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

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目錄

解決問題

解決思路

解決方法

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解決問題

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

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解決思路

類型錯誤:不可hash的類型:'numpy.ndarray'

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解決方法

總結網友以及博主的思路，如下：

T1、先嘗試修改變量名：看到莫名其妙的TypeError要考慮是否存在變量名重復，或者是由于變量名與占位符名沖突導致的。

T2、轉為numpy數組：因為得到的X_test_label，其實是 DataFrame格式，故該格式是不能用于迭代的。嘗試可將其轉化成 np.array 格式的，如 X_train = np.array(X_train)

X_test_label=np.array(X_test_label)

T3、如果還出現，此時就要采用，在T2的基礎上，對array類型數組進行全部[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.]])

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哈哈，大功告成！

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T4、補充，有很多網友私下咨詢，以上方法還會出現錯誤。
博主經過多方嘗試，在T2的基礎上，繼續將一個字符串數組轉換成整型數組

最后，總結

print('原始：',X_test_label) X_test_label=np.array(X_test_label) #轉為numpy數組 print('np.array后：',X_test_label) X_test_label=list(map(int,X_test_label)) #將一個字符串數組轉換成整型數組 print('np.array后：',X_test_label)

最后，依然大功告成！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的成功解决TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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