NumPy TypeError: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray' are incompatible types 오류 해결하기

소개

NumPy를 사용하다 보면 'TypeError: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray' are incompatible types'라는 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 두 개의 ndarray 객체를 함께 연산하거나 비교할 때 발생하며, 장렬한 데이터 타입이 서로 호환되지 않을 때 주로 나타납니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

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

import numpy as np

# 두 개의 ndarray 생성
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 서로 다른 형태의 배열을 더하기 시도
result = array1 + array2
print(result)

에러 해결 방법

1. 배열의 형태를 맞추기

NumPy는 브로드캐스팅 규칙을 적용하지만, 서로의 형태가 호환되지 않는 경우에는 TypeError가 발생합니다. 따라서 두 배열의 형태를 맞춰주는 것이 필요합니다.

import numpy as np

# 두 개의 ndarray 생성
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([[1], [2], [3]])

# 형태가 일치하도록 수정 후 더하기
result = array1 + array2
print(result)

2. 데이터 타입을 확인하기

객체 간의 데이터 타입이 서로 다르면 TypeError가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 두 배열의 데이터 타입을 명확히 확인하고 필요시 타입을 변환해주어야 합니다.

import numpy as np

# 서로 다른 데이터 타입을 가진 배열 생성
array1 = np.array([1, 2, 3], dtype=float)
array2 = np.array([1, 2, 3], dtype=int)

# 데이터 타입 확인
print(array1.dtype, array2.dtype)

# 배열의 타입을 일치시킨 후 더하기
result = array1 + array2.astype(float)
print(result)

마무리

이 블로그 글에서는 NumPy에서 발생하는 'TypeError: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray' are incompatible types' 오류를 극복하는 방법을 살펴보았습니다. 배열의 형태를 맞추거나 데이터 타입을 확인하고 변환하여 이 오류를 해결할 수 있습니다. NumPy를 사용할 때는 데이터의 구조와 타입을 항상 염두에 두고 작업하는 것이 중요합니다. 여러분이 데이터 과학의 수많은 도전 과제를 극복하는 데 도움이 되기를 바랍니다!