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python - Numpy 数组是可散列的吗？

问题描述

我读过 numpy 数组是可散列的，这意味着它是不可变的，但我可以更改它的值，那么可散列到底意味着什么？

c=pd.Series('a',index=range(6))
c
Out[276]: 
0    a
1    a
2    a
3    a
4    a
5    a
dtype: object

这不会给我错误，那么为什么如果我尝试对 numpy 数组做同样的事情它会给出错误。

d=pd.Series(np.array(['a']),index=range(6))

标签： pythonpandasnumpyimmutabilitynumpy-ndarray

解决方案

与您所读的相反，数组不是 hashable。你可以用

import numpy as np,collections
isinstance(np.array(1), collections.Hashable)

或者

{np.array(1):1}

这与您遇到的错误无关：

d=pd.Series(np.array('a'),index=range(6))
ValueError: Wrong number of dimensions

该错误是特定的，与哈希无关。数据框至少需要 1 维，而上面的则为 0 维。这是因为它正在获取一个数组 - 所以它检查维度（而不是直接传递字符串，Pandas 开发人员选择在其中实现如您所展示的那样。TBH 他们本可以为 0 维数组选择相同的）。

所以你可以尝试：

d=pd.Series(np.array(('a',)),index=range(6))
ValueError: Wrong number of items passed 1, placement implies 6

索引值期望在一维中有 6，所以它失败了。最后

pd.Series(np.array(['a']*6),index=range(6))
0    a
1    a
2    a
3    a
4    a
5    a
dtype: object

作品。所以DataFrame从数组发起是没有问题的，这与哈希性无关。

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