如何解决不好类型：numpy ndarray

Question

当我将常规的knn方法应用于我的算法时，我遇到了这样一个问题：

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

def classify(inx, dataset, labels, k):

    dist = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square(inx - dataset), axis=1))

    k_labels = [labels[index] for index in np.argsort(dist)[0 : k]]

    lab = collections.Counter(k_labels).most_common(1)[0][0]
    return lab

错误：

^{pr2}$

Answer 1

如果您的k_标签是[array([1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)]，那么

使用

lab = collections.Counter(k_labels[0]).most_common(1)[0][0]