概述
>>> from numpy import matrix >>> hasattr(matrix,'__hash__') True
它确实如此！很好,所以这意味着它可以是字典的关键：
>>> m1 = matrix('1 2 3; 4 5 6; 7 8 9')
>>> m1
matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> m2 = matrix('1 0 0; 0 1 0; 0 0 1')
>>> m2
matrix([[1,0],[0,1,1]])
>>> matrix_dict = {m1: 'first',m2: 'second'}成功了！现在,让我们继续测试：
>>> matrix_dict[m1]
'first'
>>> matrix_dict[matrix('1 2 3; 4 5 6; 7 8 9')]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>",line 1,in <module>
KeyError: matrix([[1,9]])什么？因此,它适用于相同的矩阵,但它不适用于具有完全相同内容的另一个矩阵？让我们看看__hash__返回的内容：
>>> hash(m1)
2777620
>>> same_as_m = matrix('1 2 3; 4 5 6; 7 8 9')
>>> hash(same_as_m)
-9223372036851998151
>>> hash(matrix('1 2 3; 4 5 6; 7 8 9')) # same as m too
2777665因此,来自numpy的矩阵的__hash__方法返回相同矩阵的不同值.
这是正确的吗？那么,这是否意味着它不能用作字典键？如果它不能使用,为什么它有__hash__实现？
在我的测试中,Python 3.2.2中的numpy引发了一个TypeError：
TypeError: unhashable type: 'matrix'
但是在Python 2.7上它仍然允许散列,但是当你更改数据时哈希值永远不会改变,所以它作为字典键是没有用的,因为添加到具有相同散列的字典的许多矩阵对象会降低散列表,因此插入将是O (n ^ 2)而不是O(1).
也许他们没有删除哈希值以避免在Python 2.x上破坏某些API,但不依赖它！
总结
以上是编程之家为你收集整理的python – 矩阵作为字典键全部内容，希望文章能够帮你解决python – 矩阵作为字典键所遇到的程序开发问题。
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