NumPy TypeError: data type 'object' not understood 오류 해결하기

소개

NumPy를 사용하여 배열을 생성하는 과정에서 'TypeError: data type 'object' not understood' 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이 오류는 주로 NumPy가 이해하지 못하는 데이터 타입을 사용하려 할 때 발생합니다. 오늘은 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'TypeError: data type 'object' not understood' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.

import numpy as np

# 잘못된 데이터 타입으로 배열 생성
data = [1, 2, 'three', 4]
array = np.array(data, dtype='object')
print(array)

에러 해결 방법

1. 올바른 데이터 유형 지정

NumPy는 특정 데이터 유형을 요구하며, 객체 유형이 필요한 경우에는 'dtype=object'를 명시적으로 지정해 줄 필요가 있습니다. 그러나, 일반적으로 다양한 데이터 유형이 포함된 경우, 객체 유형 보다는 다른 적절한 데이터 유형을 선택하는 것이 좋습니다.

import numpy as np

# 정수형 데이터로만 배열 생성
data = [1, 2, 3, 4]
array = np.array(data, dtype=int)
print(array)

2. 데이터 타입 확인하기

배열을 생성하기 전에 데이터의 타입을 확인하고, 적절한 데이터 유형으로 변환하는 것도 좋은 방법입니다. np.asarray() 함수는 입력 데이터를 NumPy 배열로 변환해 주므로 확인할 수 있습니다.

import numpy as np

data = [1, 2, 'three', 4]

# 데이터 타입 확인
try:
    array = np.array(data)
except TypeError as e:
    print(f"오류 발생: {e}. 데이터가 모두 비슷한 타입인지 확인해주세요.")

# 모든 데이터를 문자열로 변환
data_corrected = [str(x) for x in data]
array_corrected = np.array(data_corrected)
print(array_corrected)

마무리

이 블로그 글에서는 NumPy에서 발생하는 'TypeError: data type 'object' not understood' 오류 해결 방법을 살펴보았습니다. 올바른 데이터 유형을 지정하거나 데이터의 타입을 미리 확인함으로써 이러한 오류를 극복할 수 있습니다. NumPy를 사용할 때는 데이터 유형의 중요성을 항상 인지하고 적절한 구현을 통해 효율적인 배열 생성 작업을 해보시기 바랍니다.