多维数组作为map的关键词

在Python中，你可以使用多维数组作为map的关键词，只要这个多维数组是可哈希的（hashable）。

下面是一个示例代码，展示了如何使用多维数组作为map的关键词：

my_map = {}

key = (1, 2, 3)  # 一个三维数组作为关键词
value = "Value"

my_map[key] = value

print(my_map[key])  # 输出 "Value"

在上述例子中，我们创建了一个空的map `my_map`。然后，我们定义了一个三维数组 `(1, 2, 3)` 作为关键词 `key`，并将其与字符串 `"Value"` 关联起来。最后，我们通过 `my_map[key]` 来访问与该关键词关联的值，并将其打印出来。

需要注意的是，多维数组作为关键词时，必须保证该数组是可哈希的。也就是说，它的元素必须是不可变的（immutable），否则会引发 `TypeError: unhashable type` 错误。

相关问题

python 多维数组append

在Python中，可以使用列表（List）来表示多维数组，并通过append()方法向多维数组中添加元素。下面是一个示例：

# 创建一个空的多维数组
multi_array = []

# 向多维数组中添加一维数组
row1 = [1, 2, 3]
multi_array.append(row1)

# 向多维数组中添加另一个一维数组
row2 = [4, 5, 6]
multi_array.append(row2)

# 打印多维数组
print(multi_array)

输出结果为：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

在上述示例中，我们首先创建了一个空的多维数组`multi_array`。然后，我们创建了两个一维数组`row1`和`row2`，并使用`append()`方法将它们添加到多维数组中。最后，我们打印了多维数组的内容。

python 多维数组相关性

Python中的多维数组通常使用numpy库中的ndarray对象来实现。ndarray可以是一维数组，二维数组，甚至更高维度的数组。numpy库中的ndarray对象提供了大量的方法和函数，可以方便地对多维数组进行操作。

一些常用的操作包括：
1. 创建多维数组：可以使用numpy库中的array函数或者其他类似的函数来创建多维数组，也可以通过reshape方法改变数组形状。
2. 多维数组切片：可以使用类似于列表的切片方法来对多维数组进行切片操作。
3. 多维数组运算：支持各种加减乘除等算术运算，同时还支持广播（broadcasting）机制，即不同形状的数组之间的运算也可以自动进行。
4. 多维数组的索引：可以使用整数索引和布尔索引等方式对多维数组进行索引。