numpy LinAlgError: Matrix is not invertible 오류 해결하기

소개

NumPy를 사용하여 선형 대수 계산을 수행할 때, 'LinAlgError: Matrix is not invertible' 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주어진 행렬이 비가역적일 때 발생하는데, 즉 역행렬이 존재하지 않는 경우입니다. 이 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'LinAlgError: Matrix is not invertible' 오류가 발생할 수 있는 간단한 코드 예제를 살펴보겠습니다.

import numpy as np

# 비가역적 행렬 생성 (행렬식이 0)
matrix = np.array([[1, 2], [2, 4]])

# 역행렬 계산 시도
inverse_matrix = np.linalg.inv(matrix)
print(inverse_matrix)

에러 해결 방법

1. 행렬식 확인하기

우선, 행렬이 비가역적인 이유 중 하나는 행렬식이 0인 경우입니다. 따라서 행렬식(determinant)을 확인해보고, 비가역적인지 여부를 검사할 수 있습니다.

import numpy as np

# 비가역적 행렬 생성 (행렬식이 0)
matrix = np.array([[1, 2], [2, 4]])

# 행렬식 계산
det = np.linalg.det(matrix)
print("행렬식:", det)

# 역행렬 계산 여부 확인
if det != 0:
    inverse_matrix = np.linalg.inv(matrix)
    print("역행렬:", inverse_matrix)
else:
    print("역행렬이 존재하지 않습니다.")

2. 비가역적 행렬 수정하기

비가역적 행렬을 피하기 위해서는 행렬의 요소를 조정하여 행렬식이 0이 아닌 상태로 만들어야 합니다. 예를 들어, 위 예시에서 두 번째 행을 조정해보겠습니다.

import numpy as np

# 수정된 행렬 생성
modified_matrix = np.array([[1, 2], [2, 3]])

# 역행렬 계산
inverse_matrix = np.linalg.inv(modified_matrix)
print("역행렬:", inverse_matrix)

마무리

이번 블로그 글에서는 NumPy에서 발생하는 'LinAlgError: Matrix is not invertible' 오류에 대한 해결 방법을 살펴보았습니다. 행렬식을 확인하고 비가역적 행렬을 수정함으로써 문제를 해결할 수 있습니다. 선형 대수 계산을 수행할 때는 행렬이 역행렬을 가질 수 있는지 항상 확인하는 것이 중요합니다. 통계 또는 머신러닝에서 깊이있는 결과를 도출하면서 이러한 오류들을 잘 처리하시길 바랍니다!