


Warum wirft Python einen „TypeError: Unhashable Type „dict'' aus und wie kann man ihn beheben?
TypeError: Unhashable Type 'dict'
In Python können bestimmte Objekte wie Wörterbücher nicht als Schlüssel in einem Wörterbuch verwendet oder festgelegt werden, weil Sie sind nicht hashbar. Hashbare Objekte haben einen konstanten Wert und können als Schlüssel verwendet werden, um schnell Daten aus einem Wörterbuch oder Satz abzurufen.
Um diesen Fehler zu beheben, müssen Sie das problematische Wörterbuch (dict_key) in ein hashbares Objekt konvertieren. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, aus den Elementen des Wörterbuchs ein Frozenset zu erstellen.
<code class="python">key = frozenset(dict_key.items())</code>
Dieses Frozenset kann jetzt als Schlüssel in einem Wörterbuch oder Set verwendet werden:
<code class="python">if key in some_dict: print("Key exists in the dictionary")</code>
Beachten Sie das Dieser Einfriervorgang muss möglicherweise rekursiv angewendet werden, wenn die Wörterbuchwerte selbst andere nicht hashbare Objekte enthalten.
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Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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