成功解决TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

成功解决TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

 

 

 

 

 

目录

解决问题

解决思路

解决方法

---

 

 

 

 

 

 

解决问题

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

 

 

 

解决思路

类型错误:不可hash的类型:'numpy.ndarray'

 

 

 

 

解决方法

总结网友以及博主的思路，如下：

T1、先尝试修改变量名：看到莫名其妙的TypeError要考虑是否存在变量名重复，或者是由于变量名与占位符名冲突导致的。

T2、转为numpy数组：因为得到的X_test_label，其实是 DataFrame格式，故该格式是不能用于迭代的。尝试可将其转化成 np.array 格式的，如 X_train = np.array(X_train)

X_test_label=np.array(X_test_label)

T3、如果还出现，此时就要采用，在T2的基础上，对array类型数组进行全部[取0]

>>> data array([[ 1., 2., 3.],[ 3., 4., 5.],[ 5., 6., 7.],[ 8., 9., 10.]]) >>> hsplit(data,3)[0] array([[ 1.],[ 3.],[ 5.],[ 8.]])

 

哈哈，大功告成！

 

T4、补充，有很多网友私下咨询，以上方法还会出现错误。
博主经过多方尝试，在T2的基础上，继续将一个字符串数组转换成整型数组

最后，总结

print('原始：',X_test_label) X_test_label=np.array(X_test_label) #转为numpy数组 print('np.array后：',X_test_label) X_test_label=list(map(int,X_test_label)) #将一个字符串数组转换成整型数组 print('np.array后：',X_test_label)

最后，依然大功告成！

 

总结

以上是生活随笔为你收集整理的成功解决TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。