matplotlib ValueError: 배열의 크기는 일치해야 합니다 오류 해결하기

소개

파이썬에서 matplotlib를 사용할 때 종종 발생할 수 있는 'ValueError: shapes not aligned' 오류는 데이터를 시각화하기 위해 배열 또는 리스트의 크기가 일치하지 않을 때 발생합니다. 이 오류는 주로 데이터의 차원이 다르거나, 시각화하려는 데이터의 길이가 서로 맞지 않을 때 생깁니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'ValueError: shapes not aligned' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# x와 y 데이터 생성
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([10, 20, 30])  # 길이가 다른 y 배열

# 데이터 플롯팅
plt.plot(x, y)
plt.show()

에러 해결 방법

1. x와 y의 길이 일치시키기

가장 간단한 해결책은 x와 y 배열의 크기를 동일하게 만드는 것입니다. 아래 코드처럼 y 배열의 값을 추가하거나 제거하여 길이를 맞출 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# x와 y 데이터 생성
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([10, 20, 30, 40])  # x와 동일한 길이의 y 배열

# 데이터 플롯팅
plt.plot(x, y)
plt.show()

2. 데이터의 형태 확인하기

데이터의 형태를 확인하고 확인할 수 있는 경우가 있습니다. 두 배열의 형태를 확인하려면 np.shape() 함수를 사용할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# x와 y 데이터 생성
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([10, 20, 30])  # 길이가 다른 y 배열

# 데이터 형태 확인
print(f"x의 형태: {np.shape(x)}")
print(f"y의 형태: {np.shape(y)}")

# 데이터 플롯팅 - 오류 발생
plt.plot(x, y)
plt.show()

3. 다양한 시각화 방법 고려하기

x와 y 데이터의 길이가 다르고 이를 동시에 시각화할 수 없는 경우 다양한 시각화 방법을 고려할 수도 있습니다. 예를 들어, 두 개의 개별적인 플롯을 만들어서 시각화할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# x와 y 데이터 생성
x1 = np.array([1, 2, 3, 4])
y1 = np.array([10, 20, 30, 40])  
x2 = np.array([1, 2, 3])
y2 = np.array([15, 25, 35])  

# 데이터 플롯팅
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x1, y1)
plt.title("첫 번째 플롯")

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x2, y2)
plt.title("두 번째 플롯")

plt.tight_layout()
plt.show()

마무리

이 블로그 글에서는 matplotlib에서 발생할 수 있는 'ValueError: shapes not aligned' 에러의 해결 방법을 살펴보았습니다. 배열의 길이를 일치시키거나, 데이터의 형태를 확인하고, 여러 시각화 방법을 고려함으로써 이 오류를 극복할 수 있습니다. 데이터 시각화를 할 때는 항상 데이터의 길이와 형태에 유의하여야 하며, 문제가 발생할 때에는 원인을 찾고 적절한 해결책을 적용하는 것이 중요합니다.