nhashable type: 'numpy.ndarray' 怎么解决

这个错误通常是因为你尝试使用一个不可哈希的类型（例如`numpy.ndarray`）作为字典的键或集合的元素。要解决这个问题，你可以将`numpy.ndarray`转换为一个可哈希的类型，例如元组。

例如，如果你有一个字典，你可以这样转换`numpy.ndarray`：

my_dict = {}
my_array = numpy.array([1, 2, 3])
my_dict[tuple(my_array)] = 'some value'

如果你尝试将`numpy.ndarray`作为字典的键，你会得到`unhashable type: 'numpy.ndarray'`的错误。但是，将`numpy.ndarray`转换为元组后，就可以将其作为字典的键了。

类似地，如果你尝试将`numpy.ndarray`放入一个集合中，你也会得到相同的错误。你可以使用相同的方法将`numpy.ndarray`转换为元组，然后将元组添加到集合中。例如：

my_set = set()
my_array = numpy.array([1, 2, 3])
my_set.add(tuple(my_array))

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。

unhashable type: 'numpy.ndarray'怎么解决

这个问题通常出现在使用 numpy 数组作为字典的键时。因为 numpy 数组是可变的，所以不能被哈希。

要解决这个问题，可以将 numpy 数组转换为元组或列表，然后使用它们作为字典的键。例如，如果你的字典中有一个键的值是 numpy 数组 a，你可以使用 tuple(a) 或 list(a) 作为该键的新值。这样就可以避免 unhashable type: 'numpy.ndarray' 的错误了。

示例代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
d = {tuple(a): 'some value'}  # 使用元组作为键
print(d[(1, 2, 3)])  # 输出 'some value'

注意：在将 numpy 数组转换为元组或列表时，如果数组的长度很大，可能会影响性能。因此，尽量避免使用非常大的数组作为字典的键。