Python 矩阵作为字典键

我刚刚开始使用

numpy

及其

matrix

模块（非常有用！），我想使用matrix对象作为字典的键，因此我检查了

matrix

是否实现了

\uuuuuhash\ucode>方法：

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

的确如此！很好，这意味着它可以是字典的键：

>>> 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'}

成功了！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]])

因此，来自
numpy
的
矩阵
的
\uuuuu散列
方法为相同的
矩阵
返回不同的值

是这样吗？那么，这是否意味着它不能用作字典键？如果不能使用它，为什么要实现它？
使用可变对象作为字典的键是错误的，因为它的散列应该在您更改数据时立即更改，但插入时使用的值将保留

在我的测试中，Python 3.2.2中的numpy引发了一个类型错误：

TypeError: unhashable type: 'matrix'

但是在Python2.7上，它仍然允许散列，但是当您更改数据时，散列值永远不会更改，因此它作为字典键是非常无用的，因为许多添加到字典中具有相同散列的
矩阵
对象将降级散列表，因此插入将是
O（n^2）
而不是
O（1）

也许他们没有删除散列值以避免破坏Python2.x上的一些API，但不要依赖它
 Python对象在默认情况下是可散列的——您必须对不可散列的类禁用它。可能只是
numpy
的一部分遗漏。矩阵下面是一个数组，它们默认也是可散列的-我想你使用它们也会遇到同样的问题。@jozzas，我很惊讶可以将矩阵用作字典键，因为我知道ndarray不能用作键，而矩阵是ndarray的子类
TypeError: unhashable type: 'matrix'