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소개
NumPy를 사용하다가 "ValueError: Input array must be 1-dimensional" 오류를 마주하는 것은 매우 흔한 일입니다. 이 오류는 데이터가 예상한 형태, 즉 1차원 배열이 아닌 경우 발생합니다. 이 블로그 게시물에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.
에러 발생 예시 코드
먼저, "ValueError: Input array must be 1-dimensional" 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.
import numpy as np
# 2차원 배열 생성
array_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 2차원 배열을 1차원 배열로 변환 시도
result = np.sum(array_2d)
print(result)
에러 해결 방법
1. 1차원 배열로의 변환
만약 1차원 배열로 작업해야 한다면, 데이터를 잘못된 형태에서 올바른 형태로 변환하는 것이 중요합니다. 예를 들어, `flatten()` 또는 `ravel()` 메서드를 사용하여 다차원 배열을 1차원 배열로 변환할 수 있습니다.
import numpy as np
# 2차원 배열 생성
array_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 1차원 배열로 변환
array_1d = array_2d.flatten()
# 1차원 배열의 합 계산
result = np.sum(array_1d)
print(result)
2. 배열 차원 확인
배열의 차원과 구조를 사전에 확인하는 것도 중요합니다. `ndim` 속성을 사용하여 배열의 차원을 출력하면 어떤 차원의 배열인지 알 수 있습니다.
import numpy as np
# 2차원 배열 생성
array_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 배열의 차원 확인
print(f"차원: {array_2d.ndim}") # 2차원 배열
# 1차원 배열로 변환 후 차원 확인
array_1d = array_2d.flatten()
print(f"차원: {array_1d.ndim}") # 1차원 배열
마무리
이번 블로그에서는 NumPy에서 발생하는 "ValueError: Input array must be 1-dimensional" 오류에 대한 해결 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터의 차원을 점검하고, 올바른 데이터 구조를 사용하는 것이 매우 중요합니다. NumPy를 사용할 때는 필요에 따라 배열의 형태를 조정하여 오류 없이 원활히 작업할 수 있도록 하세요!
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