numpy RuntimeWarning: invalid value encountered in division 오류 해결하기

소개

NumPy를 사용할 때 'RuntimeWarning: invalid value encountered in division' 오류는 자주 발생하는 문제 중 하나입니다. 이 오류는 주로 0으로 나누려고 하거나 NaN(정의되지 않은 값)과 나누려고 할 때 발생합니다. 이러한 문제가 발생했을 때 어떻게 해결할 수 있는지 살펴보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.

import numpy as np

# 0으로 나누는 배열 생성
numerator = np.array([1, 2, 3, 4, 0])
denominator = np.array([2, 0, 1, 0, 5])

# 나누기 연산 수행
result = numerator / denominator
print(result)

에러 해결 방법

1. 0으로 나누는 경우 처리하기

가장 간단한 방법 중 하나는 0으로 나눈 경우를 피하는 것입니다. NumPy의 np.where() 함수를 사용하여 0인 경우에 대해 다른 값을 넣어줄 수 있습니다.

import numpy as np

numerator = np.array([1, 2, 3, 4, 0])
denominator = np.array([2, 0, 1, 0, 5])

# 0으로 나누는 경우 처리
safe_denominator = np.where(denominator == 0, 1, denominator)  # 0인 경우는 1로 대체
result = numerator / safe_denominator
print(result)

2. NaN(정의되지 않은 값) 체크하기

나누는 값을 체크하여 NaN이 나오는 경우를 사전에 처리하면 도움이 됩니다. 또한, 나누기 연산 후 NaN이 생기는 경우 np.nan_to_num() 함수를 사용하여 NaN을 0으로 대체할 수 있습니다.

import numpy as np

numerator = np.array([1, 2, np.nan, 4, 0])
denominator = np.array([2, 0, 1, 0, 5])

# 나누기 연산 후 NaN 대응
result = numerator / denominator
result = np.nan_to_num(result)  # NaN을 0으로 대체
print(result)

마무리

이번 블로그 글에서는 NumPy에서 발생하는 'RuntimeWarning: invalid value encountered in division' 오류에 대한 간단한 해결 방법을 알아보았습니다. 0으로 나누는 경우를 피하거나 NaN값을 미리 체크하는 방법으로 이러한 오류를 예방할 수 있습니다. 데이터를 다룸에 있어 각종 오류를 사전에 방지하는 것이 중요하니, 항상 경계를 게을리하지 마세요!