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。

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

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。