unhashable type: 'numpy.ndarray'

这个错误提示表明你试图将一个不可哈希的类型 `numpy.ndarray` 用作字典的键，而字典中的键必须是可哈希的。

可哈希（hashable）意味着一个对象具有不可变的哈希值。字典使用键的哈希值来进行快速查找和比较。因此，只有那些不可变的对象才能用作字典的键，如整数、浮点数、字符串、元组等。

而 `numpy.ndarray` 是一个N维数组对象，它是可变的（mutable），因此是不可哈希的。因此，你无法将 `numpy.ndarray` 实例直接用作字典的键。

如果你想以某种方式关联 `numpy.ndarray` 对象和其他值，可以考虑使用其他可哈希的对象作为键，例如将 `numpy.ndarray` 转换为元组，并将其作为键来使用。

例如：

import numpy as np

my_dict = {}
arr = np.array([1, 2, 3])
key = tuple(arr.tolist())  # 将ndarray转换为列表再转换为元组
value = 'some value'

my_dict[key] = value

在这个示例中，我们将 `numpy.ndarray` 对象 `arr` 转换为列表，并将其转换为元组 `key`，然后将其作为字典的键来使用。然后我们可以将对应的值 `'some value'` 存储在字典中。

请注意，转换为元组后，`numpy.ndarray` 的内容将成为元组的一部分，因此需要确保该内容的唯一性，以避免产生相同的键。

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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。

unhashable type numpy.ndarray

unhashable type numpy.ndarray 的意思是 numpy.ndarray 类型不可哈希。哈希是一种将任意长度的消息压缩到固定长度的算法，用于快速查找数据。但是，numpy.ndarray 类型是可变的，因此不能被哈希。如果需要使用哈希表来存储数据，可以将 numpy.ndarray 转换为元组或其他不可变类型。