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Python/numpy511

numpy ValueError: too many dimensions 'array' 오류 해결하기 소개NumPy를 사용하다 보면 'ValueError: too many dimensions'라는 오류를 마주칠 수 있습니다. 이 오류는 주로 다차원 배열을 원하지 않는 방식으로 다루려고 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: too many dimensions' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as np# 3차원 배열 생성array_3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])# 배열의 형태를 확인print(array_3d.shape)# 다차원 배열을 1차원으로 변환flattened_a.. 2024. 10. 10.
numpy ValueError: Input array must be 1-dimensional 오류 해결하기 소개NumPy를 사용하다가 "ValueError: Input array must be 1-dimensional" 오류를 마주하는 것은 매우 흔한 일입니다. 이 오류는 데이터가 예상한 형태, 즉 1차원 배열이 아닌 경우 발생합니다. 이 블로그 게시물에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, "ValueError: Input array must be 1-dimensional" 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as np# 2차원 배열 생성array_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])# 2차원 배열을 1차원 배열로 변환 시도result = np.sum(array_2d)print(result)에러 해.. 2024. 10. 10.
numpy AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'getitem' 오류 해결하기 소개NumPy를 사용하여 작업할 때 'AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'getitem'' 에러가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 사실상 NumPy 배열에서 특정 인덱스로 항목에 접근하려고 할 때 부적절한 타입으로 시도했을 때 발생합니다. 오늘은 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'getitem'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as np# NumPy 배열 생성arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0])# 잘못된 방식으로 인덱싱 시도v.. 2024. 10. 10.
numpy TypeError: Can't convert 'numpy.ndarray' object to 'bool' for use in conditional context 오류 해결하기 소개NumPy를 사용할 때 가끔 'TypeError: Can't convert 'numpy.ndarray' object to 'bool' for use in conditional context'라는 오류를 마주칠 수 있습니다. 이 오류는 주로 NumPy 배열을 조건문에 사용할 때 발생하는데, 배열 자체는 True 또는 False로 평가될 수 없기 때문입니다. 오늘은 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해 보겠습니다.import numpy as np# NumPy 배열 생성arr = np.array([1, 2, 3])# 배열을 조건문에 사용if arr: print("배열이 존재합니다.")에러 해결 방법1. 배열의.. 2024. 10. 10.
numpy ValueError: unexpected shape in concatenation 오류 해결하기 소개Numpy를 사용할 때 'ValueError: unexpected shape in concatenation' 오류는 특히 배열을 합칠 때 자주 나타나는 문제입니다. 이 오류는 합치려는 배열의 형태가 일치하지 않을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 오류 발생의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: unexpected shape in concatenation' 오류가 발생할 수 있는 간단한 코드를 살펴봅시다.import numpy as np# 두 개의 배열 생성array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])array2 = np.array([[5, 6, 7]])# 배열 합치기result = np.concatenate((array1, array.. 2024. 10. 10.
numpy ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64') 오류 해결하기 소개NumPy를 사용하다 보면 자주 마주치게 되는 오류 중 하나가 'ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')'입니다. 이 오류는 입력 데이터에 NaN(결측치), 무한대(infinity), 또는 float64형으로 표현할 수 없는 큰 값이 포함되어 있을 때 발생합니다. 이런 오류는 데이터 전처리를 어떻게 하느냐에 따라 다양한 원인을 가질 수 있습니다. 이번 블로그에서는 이러한 오류가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 위와 같은 'ValueError'가 발생할 수 있는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as np# 데이터에 NaN 값 추가.. 2024. 10. 10.
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