소개
파이썬의 NumPy를 사용할 때 'AssertionError: Data mismatch on input' 오류는 데이터의 모양이나 타입이 일치하지 않을 때 발생하는 경우가 많습니다. 이러한 오류를 해결하기 위해 어떤 원인이 있는지, 그리고 이를 어떻게 극복할 수 있는지를 살펴보겠습니다.
에러 발생 예시 코드
먼저, 'AssertionError: Data mismatch on input' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.
import numpy as np
# 잘못된 데이터 배열 생성 (문자열과 숫자가 혼합됨)
data = np.array([[1, 2], [3, 'four']])
# 데이터 타입을 float로 변환 시도
data_float = np.asarray(data, dtype=np.float32)
에러 해결 방법
1. 데이터 타입 및 모양 확인
가장 먼저 해야 할 일은 입력 데이터의 타입과 모양을 확인하는 것입니다. 데이터 타입이 일관되지 않거나 서로 다른 형식이 혼합되어 있다면, 이를 일치시키도록 합니다.
import numpy as np
# 올바른 데이터 배열 생성 (모두 숫자)
data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 데이터 타입을 float로 변환
data_float = np.asarray(data, dtype=np.float32)
print(data_float)
2. 데이터 정제
데이터가 혼합된 경우에는 반드시 이를 정제하거나 올바른 형식으로 변환해야합니다. 문자열이 포함되어 있는 경우, 이를 제거하거나 적절한 숫자로 변환하세요.
import numpy as np
# 데이터 정제 (문자열을 숫자로 바꾸거나 제거)
data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 잘못된 데이터를 수정
data_cleaned = np.where(data == 'four', 4, data)
# float로 변환
data_float = np.asarray(data_cleaned, dtype=np.float32)
print(data_float)
3. 데이터 형식 일치
입력 배열을 사용해야 하는 함수에서 요구하는 형식을 잘 살펴보세요. 모든 요소가 동일한 데이터 타입이어야 합니다. 이를 위해서 타입을 명시적으로 선언하는 것도 좋은 방법입니다.
import numpy as np
# 데이터를 전부 float으로 변환
data = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
# 올바른 형식으로 입력
assert data.dtype == np.float32, "입력 데이터 타입이 맞지 않습니다."
data_float = np.asarray(data, dtype=np.float32)
print(data_float)
마무리
이 블로그 글에서는 NumPy에서 발생하는 'AssertionError: Data mismatch on input' 에러에 대해 간단한 해결 방법을 살펴보았습니다. 데이터 타입과 모양을 확인하고, 필요에 따라 데이터를 정제함으로써 이러한 오류를 방지할 수 있습니다. NumPy를 사용할 때는 항상 데이터의 일관성을 유지하고, 요구되는 형식을 준수하는 것이 중요합니다.