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Python報(bào)錯(cuò)TypeError: unhashable type: ‘numpy.ndarray‘的解決辦法

 更新時(shí)間:2024年09月25日 09:59:58   作者:鴿芷咕  
在Python編程中,尤其是在處理數(shù)據(jù)時(shí),我們經(jīng)常使用numpy數(shù)組,然而,當(dāng)我們嘗試將numpy數(shù)組用作字典的鍵或集合的元素時(shí),就會(huì)遇到TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray',本文將探討這個(gè)錯(cuò)誤的原因,并給出幾種可能的解決方案,需要的朋友可以參考下

引言

在Python編程中,尤其是在處理數(shù)據(jù)時(shí),我們經(jīng)常使用numpy數(shù)組。然而,當(dāng)我們嘗試將numpy數(shù)組用作字典的鍵或集合的元素時(shí),就會(huì)遇到TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'。這個(gè)錯(cuò)誤表明我們嘗試將一個(gè)不可哈希的類型(如numpy.ndarray)用作哈希表中的鍵。本文將探討這個(gè)錯(cuò)誤的原因,并給出幾種可能的解決方案。

一、問題描述

1.1 報(bào)錯(cuò)示例

假設(shè)我們有以下代碼,它嘗試將numpy數(shù)組用作字典的鍵:

import numpy as np
# 創(chuàng)建一個(gè)numpy數(shù)組
my_array = np.array([1, 2, 3])
# 嘗試將numpy數(shù)組用作字典的鍵
my_dict = {my_array: "value"}

運(yùn)行上述代碼將拋出以下錯(cuò)誤:

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

1.2 報(bào)錯(cuò)分析

這個(gè)錯(cuò)誤表明my_array是一個(gè)numpy.ndarray對象,而numpy.ndarray對象是不可哈希的,因此不能用作字典的鍵。

1.3 解決思路

為了解決這個(gè)問題,我們需要確保我們不是在嘗試將不可哈希的類型用作字典的鍵。我們可以將numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為可哈希的類型,或者使用其他方法來處理數(shù)據(jù)。

二、解決方法

2.1 方法一:轉(zhuǎn)換為可哈希的類型

numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為可哈希的類型,例如列表或元組,然后將其用作字典的鍵。

import numpy as np
# 創(chuàng)建一個(gè)numpy數(shù)組
my_array = np.array([1, 2, 3])
# 將numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為列表
my_list = list(my_array)
# 將列表用作字典的鍵
my_dict = {my_list: "value"}

2.2 方法二:使用其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

使用其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),例如pandas DataFrame,來處理數(shù)據(jù),而不是直接使用numpy數(shù)組。

import numpy as np
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個(gè)numpy數(shù)組
my_array = np.array([1, 2, 3])
# 將numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為pandas DataFrame
my_dataframe = pd.DataFrame(my_array)
# 使用DataFrame的某個(gè)可哈希的屬性作為字典的鍵
my_dict = {my_dataframe.columns[0]: "value"}

2.3 方法三:使用元組

如果numpy數(shù)組是固定大小的,可以將其轉(zhuǎn)換為元組,因?yàn)樵M是可哈希的。

import numpy as np
# 創(chuàng)建一個(gè)numpy數(shù)組
my_array = np.array([1, 2, 3])
# 將numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為元組
my_tuple = tuple(my_array)
# 將元組用作字典的鍵
my_dict = {my_tuple: "value"}

2.4 方法四:使用哈希函數(shù)

使用自定義的哈希函數(shù)來計(jì)算numpy數(shù)組的哈希值,并將其用作字典的鍵。

import numpy as np
def array_hash(array):
    return hash(tuple(map(tuple, array)))
# 創(chuàng)建一個(gè)numpy數(shù)組
my_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 使用哈希函數(shù)計(jì)算哈希值
my_hash = array_hash(my_array)
# 將哈希值用作字典的鍵
my_dict = {my_hash: "value"}

三、其他解決方法

除了上述方法,還有一些其他的解決方法可以嘗試:

  • 使用hashable函數(shù)來檢查對象是否可哈希。
  • 使用functools模塊中的total_ordering裝飾器來創(chuàng)建可哈希的自定義對象。
  • 使用collections模塊中的namedtuple來創(chuàng)建可哈希的元組。

四、總結(jié)

在本文中,我們探討了TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'錯(cuò)誤的可能原因,并給出了幾種解決方案。如果你遇到了這個(gè)錯(cuò)誤,可以嘗試上述方法來解決問題。記住,在將對象用作字典的鍵之前,始終要確保對象是可哈希的。

下次遇到類似的錯(cuò)誤時(shí),你可以首先檢查你的代碼中是否正確使用了可哈希的對象,然后根據(jù)錯(cuò)誤的原因,采取相應(yīng)的解決措施。希望這些信息能幫助你快速解決遇到的任何問題!

到此這篇關(guān)于Python報(bào)錯(cuò)TypeError: unhashable type: ‘numpy.ndarray‘的解決辦法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python TypeError numpy.ndarray內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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