矩阵作为字典键

如果 matrix有 __hash__方法来实现

我刚刚使用numpy及其matrix模块（非常非常有用！）开始，我想用一个矩阵对象作为字典的关键，所以我检查：矩阵作为字典键

>>> from numpy import matrix 
>>> hasattr(matrix, '__hash__') 
True

它确实！很好，所以这意味着它可以成为字典的关键：

>>> 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], 
     [0, 1, 0], 
     [0, 0, 1]]) 
>>> matrix_dict = {m1: 'first', m2: 'second'}

工作！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, 2, 3], 
        [4, 5, 6], 
        [7, 8, 9]])

什么？所以，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？让我们来看看__hash__回报：

>>> 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

所以，从matrix回报numpy不同值的相同matrix的__hash__方法。

这是正确的吗？那么，这是否意味着它不能用作字典键？如果不能使用，为什么要执行__hash__？

来源

2012-01-11 juliomalegria

默认情况下Python对象是可散列的 - 您必须为不可用的类禁用它。可能仅仅是'numpy'的一部分。 – millimoose 2012-01-11 02:06:51

矩阵是一个ndarray，默认情况下它们也是可散列的 - 我假设你也有同样的问题。 – jozzas 2012-01-11 02:41:41

@jozzas，我很惊讶有可能使用矩阵作为字典键，因为我知道ndarrays不能用作键，矩阵是ndarray的子类 – 2012-01-11 02:54:59

使用可变对象作为字典的关键字是错误的，因为只要您更改数据，它的哈希值就会改变，但插入时使用的值将会保留。

在我的测试中，在numpy的Python的3.2.2引发TypeError：

TypeError: unhashable type: 'matrix'

但在Python 2.7版它仍然允许散列但是，当你更改数据的哈希值永远不会改变，所以它是相当无用字典键，因为许多matrix对象被添加到具有相同散列的字典中会降低散列表，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上打破某些API，但不要依赖它！

来源

2012-01-11 02:51:53 JBernardo

矩阵作为字典键

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