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Python2720

sklearn TypeError: NoneType 객체를 서브스크라이브할 수 없음 오류 해결하기 소개scikit-learn을 사용하다 보면 가끔 'TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable'라는 에러에 부딪힐 수 있습니다. 이 에러는 주로 None 값을 가진 객체에 대해 서브스크립션(인덱스를 통해 접근)을 시도할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 발생 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.datasets import load_iris# 아이리스 데이터를 로드data = load_iris()# None 값을 가진 옵션을 설정target_nam.. 2025. 9. 19.
sklearn TypeError: '<' not supported between 인스턴스 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때 가끔 'TypeError: '에러 발생 예시 코드먼저, 위에서 언급한 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 예시 데이터 (문자열 포함)data = [[1, 2], [2, 'a'], [3, 4]]# StandardScaler로 데이터 스케일링 시도scaler = StandardScaler()scaler.fit(data)에러 해결 방법1. 데이터 타입 검증우선, 데이터에 어떤 타입들이 포함되어 있는지 확인해야 합니다. 숫자가 아닌 값이 있다면 이를 처리해야 합니다. 다음 코드는 데이터를 필터링하여 숫자만 포함되도록 합니다.import .. 2025. 9. 19.
sklearn RuntimeError: num_samples가 0인 경우 오류 해결하기 소개파이썬의 sklearn을 사용하다 보면 'RuntimeError: num_samples=0'이라는 오류를 마주칠 때가 있습니다. 이 오류는 주로 모델을 학습시키거나 예측할 때 주어진 데이터셋이 빈 경우 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'RuntimeError: num_samples=0' 에러가 발생할 가능성이 있는 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport numpy as np# 빈 데이터셋 생성X_train = np.array([]).reshape(0, 2) # 2개의 피처를 가진 빈 데이터셋y_train = np.array([]) .. 2025. 9. 19.
Scatter 객체로 고급 산점도 만들기 Scatter 객체로 고급 산점도 만들기데이터 시각화의 세계에 오신 것을 환영합니다! 이 포스팅에서는 Matplotlib 라이브러리의 Scatter 객체를 활용하여 고급 산점도를 만드는 방법을 탐구해보겠습니다. 데이터의 추세와 패턴을 시각적으로 표현하는 것은 데이터 분석에서 매우 중요한 단계입니다.Scatter 객체란?Scatter 객체는 Matplotlib의 고급 시각화 기법 중 하나로, 데이터를 점(포인트)으로 표현합니다. 각 점은 x와 y 좌표 (그리고 추가 정보)를 가지며, 이를 통해 데이터 분포를 한눈에 확인할 수 있습니다. 산점도는 특정 변수 간의 관계를 이해하는 데 매우 유용합니다.주요 기능다양한 색상과 크기로 데이터 포인트를 구분할 수 있습니다.추가 매개변수를 통해 다양한 스타일을 적용할 .. 2025. 9. 19.
Pie 객체로 인터랙티브한 파이 차트 만들기 파이썬으로 인터랙티브한 파이 차트 만들기: Pie 객체 활용하기데이터 시각화는 우리에게 복잡한 정보를 쉽게 전달할 수 있는 훌륭한 도구입니다. 그중에서도 파이 차트는 데이터의 비율을 직관적으로 보여줄 수 있는 시각적 요소로 많이 사용됩니다. 파이썬의 Matplotlib 라이브러리의 Pie 객체를 사용하여 인터랙티브한 파이 차트를 만들 수 있는 방법을 소개합니다.Pie 객체와 인터랙티브한 시각화Matplotlib의 Pie 객체는 각 데이터 항목의 비율을 시각적으로 표현하는 데 유용하며, 다양한 속성으로 디자인을 조정할 수 있습니다. 인터랙티브한 차트를 통해 사용자는 마우스 호버와 클릭으로 추가 정보를 얻을 수 있어도 이점이 있습니다.기본 구조import matplotlib.pyplot as plt# 데이터.. 2025. 9. 19.
그래프 레이아웃 설정을 위한 Layout 객체 활용하기 그래프 레이아웃 설정을 위한 Layout 객체 활용하기데이터 시각화는 복잡한 데이터 세트를 이해하기 쉽게 만들어 줍니다. 그리고 그 중심에는 바로 그래프의 레이아웃이 있습니다. 이번 포스트에서는 Plotly에서 제공하는 Layout 객체를 활용하여 그래프 레이아웃을 어떻게 설정하는지 알아보겠습니다.Layout 객체 소개Layout 객체는 Plotly에서 그래프의 도형, 축, 범례, 배경 등의 레이아웃 설정을 세밀하게 조정할 수 있게 해줍니다. 이 객체를 잘 활용하면 데이터 시각화를 더욱 매력적으로 만들 수 있습니다.객체 시그니처layout = go.Layout(title='Your Graph Title', xaxis=dict(title='X Axis Title'), yaxis=dict(title='Y A.. 2025. 9. 19.
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