numpy RuntimeWarning: Mean of empty slice. 오류 해결하기

소개

NumPy를 사용할 때 가끔 'RuntimeWarning: Mean of empty slice'라는 경고가 발생하는 경험을 해보셨나요? 이 경고는 보통 배열이 비어 있을 때 평균을 계산하려고 시도할 때 나타납니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'RuntimeWarning: Mean of empty slice' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.

import numpy as np

# 빈 배열 생성
empty_array = np.array([])

# 빈 배열의 평균을 계산
mean_value = np.mean(empty_array)
print(mean_value)

에러 해결 방법

1. 배열이 비어 있는지 확인

평균을 계산하기 전에 배열이 비어 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 조건문을 사용하여 배열의 크기를 체크할 수 있습니다. 이렇게 하면 불필요한 경고를 방지할 수 있습니다.

import numpy as np

# 빈 배열 생성
empty_array = np.array([])

# 배열이 비어 있는지 확인하고 평균 계산
if empty_array.size > 0:
    mean_value = np.mean(empty_array)
    print(mean_value)
else:
    print("배열이 비어 있습니다.")

2. 기본값 설정하기

또한, 평균을 구할 때 빈 배열인 경우 기본값을 설정하여 경고를 피할 수 있습니다. NumPy의 `mean` 메서드에 `out` 매개변수를 사용하여 기본값을 지정할 수 있습니다.

import numpy as np

# 빈 배열 생성
empty_array = np.array([])

# 기본값을 설정하여 평균 계산
mean_value = np.mean(empty_array) if empty_array.size > 0 else 0
print(mean_value)

마무리

이 블로그 글에서는 NumPy에서 발생하는 'RuntimeWarning: Mean of empty slice' 경고의 원인과 간단한 해결 방법을 살펴보았습니다. 배열이 비어 있는지 확인하고 조건부로 평균을 계산하거나 기본값을 설정하여 이러한 오류를 예방할 수 있습니다. NumPy를 사용할 때는 항상 입력 데이터의 유효성을 체크하여 보다 안전하게 작업하는 것이 중요합니다.