Question

我对Python numpy很新。我试图在我的一个函数中使用numpy数组作为字典中的键，然后被Python解释器告知numpy数组不可清除。我刚刚发现解决这个问题的一种方法是使用repr()函数将numpy数组转换为字符串，但它似乎非常昂贵。有没有更好的方法来达到同样的效果？

更新：我可以创建一个新类来包含numpy数组，这似乎是实现我想要的正确方法。只是想知道是否有更好的方法？

更新2：使用类来包含数组中的数据，然后覆盖__hash__函数是可以接受的，但是，我更喜欢@hpaulj提供的解决方案。将array/list转换为tuple可以更好地满足我的需求，因为它不需要额外的课程。

Answer 1

完成一些研究并阅读所有评论。我想我已经知道了自己问题的答案，所以我只是把它们写下来。

编写一个类以包含array中的数据，然后覆盖__hash__函数，以修改{strong>哈希的方式ZdaR < / LI>
将此array转换为tuple，即可立即生成列表 hashable 。谢谢hpaulj

我更喜欢方法2，因为它更符合我的需要，也更简单。但是，使用类可能会带来一些额外的好处，因此它也可能有用。

Answer 2

如果要将numpy.ndarray快速存储为字典中的键，快速选项是使用ndarray.tobytes（），它将返回一个不可变的原始python bytes字符串

my_array = numpy.arange(4).reshape((2,2))
my_dict = {}
my_dict[my_array.tobytes()] = None

Answer 3

我只是遇到了这个问题，有一个非常简单的使用列表理解的解决方案：

import numpy as np

dict = {'key1':1, 'key2':2}
my_array = np.array(['key1', 'key2'])

result = np.array( [dict[element] for element in my_array] )
print(result)

结果应为：

[1 2]

我不知道这有多有效，但似乎是一个非常实用且直接的解决方案，不需要转换或新类：）

Python - 在字典中使用numpy数组作为键的替代方法

3 个答案: