소개
NumPy를 사용하여 배열을 만들거나 처리할 때 가끔 발견되는 오류 중 하나가 'TypeError: data type 'object' not understood' 입니다. 이 오류는 주로 잘못된 데이터 타입을 사용하거나 NumPy가 해당 데이터 유형을 이해하지 못할 때 발생합니다. 오늘은 이 에러를 유발하는 원인과 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다.
에러 발생 예시 코드
먼저, 'TypeError: data type 'object' not understood' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.
import numpy as np
# 잘못된 데이터 생성
data = [1, 2, 'three', 4]
# NumPy 배열 생성 시도
array = np.array(data, dtype='object')
print(array)
에러 해결 방법
1. 데이터 타입 확인
NumPy 배열을 생성할 때, 데이터가 서로 다른 타입이라면, dtype='object'를 사용할 수 있습니다. 그러나 이 타입이 맞는지 확인하세요. 예를 들어, 리스트 안의 정수와 문자열이 섞여 있다면 이러면 문제가 발생할 수 있습니다.
import numpy as np
# 올바른 데이터 생성
data = [1, 2, 3, 4]
# NumPy 배열 생성
array = np.array(data, dtype=int)
print(array)
2. data 변환하기
리스트의 모든 데이터를 숫자로 변환하여 일관된 데이터 타입으로 만들 수 있습니다. 이를 통해 NumPy가 이해할 수 있는 형태로 바꿔보세요.
import numpy as np
# 데이터 변환
data = [1, 2, '3', 4] # 문자열이 포함된 데이터
data = [int(x) for x in data] # 모든 요소를 정수로 변환
# NumPy 배열 생성
array = np.array(data)
print(array)
3. 적절한 dtype 사용
특정한 데이터 타입을 지정할 때, 'object'를 사용하는 것이 적절하지 않은 경우도 있습니다. 데이터 타입을 신중히 선택하세요. 예를 들어, 정수 또는 부동 소수점을 사용하는 것이 더 적합할 수 있습니다.
import numpy as np
# 부동 소수점 데이터를 가진 리스트
data = [1.5, 2.3, 3.1, 4.4]
# NumPy 배열 생성
array = np.array(data, dtype=float)
print(array)
마무리
이 블로그 글에서는 NumPy를 사용할 때 겪을 수 있는 'TypeError: data type 'object' not understood' 에러의 원인과 이를 해결하기 위한 다양한 방법을 살펴보았습니다. 올바른 데이터 타입을 사용하는 것이 매우 중요하며, 이를 통해 NumPy 배열을 정상적으로 생성할 수 있습니다. NumPy를 활용하면서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하는 데 도움이 되길 바랍니다!