numpy IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0 오류 해결하기

소개

NumPy에서 'IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0' 오류는 종종 발생하는 문제입니다. 이 오류는 불리언 배열의 길이가 인덱스할 배열의 길이와 일치하지 않을 때 발생합니다. 오늘은 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

우선, 'IndexError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.

import numpy as np

# 샘플 데이터 생성
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 불리언 인덱스 생성 (길이가 일치하지 않음)
bool_index = np.array([True, False, True])

# 오류 발생
filtered_data = data[bool_index]
print(filtered_data)

에러 해결 방법

1. 불리언 배열의 길이 확인

가장 먼저 할 일은 불리언 배열의 길이가 인덱스할 배열의 길이와 일치하는지 확인하는 것입니다.

import numpy as np

# 샘플 데이터 생성
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 불리언 인덱스 (길이가 일치하도록 수정)
bool_index = np.array([True, False, True, False, True])

# 오류 해결
filtered_data = data[bool_index]
print(filtered_data)

2. 불리언 배열 생성 방법 점검

불리언 배열을 생성할 때의 조건이 올바르게 설정되었는지 다시 한 번 점검해야 합니다. 예를 들어, 필터링 조건이 결과 배열의 길이와 맞아야 합니다.

import numpy as np

# 샘플 데이터 생성
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 조건에 맞는 불리언 인덱스 생성
bool_index = data > 2  # 데이터 중 2보다 큰 값 추출

# 오류 해결
filtered_data = data[bool_index]
print(filtered_data)

3. 차원 일치점 확인

불리언 배열 및 인덱스할 배열이 모두 같은 차원을 가질 필요가 있습니다. 이 점도 항상 체크해야 합니다.

import numpy as np

# 샘플 데이터 생성
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 불리언 인덱스 생성 (가장 바깥 차원에 대해 설정)
bool_index = np.array([True, False])  # 2D 배열의 행에 대한 필터링

# 오류 해결
filtered_data = data[bool_index, :]
print(filtered_data)

마무리

이 블로그 글에서는 NumPy에서 발생하는 'IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0' 오류에 대한 몇 가지 해결 방법을 살펴보았습니다. 불리언 배열의 길이를 일치시키고, 조건을 올바르게 설정하며, 차원을 확인함으로써 이러한 오류를 극복할 수 있습니다. NumPy를 사용할 때는 데이터의 형태와 차원에 대한 이해가 매우 중요하게 작용할 것입니다.