소개
NumPy를 사용하면서 'TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'' 에러가 발생하는 일은 흔히 겪을 수 있는 문제입니다. 이 오류는 보통 NumPy 배열을 해시 가능한 구조체인 셋(set)이나 딕셔너리의 키(key)로 사용하고자 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류 발생 원인과 해결책에 대해 알아보겠습니다.
에러 발생 예시 코드
먼저, 'TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.
import numpy as np
# NumPy 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3])
# 배열을 딕셔너리의 키로 사용하려고 시도
my_dict = {arr: "value"}
에러 해결 방법
1. 배열을 튜플로 변환하기
NumPy 배열을 해시 가능하게 하려면, 배열을 튜플로 변환하여 사용해야 합니다. 튜플은 해시 가능하기 때문에, 이를 통해 딕셔너리의 키로 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
# NumPy 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3])
# 배열을 튜플로 변환하여 딕셔너리의 키로 사용
my_dict = {tuple(arr): "value"}
print(my_dict)
2. 해시 가능한 데이터 구조와 해시 불가능한 데이터 구조의 차이 이해하기
해시 가능한 객체(예: 문자열, 튜플)는 변하지 않는 값이지만, 해시 불가능한 객체(예: NumPy 배열, 리스트)는 변화 가능성이 있어 해시로 사용할 수 없습니다. 이를 염두에 두고 코드를 작성해야 합니다.
import numpy as np
# 다양한 해시 가능성과 불가능성의 예시
hashable_tuple = (1, 2, 3) # 해시 가능
non_hashable_array = np.array([1, 2, 3]) # 해시 불가능
# 집합과 딕셔너리 사용 예시
my_set = {hashable_tuple} # 성공
# my_set = {non_hashable_array} # TypeError 발생
마무리
이 블로그 글에서는 NumPy에서 발생하는 'TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'' 에러의 원인과 해결 방법에 대해 살펴보았습니다. 주로 NumPy 배열을 해시 가능한 구조체로 사용하고자 할 때 이러한 오류가 발생하므로, 배열을 튜플로 변환하거나 해시 가능성의 개념을 이해하고 사용하는 것이 중요합니다. NumPy를 이용할 때는 데이터 타입에 대한 이해가 매우 중요하니, 항상 코드를 작성하기 전에 주의 깊게 생각해 보시기 바랍니다!