尝试使用python将矩阵放入集合中,但它仍然允许重复
内容导读
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内容图文
我有一段简单的代码,没有按预期运行.
from numpy import *
from numpy.linalg import *
from sets import Set
W = matrix('1, 1, 1, 1; 1, 1, -1, -1; 1, -1, 2, -2; 1, -1, -2, 2')
E = matrix('1, 1, 1, 1; 1, 1, -1, -1; 1, -1, 2, -2; 1, -1, -2, 2')
matrices = Set([])
matrices.add(W)
matrices.add(E)
matrices
矩阵是相同的,但是当我打印集合的内容时它们都是单独出现的.但是,如果我像下面那样分配它,那么副本就不会出现.
W = matrix('1, 1, 1, 1; 1, 1, -1, -1; 1, -1, 2, -2; 1, -1, -2, 2')
E = W
知道发生了什么吗？我需要一种方法来避免我正在编写的程序中的重复矩阵,这会生成一吨矩阵.
编辑：我想要以下输出
set([matrix([[ 1, 1, 1, 1],
[ 1, 1, -1, -1],
[ 1, -1, 2, -2],
[ 1, -1, -2, 2]])])
而是得到以下内容：
set([matrix([[ 1, 1, 1, 1],
[ 1, 1, -1, -1],
[ 1, -1, 2, -2],
[ 1, -1, -2, 2]]), matrix([[ 1, 1, 1, 1],
[ 1, 1, -1, -1],
[ 1, -1, 2, -2],
[ 1, -1, -2, 2]])])
解决方法:
您正在遇到python如何在内部检查对象之间的相似性的问题.具体而言,如何比较被认为是“可洗的”对象.
python集构造函数决定两个对象是否相同的方式是基于调用一个名为__hash __的魔术方法(以及另一个名为__eq__的方法).如果在它们上调用__hash__的结果返回相同的值(并且它们上的caling __eq__返回True),则认为两个对象是相同的.如果在两个对象上调用__hash__给出不同的值,则set假定它们不能被视为相同.
值得注意的是,集合只能包含被认为是“可散列”的对象,即实现__hash__方法的那些对象.
让我们看看它是如何工作的：
In [73]: a = "one"
In [74]: b = "one"
In [75]: c = "two"
In [76]: a.__hash__()
Out[76]: -261223665
In [77]: b.__hash__()
Out[77]: -261223665
In [78]: c.__hash__()
Out[78]: 323309869
In [79]: set([a,b,c])
Out[79]: set(['two', 'one'])
现在,让我们导入numpy,看看你的矩阵的哈希值是什么.
In [81]: import numpy as np
In [82]: W = np.matrix('1, 1, 1, 1; 1, 1, -1, -1; 1, -1, 2, -2; 1, -1, -2, 2')
In [83]: E = np.matrix('1, 1, 1, 1; 1, 1, -1, -1; 1, -1, 2, -2; 1, -1, -2, 2')
In [84]: W.__hash__()
Out[84]: 4879307
In [85]: E.__hash__()
Out[85]: 4879135
请注意,E和W的哈希值不同,即使它们似乎包含相同的内容.由于它们的哈希值不同,它们将在集合中显示为不同的对象.当您执行W = E之类的赋值时,名称W和E实际上是指同一个对象.
如果您需要解决方法,可以存储用于构建矩阵的字符串：
In [86]: set(['1, 1, 1, 1; 1, 1, -1, -1; 1, -1, 2, -2; 1, -1, -2, 2',
'1, 1, 1, 1; 1, 1, -1, -1; 1, -1, 2, -2; 1, -1, -2, 2'])
Out[86]: set(['1, 1, 1, 1; 1, 1, -1, -1; 1, -1, 2, -2; 1, -1, -2, 2'])
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的尝试使用python将矩阵放入集合中,但它仍然允许重复全部内容，希望文章能够帮你解决尝试使用python将矩阵放入集合中,但它仍然允许重复所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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