Python-在字典中使用numpy数组作为键的替代方法

Question

我是Python numpy的新手。 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Python解释器告诉我numpy数组不可哈希。 我刚刚发现，解决此问题的一种方法是使用repr()函数将numpy数组转换为字符串，但看起来非常昂贵。 有没有更好的方法来达到相同的效果？

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。 只想知道是否有更好的方法？

更新2：使用一个类在数组中包含数据，然后重写__hash__函数是可以接受的，但是，我希望使用@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，因为它不需要其他类。

Answer 1

经过一些研究并阅读了所有评论。 我想我已经知道了我自己问题的答案，所以我只把它们写下来。

1. 写一个类以包含在数据array ，然后覆盖__hash__函数修改它是如何通过提及散列方式ZdaR
2. 这个转换array的tuple ，这使得该列表可哈希 instantaneously.Thanks到hpaulj

我更喜欢No.2方法，因为它更适合我，也更简单。 但是，使用类可能会带来一些其他好处，因此它也很有用。

Answer 2

如果您想快速将numpy.ndarray作为键存储在字典中，则快速的选择是使用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，使用列表理解有一个非常简单的解决方案：

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，不需要任何转换或新的类:)