소개
Numpy를 사용할 때 'ValueError: unexpected shape in concatenation' 오류는 특히 배열을 합칠 때 자주 나타나는 문제입니다. 이 오류는 합치려는 배열의 형태가 일치하지 않을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 오류 발생의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.
에러 발생 예시 코드
먼저, 'ValueError: unexpected shape in concatenation' 오류가 발생할 수 있는 간단한 코드를 살펴봅시다.
import numpy as np
# 두 개의 배열 생성
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6, 7]])
# 배열 합치기
result = np.concatenate((array1, array2), axis=0)
print(result)
에러 해결 방법
1. 배열의 형태 확인하기
합치기 전에 각 배열의 형태를 확인해야 합니다. 각 배열의 차원이 맞는지 확인하세요.
import numpy as np
# 두 개의 배열 생성
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6, 7]])
# 배열 형태 확인
print(array1.shape)
print(array2.shape)
2. 배열의 형태 조정하기
배열을 합치기 전에 필요에 따라 배열의 형태를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 'array2'의 형태를 'array1'과 맞추기 위해 reshape 메서드를 사용하여 조정할 수 있습니다.
import numpy as np
# 두 개의 배열 생성
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6]])
# array2를 array1의 행 수에 맞게 변형
array2_reshaped = array2.reshape(1, 2)
# 배열 합치기
result = np.concatenate((array1, array2_reshaped), axis=0)
print(result)
3. axis 인자 재조정하기
합치기 연산에서 사용하고자 하는 축(axis)이 적절한지 확인하세요. 배열의 형태에 따라 axis 파라미터를 바탕으로 올바른 축을 선택해야 합니다. 예를 들어, axis=1로 합치면 열 기준으로 합쳐질 것입니다.
import numpy as np
# 두 개의 배열 생성
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5], [6]])
# 배열 합치기 (axis=1)
result = np.concatenate((array1, array2), axis=1)
print(result)
마무리
이 블로그 글에서는 Numpy에서 발생할 수 있는 'ValueError: unexpected shape in concatenation' 오류의 원인과 그 해결 방법에 대해 알아보았습니다. 배열의 형태를 확인하고 조정하는 것이 중요하며, 올바른 축을 선택하는 것도 필수적입니다. Numpy 배열을 다룰 때는 항상 배열의 형상과 축에 주의하여 최적의 결과를 얻으시길 바랍니다!