使用NumPy数组做字典推导报错：TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

嗨，这个问题我太熟啦！你碰到的TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'报错，核心原因其实很好理解：

Python字典的键必须是可哈希（hashable）的类型，而NumPy数组（numpy.ndarray）是可变对象——你可以随时修改数组里的元素（比如a[0] = 5），这类可变对象没法被哈希，自然不能直接当字典的键。

给你几个实用的解决方案，按需选择：

方案1：用数组的变量名字符串当键（最推荐） #

既然你已经给数组命名为a、b、c、d，直接用变量名的字符串作为键是最直观的：

{"a": a.shape, "b": b.shape, "c": c.shape, "d": d.shape}

如果数组数量多，还可以用locals()动态生成：

{name: val.shape for name, val in locals().items() if name in ["a", "b", "c", "d"]}

方案2：把数组转成可哈希类型（适合无固定变量名的场景） #

如果必须用数组本身的内容来关联shape，可以把数组转换成不可变的可哈希类型：

• 一维数组直接转元组：

{tuple(i): i.shape for i in [a, b, c, d]}

• 多维数组可以先扁平化再转元组，或者用tobytes()（相同内容的数组会生成相同的bytes）：

{tuple(i.flatten()): i.shape for i in [a, b, c, d]}
# 或者
{i.tobytes(): i.shape for i in [a, b, c, d]}

方案3：改用列表存储键值对（避开哈希限制） #

如果不需要字典的查询特性，直接用列表存数组和shape的元组对也完全可以：

[(arr, arr.shape) for arr in [a, b, c, d]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dino Alessi