Resolución del error "TypeError: Unhashable Type" en Numpy.Ndarray

Al trabajar con arreglos de Numpy, a menudo se pueden encontrar errores de tipo "TypeError: Unhashable Type". Este error ocurre cuando se intenta usar un objeto no hashable como clave en un diccionario o conjunto. En este artículo, explicaremos cómo resolver este error al trabajar con Numpy.Ndarray.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Causas del error
Cómo resolver el error
Ejemplos de codigos o comandos
Conclusión
Preguntas frecuentes
1. ¿Qué es un objeto hashable?
2. ¿Qué significa el operador '^=' en la función hash personalizada?

Causas del error

La causa más común del error "TypeError: Unhashable Type" en Numpy.Ndarray es cuando se intenta usar un arreglo de Numpy como clave en un diccionario o un conjunto. Esto sucede porque los arreglos de Numpy son objetos no hashables, lo que significa que no pueden ser usados directamente como claves.

Otra causa del error es cuando se intenta modificar un arreglo de Numpy que ya ha sido utilizado como clave en un diccionario o conjunto. Debido a que los objetos no hashables no pueden ser modificados después de ser agregados a un diccionario o conjunto, esto provocará un error "TypeError: Unhashable Type".

Cómo resolver el error

Existen varias formas de resolver el error "TypeError: Unhashable Type" al trabajar con Numpy.Ndarray. A continuación se presentan algunas opciones:

Opción 1: Convertir el arreglo a una tupla

Una forma sencilla de resolver el error es convertir el arreglo de Numpy en una tupla, que es un objeto hashable. Esto se puede hacer utilizando la función 'tuple' de Python.

arreglo = np.array([1, 2, 3]) tupla = tuple(arreglo)

De esta manera, la tupla puede ser utilizada como clave en un diccionario o conjunto sin generar el error "TypeError: Unhashable Type".

Opción 2: Convertir el arreglo a una cadena de texto

Otra opción es convertir el arreglo de Numpy en una cadena de texto, que también es un objeto hashable. Esto se puede hacer utilizando la función 'tostring' de Numpy y la función 'encode' de Python.

arreglo = np.array([1, 2, 3]) cadena = arreglo.tostring().encode()

De esta manera, la cadena de texto puede ser utilizada como clave en un diccionario o conjunto sin generar el error "TypeError: Unhashable Type".

Opción 3: Crear una función hash personalizada

Si ninguna de las opciones anteriores funciona para su caso específico, puede crear una función hash personalizada que convierta el arreglo de Numpy en un objeto hashable.

def hash_arreglo(arreglo): hash_valor = 0 for valor in arreglo.flat: hash_valor ^= hash(valor) return hash(hash_valor)

A continuación, se puede utilizar la función hash personalizada para convertir el arreglo de Numpy en un objeto hashable.

arreglo = np.array([1, 2, 3]) clave = hash_arreglo(arreglo)

De esta manera, la función hash personalizada puede ser utilizada como clave en un diccionario o conjunto sin generar el error "TypeError: Unhashable Type".

Ejemplos de codigos o comandos

A continuación, se presentan algunos ejemplos de cómo utilizar las opciones anteriores para resolver el error "TypeError: Unhashable Type" en Numpy.Ndarray:

# Opción 1: Convertir el arreglo a una tupla import numpy as np


arreglo = np.array([1, 2, 3])

tupla = tuple(arreglo)
diccionario = {tupla: 'valor'}

conjunto = set([tupla])
# Opción 2: Convertir el arreglo a una cadena de texto

import numpy as np
arreglo = np.array([1, 2, 3])

cadena = arreglo.tostring().encode()
diccionario = {cadena: 'valor'}

conjunto = set([cadena])
# Opción 3: Crear una función hash personalizada

import numpy as np
def hash_arreglo(arreglo):

    hash_valor = 0

    for valor in arreglo.flat:

        hash_valor ^= hash(valor)

    return hash(hash_valor)
arreglo = np.array([1, 2, 3])

clave = hash_arreglo(arreglo)

diccionario = {clave: 'valor'} conjunto = set([clave])

Conclusión

El error "TypeError: Unhashable Type" en Numpy.Ndarray se produce cuando se intenta usar un arreglo de Numpy como clave en un diccionario o conjunto. Para resolver este error, se pueden convertir el arreglo a una tupla o cadena de texto, o crear una función hash personalizada. Es importante recordar que los objetos no hashables no pueden ser modificados después de ser agregados a un diccionario o conjunto.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un objeto hashable?

Un objeto hashable es un objeto que tiene un valor hash, lo que significa que puede ser utilizado como clave en un diccionario o conjunto. Los objetos inmutables, como las tuplas y las cadenas de texto, son hashables, mientras que los objetos mutables, como las listas y los arreglos de Numpy, no lo son.

¿Qué significa el operador '^=' en la función hash personalizada?

El operador '^=' en la función hash personalizada es el operador de XOR a nivel de bits. Este operador se utiliza para combinar los valores hash de todos los elementos del arreglo en un solo valor hash para el arreglo completo.