TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

这个错误通常是因为你尝试将一个numpy数组作为字典的键来使用，而numpy数组是不可哈希的(unhashable)。字典的键必须是可哈希的对象，例如整数或字符串。要解决这个问题，你可以将numpy数组转换为元组或列表，然后使用它们作为字典的键。例如，假设你有一个名为`arr`的numpy数组，你可以使用以下代码来将其转换为元组并将其用作字典的键：

key = tuple(arr)
my_dict[key] = value

这将`arr`转换为元组，并将该元组用作字典`my_dict`的键。

相关问题

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray

这个错误通常是因为你尝试将一个 numpy 数组作为字典的键或集合的元素，而 numpy 数组是不可哈希的，不能作为哈希表的键。

要解决这个问题，你可以将 numpy 数组转换为元组或列表，然后使用它们作为字典的键或集合的元素。例如：

import numpy as np

# 创建一个 numpy 数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 将 numpy 数组转换为元组
key = tuple(arr)

# 创建一个字典，使用元组作为键
my_dict = {key: 'value'}

# 创建一个集合，使用元组作为元素
my_set = set([key, (4, 5, 6)])

在这个例子中，我们将 numpy 数组 `arr` 转换为元组 `key`，然后将其作为字典 `my_dict` 的键，以及集合 `my_set` 的元素。这样就可以避免 TypeError 错误了。

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'报错

`TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'` 这个错误通常发生在你尝试将一个 NumPy 数组（`numpy.ndarray`）用作字典的键或者尝试将其加入到集合中时。在 Python 中，字典的键和集合的元素都必须是可哈希的。一个对象是可哈希的，意味着它可以产生一个哈希值，该值在对象的生命周期内不会改变，并且对象在比较时如果相等，那么它们的哈希值也必须相等。

然而，NumPy 数组默认是不可哈希的，因为它们的大小、形状和内容可能会变化，导致它们的哈希值也会变化。如果你需要将数组用于字典键或加入到集合中，你可以将数组转换为不可变的类型，比如元组，这样它们就可以被哈希。例如：

import numpy as np

# 创建一个 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 尝试直接使用数组作为字典键会引发错误
# dict_example = {arr: "some value"}

# 使用数组内容转换为元组作为键
tuple_from_arr = tuple(arr)
dict_example = {tuple_from_arr: "some value"}