python typ

Python中的type()函数用于返回一个对象的类型。它可以用于内置对象类型和自定义对象类型。

以下是两个例子：

1. 获取内置对象类型：

print(type('Python')) # 输出：<class 'str'>

2. 获取自定义对象类型：

class Aa():
    pass

b = Aa()
print(type(b)) # 输出：<class '__main__.Aa'>

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出现报错Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject7\7.2上证.py", line 15, in <module> r_df = pd.DataFrame({'r': r}) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 664, in init mgr = dict_to_mgr(data, index, columns, dtype=dtype, copy=copy, typ=manager) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 493, in dict_to_mgr return arrays_to_mgr(arrays, columns, index, dtype=dtype, typ=typ, consolidate=copy) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 118, in arrays_to_mgr index = _extract_index(arrays) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 653, in _extract_index raise ValueError("Per-column arrays must each be 1-dimensional") ValueError: Per-column arrays must each be 1-dimensional怎么修改

这个报错提示是因为你传递给pd.DataFrame()函数的数据中存在多维数组，而DataFrame只接受一维数组作为列，因此需要将多维数组转换为一维数组后再传递给pd.DataFrame()函数。你可以尝试以下代码：

import pandas as pd

r = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]  # 多维数组
r_flat = [item for sublist in r for item in sublist]  # 将多维数组转换为一维数组
r_df = pd.DataFrame({'r': r_flat})  # 传递一维数组给pd.DataFrame()
print(r_df)

这样就可以将多维数组转换为一维数组并成功创建DataFrame。

unhashable typ

Unhashable type通常指的是Python中那些不能作为哈希表（如字典）键的数据类型。在Python中，哈希表依赖于每个元素有一个唯一的哈希值来进行快速查找。然而，一些内置类型如列表、集合或字典本身是可变的（mutable），它们的内容可以改变，这使得它们的哈希值无法保持不变，因此不适合作为哈希键。

例如，尝试将列表作为字典的键会引发`TypeError`，因为列表是不可哈希的：

my_list = [1, 2, 3]
# 这会抛出错误，因为列表是不可哈希的
my_dict = {my_list: "This is a list"}

如果你需要存储列表作为关联值，你可以考虑使用元组（tuple）代替，因为元组是不可变的：

my_tuple = tuple(my_list)
my_dict = {my_tuple: "This is a tuple"}  # 这是可以的，因为元组是可哈希的