numpy ValueError: shapes (3,2) and (2,3) not aligned 오류 해결하기

소개

numpy를 사용하다 보면 때때로 'ValueError: shapes (3,2) and (2,3) not aligned'라는 오류에 직면하게 됩니다. 이러한 오류는 배열의 곱셈을 시도할 때 발생하며, 주로 두 배열의 차원이나 크기가 서로 맞지 않을 경우에 생기는 문제입니다. 이 글에서는 이 오류의 발생 원인과 함께 다양한 해결 방법을 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 우리가 자주 겪게 되는 이 오류를 발생시키는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.

import numpy as np

# 두 개의 numpy 배열 생성
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])  # shape: (3, 2)
b = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])  # shape: (2, 3)

# 배열 곱셈 시도
result = np.dot(a, b)  # 여기서 오류 발생
print(result)

에러 해결 방법

1. 배열의 차원 확인하기

먼저, 두 배열의 차원을 확인하여 곱셈이 가능한지를 체크해야 합니다. numpy의 shape 속성을 통해 확인할 수 있습니다.

print(a.shape)  # (3, 2)
print(b.shape)  # (2, 3)

2. 배열의 차원 맞추기

두 배열의 차원이 알맞게 맞춰져 있어야 합니다. 예를 들어, 두 번째 배열 b를 transpose하여 compatible한 형태로 바꾸면 오류를 해결할 수 있습니다.

result = np.dot(a, b.T)  # 이제 (3, 2)와 (3, 2) 곱을 수행
print(result)

3. 명시적 차원 변경하기

또는, reshape 메서드를 사용하여 배열의 차원을 변경할 수 있습니다. 가능하다면 적절한 형태로 변경해 주시면 됩니다.

b_reshaped = b.reshape(2, 3)
result = np.dot(a, b_reshaped)  # (3, 2)와 (2, 3) 여부 확인
print(result)

마무리

이 글에서는 numpy를 사용하여 배열 곱셈을 시도할 때 발생하는 'ValueError: shapes (3,2) and (2,3) not aligned' 오류에 대해 살펴보았습니다. 오류를 해결하기 위해서는 배열의 차원을 확인하고 필요한 경우 재조정하여 적절한 형태로 만들어야 합니다. 배열 크기와 차원의 일치가 항상 중요하므로, 연산을 시도하기 전에 확인하는 습관을 가지면 좋습니다.