的魔杖。事實上，對於許多問題，更簡單的機器學習演算法，如線性回歸和決策樹，將表現得和深度學習一樣好，而對於其他問題，基於規則的技術，如正則表達式和幾個if-else子句，將優於兩者。
關鍵是，你需要一整套工具和技術來解決AI問題。希望Grokking深度學習能夠幫助你開始獲取這些工具。
你要去哪裡?我當然建議選擇一本關於Python深度學習的深度書籍，比如PyTorch的深度學習或Python的深度學習。你還應該加深你對其他機器學習演算法和技術的了解。我最喜歡的兩本書是《動手機器學習》和《Python機器學習》。
你也可以通過瀏覽機器學習和深度學習論壇，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智慧和深度學習Facebook組，或通過在Twitter上關注人工智慧研究人員來獲取大量知識。
AI的世界是巨大的，並且在快速擴張，還有很多東西需要學習。如果這是你關於深度學習的第一本書，那麼這是一個神奇旅程的開始。
D. 這是Python語言，請問其中的第五行dc=……有什麼用為什麼用dc
那是定義的一個變數名，作用是深拷貝對象d，無論你是用dc，還是用其他字母代替都是無所謂的。
從你這個例子來看應該是用來研究python引用的區別.
. 淺拷貝 只拷貝父對象，不會拷貝對象的內部的子對象。
.deep 深拷貝 拷貝對象及其子對象
這里有個更好的例子可以參考：
import
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始對象
b = a #賦值，傳對象的引用
c = .(a) #對象拷貝，淺拷貝
d = .deep(a) #對象拷貝，深拷貝
a.append(5) #修改對象a
a[4].append('c') #修改對象a中的['a', 'b']數組對象
print 'a = ', a
print 'b = ', b
print 'c = ', c
print 'd = ', d
E. Python的特點有哪些
python的五個特點：
1、簡單易學
python是一種代表簡單主義思想的語言，閱讀一個良好的python程序就感覺像是在讀英語段落一樣，盡管這個英語段的語法要求非常嚴格。python最大的優點之一是具有偽代碼的本質，它使我們在開發python程序時，專注的是解決問題，而不是搞明白語言本身。
2、面向對象
python既支持面向過程編程，也支持面向對象編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。
與其他主要的語言如C++和Java相比，python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。
3、可移植性
由於python的開源本質，它已經被移植在許多平台上。如果小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼所有python程序無需修改就可以在下述任何平台上運行，如：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、QNX、VMS、Windows
CE，甚至還有PocketPC、Symbian以及Google基於Linux開發的android平台。
4、解釋性
一個用編譯型語言如C或C++寫的程序可以從源文件轉換到一個計算機使用的語言。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。當運行程序的時候，連接轉載器軟體把程序從硬碟復制到內存中並且運行。
而python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序。在計算機內部，python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。
事實上，由於不再擔心如何編譯程序，如何確保連接轉載正確的庫等，這一切使得使用python變得更為簡單。
5、開源
python是FLOSS之一。簡單地說，你可以自由地發布這個軟體的拷貝，閱讀它的源代碼，對它做改動，把它的一部分用於新的自由軟體中。
FLOSS是基於一個團體分享知識的概念，這是為什麼python如此優秀的原因之一;它是由一群希望看到一個更加優秀的python的人創造並經常改進這的。
F. --- 淺層 (shallow) 和深層 (deep) 復制操作
--- 淺層 (shallow) 和深層 (deep) 復制操作
Python 中賦值語句不復制對象，而是在目標和對象之間創建綁定 (bindings) 關系。對於自身可變或者包含可變項的集合對象，開發者有時會需要生成其副本用於改變操作，進而避免改變原對象。
直接賦值： 其實就是對象的引用（別名）。
淺拷貝()： 拷貝父對象，不會拷貝對象的內部的子對象。
深拷貝(deep)： 模塊的 deep 方法，完全拷貝了父對象及其子對象。
模塊提供了通用的淺層復制和深層復制操作的方法。
.( x )返回 x 的淺層復制。
.deep( x [, memo ])返回 x 的深層復制。
exception .error針對模塊特定錯誤引發。
淺層復制和深層復制之間的區別僅與復合對象 (即包含其他對象的對象，如列表或類的實例) 相關:
一個 淺層復制 會構造一個新的復合對象，然後（在可能的范圍內）將原對象中找到的 引用 插入其中。
一個 深層復制 會構造一個新的復合對象，然後遞歸地將原始對象中所找到的對象的 副本 插入。
深層復制操作通常存在淺層復制操作不存在的兩個問題：
遞歸對象 (直接或間接包含對自身引用的復合對象) 可能會導致遞歸循環。
由於深層復制會復制所有內容，因此可能會過多復制（例如本應該在副本之間共享的數據）。
deep（）函數避免通過以下方法這些問題：
保留在當前復制過程中已復制的對象的 "備忘錄" （memo） 字典；
允許用戶定義的類重載復制操作或復制的組件集合。
該模塊不復制模塊、方法、棧追蹤（stack trace）、棧幀（stack frame）、文件、套接字、窗口、數組以及任何類似的類型。它通過不改變地返回原始對象來（淺層或深層地）「復制」函數和類。
製作字典的淺層復制可以使用 dict.() 方法，而製作列表的淺層復制可以通過復制整個列表的切片完成，例如，copied_list = original_list[:]。
類可以使用與控制序列化（pickling）操作相同的介面來控制復制操作，關於這些方法的描述信息請參考 pickle 模塊。實際上，模塊使用的正是從 reg 模塊中注冊的 pickle 函數。
想要給一個類定義它自己的拷貝操作實現，可以通過定義特殊方法____()和__deep__()。 調用前者以實現淺層拷貝操作，該方法不用傳入額外參數。
調用後者以實現深層拷貝操作——它應傳入一個參數即memo字典。 如果__deep__()實現需要創建一個組件的深層拷貝，它應當調用 deep() 函數並以該組件作為第一個參數，而將 memo 字典作為第二個參數。
下面我們通過例子來深入理解
字典淺拷貝實例
#淺拷貝可以導入也可以不導入>>>a = {1: [1,2,3]}>>> b = a.()>>> a, b({1: [1,2,3]}, {1: [1,2,3]})>>> a[1].append(4)>>> a, b({1: [1,2,3,4]}, {1: [1,2,3,4]})
字典深拷貝實例
#深度拷貝必須導入模塊>>>import>>> c = .deep(a)>>> a, c({1: [1,2,3,4]}, {1: [1,2,3,4]})>>> a[1].append(5)>>> a, c({1: [1,2,3,4,5]}, {1: [1,2,3,4]})
解析
1、 b = a:： 賦值引用，a 和 b 都指向同一個對象。
2、b = a.()： 淺拷貝, a 和 b 是一個獨立的對象，但他們的子對象還是指向統一對象（是引用）。
b = .deep(a): 深度拷貝, a 和 b 完全拷貝了父對象及其子對象，兩者是完全獨立的。
更多實例（列表）
以下實例是使用 模塊的 .（ 淺拷貝 ）和（.deep ）:
#!/usr/bin/python# -*-coding:utf-8 -*-importa = [1,2,3,4, ['a','b']]#原始對象b = a#賦值，傳對象的引用c = .(a)#對象拷貝，淺拷貝d = .deep(a)#對象拷貝，深拷貝a.append(5)#修改對象aa[4].append('c')#修改對象a中的['a', 'b']列表對象print('a = ', a )print('b = ', b )print('c = ', c )print('d = ', d )
以上實例執行輸出結果為：
('a = ', [1,2,3,4, ['a','b','c'],5])('b = ', [1,2,3,4, ['a','b','c'],5])('c = ', [1,2,3,4, ['a','b','c']])('d = ', [1,2,3,4, ['a','b']])