numpyでcsvファイルを読み込み、(csvファイルのデータが入った)タプルを用いた辞書を作成したい

Question

はじめに

pythonでタプルを用いた辞書の作成を試みているのですが、エラーが起こり、作成できません。
恐れ入りますが、エラーの改善方法をご教授下さりますと幸いに存じます。
何卒よろしくお願い申し上げます。

実現したいこと

現在、グラフ理論を勉強しており、その過程で以下のような辞書を作成しております。

dicts = {(i_1,j_1):length_1, (i_2,j_2):length_2,..., (i_10,j_10):length_10}

i:出発するnode
j:到着するnode
length:iとjの間の距離

具体的には、添付しておりますtest.csvの数値を代入し、以下のような辞書を作成を目指しております。

dicts = {(2,20):100, (4,18):200,..., (20,2):1000}

試したこと・発生している問題(エラーメッセージ)

該当のソースコードを実行しますと、以下のようなエラーを出力します。
エラーをネットで調べてみたのですが理解できませんでした。
numpyに問題があるようですがどうしてもnumpyを使用したく、他のデータを読み込む方法(pandas等)は試しておりません。

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

該当のソースコード

辞書の作成を目指し、以下のようなプログラムを組みました。

import numpy as np

data = np.loadtxt("test.csv",      
                  delimiter=",",   
                  skiprows=1,      
                  usecols=(1,2,3) 
                 )

keys = [(data[i:i+1,0:1],data[i:i+1,1:2]) for i in range(0,10)]
values = [data[i:i+1,2:3] for i in range(0,10)]

dicts={}
for i in keys:
    for x in values:
       dicts[i] = x
       print(dicts)

test.csvは以下の通りです。

Comments

[quickquip]

> どうしてもnumpyを使用したく
なぜですか?
「できない」ことがわかった上でどんな理由があれば使いたいと思うのでしょうか? そこが伝わらないと質問に意味がないと思います。

[robocat]

ご返信下さりありがとうございます。

言葉足らずで失礼いたしました。
今回作成したい辞書を使用する(別に存在する)最適化問題のプログラムではnumpyのみを使用しており、一貫性を保たせるためでした。
また、もし別に存在する最適化問題のプログラムのnumpyも変更するのであれば、numpy以外を使いたいと思っておりました。

[quickquip]

https://ja.stackoverflow.com/questions/82213/
で同じ質問をしているみたいですが、基本的には手間が増えるだけでいいことは何もないです。（むしろマイナスの方が大きいかと）

https://teratail.com/help#posted-otherservice
> 解決した際には必ずteratail及びすべての投稿に解決した旨と、どのように解決したかを記載してください。
は実行しておいた方がいいですよ。

[robocat]

ご教授下さりありがとうございます。
今後の活動の参考にさせていただきます。

Answer 1

numpy.ndarryオブジェクトはュータブルであるためハッシュ不可能です。
tupleはイミュータブルなシーケンス型ですが、その要素にハッシュ不可能であるnumpy.ndarryオブジェクトがある場合、そのtypleをkeyと使おうとすると、ハッシュ値を取りに行った時点でTypeErrorとなります。

詳しくは、公式ドキュメント 組み込み型 イミュータブルなシーケンス型に書かれている

ハッシュ不可能な値を含むイミュータブルなシーケンスをハッシュ化しようとすると、 TypeError となります。

をお読みください。

これをはnum@pyの使い方などの問題ではなく、できた結果の辞書としてどういうものを作ろうとしている空の問題です。
回避するには、lehshellさんが書かれているようにkeyをハッシュ可能なオブジェクトにするしかありません。

Comments

[robocat]

ご返信下さりありがとうございます。

この度の課題に関しましてご教授下さり誠にありがとうございます。
ハッシュとは何か、またハッシュが可能か不可能なのかを勉強不足だということがわかりました。
ご共有いただきました公式ドキュメントを拝読し、学ばせていただきます。

Answer 2

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

numpy.ndarray は unhashable なので辞書のキーにはできないということです。
（hashable なものしか辞書のキーにはできません）

このようにすればいいでしょう。
range(0,10) を range(len(data)) に修正しました。

import numpy as np

data = np.loadtxt("test.csv",      
                  delimiter=",",   
                  skiprows=1,      
                  usecols=(1,2,3) 
                 )

# keys = [(int(data[i:i+1,0:1]), int(data[i:i+1,1:2])) for i in range(0,10)]
# values = [int(data[i:i+1,2:3]) for i in range(0,10)]
keys = [(int(data[i:i+1,0:1]), int(data[i:i+1,1:2])) for i in range(len(data))]  # 10 削除
values = [int(data[i:i+1,2:3]) for i in range(len(data))]  # 10 削除
dic = {n:values[i]  for i,n in enumerate(keys)}
print(dic)  # {(2, 20): 100, (4, 18): 200, ...}

Comments

[robocat]

ご返信下さりありがとうございます。

エラーの意味および改善後のプログラムをご教授下さり誠にありがとうございます。
int関数を使えば、エラーを改善できることを学ばせていただきました。
回答を拝読させていただいた後、以下のようなhashableとunhashableの分類を調べてみました。
int関数はhashableなのですね。

hashable: int, str, tuple, frozenset
unhashable: list, dict, set

また、forループの部分のプログラムも改善下さり幸いに存じます。
今後データ型を作成する際にはenumerate関数の使用を検討してみたいと思います。

改めまして、この度はありがとうございました。