unhashable type: 'numpy.ndarray'请给我一段代码来修改此案例

当生成一个包含ndarray的tuple时，会出现这样的错误。要解决这个问题，我们可以将ndarray转换成元组或列表，然后再进行哈希操作。

以下是一个例子：

import numpy as np

# 创建一个包含ndarray的tuple
arr = np.array([1,2])
tup = (1, arr)

# 报错信息
# TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

# 解决方法，将ndarray转换成list
tup = (1, arr.tolist())

# tup现在为 (1, [1, 2])

在此例中，我们将ndarray转换为等效的列表，再将其放入元组中，从而避免了哈希错误。

相关问题

unhashable type: numpy.ndarray

这个错误的意思是，你试图将一个numpy数组作为字典的键，但numpy数组不是可哈希的类型。字典的键必须是可哈希的类型，例如整数、字符串等。要解决这个问题，可以将numpy数组转换为可哈希的类型，例如列表、元组等。

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