TypeError: unhashable type: 'collections.OrderedDict'

当出现TypeError: unhashable type: 'collections.OrderedDict'错误时，通常是因为OrderedDict中的某个元素是不可哈希的类型。在Python中，可哈希的类型是不可变的，例如整数、浮点数、字符串等。而不可哈希的类型包括列表、字典和集合等可变类型。

要解决这个问题，你可以检查OrderedDict中的元素类型，确保它们是可哈希的。如果有不可哈希的元素，你可以考虑使用其他数据结构来存储这些元素，例如列表或字典。

相关问题

TypeError: unhashable type: 'Position'

TypeError: unhashable type: 'Position'通常是由于在使用字典时，将不可哈希的对象作为键而导致的错误。在Python中，可哈希的对象是指那些不可变的对象，例如整数、浮点数、字符串、元组等。而不可哈希的对象则是指那些可变的对象，例如列表、字典、集合等。因此，如果我们将一个不可哈希的对象作为字典的键，就会出现TypeError: unhashable type: 'xxx'的错误。

下面是一个例子，演示了如何使用自定义类作为字典的键，从而导致TypeError: unhashable type: 'Position'的错误：

class Position:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

p = Position(1, 2)
d = {p: 'test'} # 将Position对象作为字典的键

在上面的例子中，我们定义了一个Position类，该类包含x和y两个属性。然后我们创建了一个Position对象p，并将其作为字典d的键。由于Position对象是不可哈希的，因此当我们运行上面的代码时，就会出现TypeError: unhashable type: 'Position'的错误。

为了解决这个问题，我们可以将Position类变为可哈希的，方法是实现__hash__()和__eq__()方法。下面是一个修改后的例子：

class Position:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __hash__(self):
        return hash((self.x, self.y))

    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x and self.y == other.y

p = Position(1, 2)
d = {p: 'test'} # 将Position对象作为字典的键

在上面的例子中，我们实现了__hash__()和__eq__()方法，使得Position对象变为可哈希的。这样，当我们将Position对象作为字典的键时，就不会出现TypeError: unhashable type: 'Position'的错误了。

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

这个错误通常发生在试图将 Numpy 数组用作字典的键或集合的元素时。因为 Numpy 数组是可变对象，而 Python 字典和集合要求键和元素必须是不可变对象，否则无法进行哈希。

要解决这个错误，可以将 Numpy 数组转换为元组或其他不可变对象作为键或元素。例如，如果有一个形状为 (3, 3) 的 Numpy 数组 arr，可以使用 tuple(arr) 将其转换为元组。

以下是一个示例代码，演示了如何解决这个错误：

import numpy as np

# 一个 Numpy 数组作为字典的键会引发 TypeError
arr = np.array([1, 2, 3])
d = {arr: 1}  # 报错：TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

# 将 Numpy 数组转换为元组作为键
arr_tuple = tuple(arr)
d = {arr_tuple: 1}  # 正常运行

# 一个 Numpy 数组作为集合的元素也会引发 TypeError
s = {arr}  # 报错：TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

# 将 Numpy 数组转换为元组作为集合的元素
s_tuple = {tuple(arr)}  # 正常运行