numpy ValueError: could not broadcast input array from shape (3,4) into shape (3,3) 오류 해결하기

소개

Numpy를 사용하다 보면 종종 배열 처리와 관련된 에러에 직면하게 됩니다. 그 중에서도 'ValueError: could not broadcast input array from shape (3,4) into shape (3,3)' 오류는 배열의 형태(shape)가 일치하지 않을 때 발생합니다. 이 오류는 다양한 상황에서 발생할 수 있으며, 특히 배열의 차원이 다를 때 나타납니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'ValueError: could not broadcast input array from shape (3,4) into shape (3,3)' 오류를 발생시킬 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.

import numpy as np

# (3,3) 형태의 배열 생성
array_a = np.zeros((3, 3))

# (3,4) 형태의 배열 생성
array_b = np.ones((3, 4))

# shape가 다른 배열을 대입하려고 하면 에러 발생
array_a[:] = array_b

에러 해결 방법

1. 배열의 차원 일치시키기

가장 간단한 해결 방법은 배열의 차원을 맞추는 것입니다. 예를 들어, 주어진 배열을 적절한 형태로 변형하는 방법입니다.

import numpy as np

# (3, 3) 형태의 배열 생성
array_a = np.zeros((3, 3))

# (3, 4) 형태의 배열 생성 후 필요한 형태로 자르기
array_b = np.ones((3, 4))
array_b_cropped = array_b[:, :3]  # (3, 3) 형태로 자르기

# 대입
array_a[:] = array_b_cropped
print(array_a)

2. 빈 배열 또는 제로 배열 사용하기

시작 배열을 상대방의 차원에 맞추는 대신에 실제로 필요한 만큼의 크기로 제로 배열을 생성하는 방법도 있습니다.

import numpy as np

# (3, 4) 형태의 배열 생성
array_b = np.ones((3, 4))

# (3, 4) 형태의 빈 배열 생성
array_a = np.zeros((3, 4))

# 대입
array_a[:] = array_b
print(array_a)

3. Broadcasting 활용하기

Numpy의 broadcasting 규칙을 활용하여 형상을 맞출 수도 있습니다. 이는 자주 사용되는 방법이며, 더 많은 유연성을 제공하죠.

import numpy as np

# (3, 4) 형태의 배열 생성
array_b = np.ones((3, 4))

# (3, 3) 형태의 배열 생성
array_a = np.zeros((3, 3))

# broadcasting을 통해 대입, 단 shape을 잘 맞춰야 합니다.
array_a = array_b[:, :3]
print(array_a)

마무리

이번 블로그 글에서는 'ValueError: could not broadcast input array from shape (3,4) into shape (3,3)' 오류의 원인과 해결 방법에 대해 살펴보았습니다. 배열의 형상을 조정하거나 변형하여 오류를 피하는 것이 중요하며, Numpy의 broadcasting 기능을 활용하면 보다 유연하게 배열을 다룰 수 있습니다. 항상 배열의 형태를 주의 깊게 확인하시고, 필요한 크기로 적절히 조정하세요!