numpy LinAlgError: Array must not contain infs or NaNs 오류 해결하기

소개

NumPy를 사용하다 보면 'LinAlgError: Array must not contain infs or NaNs' 오류를 경험할 수 있습니다. 이 오류는 보통 배열에 무한 값(infs)이나 정의되지 않은 값(NaNs)이 포함될 때 발생합니다. 이 포스트에서는 이러한 오류의 원인과 이를 해결하기 위한 방법을 배워보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 해당 오류가 발생할 수 있는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.

import numpy as np

# NaN이 포함된 배열 생성
array_with_nan = np.array([[1, 2], [np.nan, 4]])

# 행렬 곱 연산 시도
result = np.linalg.inv(array_with_nan)
print(result)

에러 해결 방법

1. NaN 및 Inf 값을 검출하고 제거하기

NumPy에서 NaN 또는 Inf 값을 처리하기 위해, 먼저 이러한 값들을 검출하고, 필요한 경우 제거하는 것이 좋습니다.

import numpy as np

# NaN이 포함된 배열 생성
array_with_nan = np.array([[1, 2], [np.nan, 4]])

# NaN 또는 inf 값 확인
if np.any(np.isnan(array_with_nan)) or np.any(np.isinf(array_with_nan)):
    print("배열에 NaN 또는 Inf 값이 포함되어 있습니다.")
    # NaN 값 제거
    array_fixed = array_with_nan[~np.isnan(array_with_nan)].reshape(-1, 2)
    print("NaN 값이 제거된 배열:", array_fixed)
else:
    result = np.linalg.inv(array_with_nan)
    print(result)

2. NaN 및 Inf 처리 후 연산 시도하기

NaN 및 Inf 값을 처리한 후에는 다시 연산을 시도해보세요. 아래의 예시 코드처럼 수정할 수 있습니다.

import numpy as np

# NaN이 포함된 배열 생성
array_with_nan = np.array([[1, 2], [np.nan, 4]])

# NaN 값을 0으로 대체
array_no_nan = np.nan_to_num(array_with_nan)

# 행렬 곱 연산 시도
try:
    result = np.linalg.inv(array_no_nan)
    print(result)
except np.linalg.LinAlgError as e:
    print("LinAlgError 발생:", e)

마무리

이 블로그 글에서는 NumPy에서 발생하는 'LinAlgError: Array must not contain infs or NaNs' 오류에 대한 해결 방법을 살펴보았습니다. 배열에 포함된 NaN 또는 Inf 값을 확인하고 처리하여 이러한 오류를 극복할 수 있습니다. 언제나 안전하게 데이터를 처리하고, NumPy의 강력한 기능을 활용하여 더욱 발전하는 코딩을 이어가시길 바랍니다!