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Python2720

numpy AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'shape' 오류 해결하기 소개파이썬에서 NumPy를 사용하다가 'AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'shape'' 에러가 발생하는 경우는 드물지 않습니다. 이 오류는 주로 NumPy 배열 객체에 잘못된 방식으로 접근하려 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이러한 에러가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'shape'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as np# NumPy 배열 생성array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 잘못된 접근: 'sha.. 2024. 10. 9.
numpy KeyError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. 오류 해결하기 소개Numpy를 사용할 때 가끔씩 마주치는 'KeyError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.' 오류는 매우 혼란스럽고, 특히 조건문이나 필터링 작업을 수행할 때 자주 발생할 수 있습니다. 이 오류의 핵심은 배열이 여러 요소를 가질 때 그것의 진리 값을 평가하려 할 때입니다. 이번 블로그 포스트에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 다뤄보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저 위의 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import numpy as np# 난수 배열 생성arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 조건문에서 배열 사용if arr > 3: print("Some element.. 2024. 10. 9.
numpy IndexError: negative dimensions are not allowed 오류 해결하기 소개NumPy를 사용할 때 'IndexError: negative dimensions are not allowed' 오류는 가끔 발생하는 문제입니다. 이 오류는 일반적으로 배열이나 행렬을 생성할 때 음수 차원을 지정하려 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이러한 에러가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'IndexError: negative dimensions are not allowed' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as np# 잘못된 차원으로 배열 생성 시도array = np.zeros((-3, 4)) # 음수 차원 사용print(array)에러 해결 방법1. 올바른 차원 사용하기가장 간단하고 직관적인 .. 2024. 10. 9.
numpy AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'shape' 오류 해결하기 소개NumPy를 사용하다가 'AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'shape'' 에러는 꽤 흔히 발생할 수 있는 오류입니다. 이 오류는 종종 튜플을 NumPy 배열로 잘못 다루었을 때 발생합니다. 오늘 이 블로그 글에서는 이러한 에러의 원인과 해결 방법을 자세히 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'shape'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import numpy as np# 두 배열의 형태를 튜플로 생성shape1 = (2, 3)shape2 = (3, 4)# 두 모양을 합치려고 시도합니다 (계산하지 않음)result = np.concat.. 2024. 10. 9.
파이썬 numpy.floor 함수 활용하기 Numpy Floor 함수 소개:Numpy의 `numpy.floor` 함수는 주어진 숫자나 배열의 각 요소를 내림하여 작거나 같은 정수로 만드는 함수입니다. 이 함수를 사용하면 실수형 데이터를 다룰 때 유용하게 사용할 수 있습니다.기본 사용법:`numpy.floor` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 숫자를 내림하는 예제 num = 3.14 floor_num = np.floor(num) print("내림된 숫자:", floor_num)위 예시 코드에서 `np.floor(num)`은 주어진 숫자를 내림하여 작거나 같은 정수로 만듭니다.예시 코드:배열의 각 요소를 내림하는 예제:# 배열의 각 요소를 내림하는 예제 array = np.array([1.1, 2.2, 3... 2024. 10. 9.
파이썬 numpy.fft.fftshift 함수 활용하기 파이썬 FFT의 매력: numpy.fft.fftshift 함수로 주파수 스펙트럼 중심 맞추기신호 처리와 주파수 분석에서 빠른 푸리에 변환(Fourier Transform)의 중요성은 두말할 필요가 없습니다. NumPy의 numpy.fft.fftshift 함수는 주파수 스펙트럼의 주파수를 이동시켜 일반적으로 사각형 형태의 데이터에서 주파수 성분을 중앙에 위치시킵니다. 이 포스팅에서는 numpy.fft.fftshift의 사용법과 간단한 예제를 통해 주파수 스펙트럼의 이해를 돕겠습니다.numpy.fft.fftshift 함수 소개numpy.fft.fftshift 함수는 푸리에 변환의 결과인 주파수 배열에서 0Hz(DC 성분)가 중앙에 위치하도록 배열을 변화시킵니다. 이 과정은 주파수 분석 시 데이터의 시각적 이.. 2024. 10. 8.
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