非ハッシュ型エラー

Question

。

Answer 1

dictは、ハッシュ可能型として設定されたキーを持つ必要があります。

ハッシュ可能でない型（numpy.ndarray）を使用して型を作成しようとしています。

これは、このエラーが発生する理由です。

あなたの場合、あなたができる：

x = dict(itertools.izip(tuple(ls),rs)) 

Answer 2

あなたが最初の列が辞書のようにキーを立ってハッシュ化されていないnumpyの配列を含んでいますitertools.izip(ls,rs)を使用しています。

代わりにtupleのようなハッシュ可能な反復可能文字に変換する必要があります。また、2番目の軸に沿って2つのnumpy配列を連結する場合は、itertools.izip()の代わりにnp.column_stack()を使用することをお勧めします。

また、オブジェクトが何であるか、それが何を返すのかは不明です。おそらく、より適切な結果を出すために、その呼び出し可能オブジェクトを変更することができます。そこ

Answer 3

感

ls = np.empty 
ls =getColA() 

np.emptyことはありませんがいくつかの関数です。あなたはそれをlsに割り当てます。 getColA()の結果をlsに割り当てます。それは最初の割り当てを消去します。最初の割り当てでls変数が配列として定義されていると思いますか？これはPythonの仕組みではありません。変数には型がありません。

x = dict(itertools.izip(ls,rs)) 

getColA()が返すものは教えてくれませんでしたが、エラーは配列であることを示しています。 1d？ 2d？

辞書建物のこの種は、1Dアレイ（私はPY3を使用しています）2Dのzipは、配列の行を返すためだ2D

In [498]: dict(itertools.zip_longest(np.arange(6).reshape(2,3),np.ones((2,3)))) 
... 
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray' 

と

In [497]: dict(itertools.zip_longest(np.arange(3),np.arange(10,13))) 
Out[497]: {0: 10, 1: 11, 2: 12} 

ではなく、で動作します行自体は配列です：

In [499]: list(itertools.zip_longest(np.arange(6).reshape(2,3),np.ones((2,3)) 
    ...:)) 
Out[499]: 
[(array([0, 1, 2]), array([ 1., 1., 1.])), 
(array([3, 4, 5]), array([ 1., 1., 1.]))] 

なぜあなたは使いたいですか？辞書キーとしての配列？