Numpy AssertionError: array must not contain infs or NaNs 오류 해결하기

소개

Numpy를 사용할 때 'AssertionError: array must not contain infs or NaNs' 오류는 꽤나 흔하게 발생하는 문제입니다. 이 오류는 일반적으로 Numpy 배열에 무한값(inf)이나 정의되지 않은 값(NaN)이 포함되어 있을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'AssertionError: array must not contain infs or NaNs' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.

import numpy as np

# NaN이 포함된 배열 생성
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])

# 배열의 평균 계산
mean_value = np.mean(arr)
print(mean_value)

에러 해결 방법

1. NaN과 Inf 값 처리하기

이 오류를 해결하기 위해서는 배열에서 NaN 또는 무한대 값을 먼저 처리해야 합니다. 예를 들어, NaN 값을 0으로 대체하거나 무시할 수 있습니다.

import numpy as np

# NaN이 포함된 배열 생성
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])

# NaN 값을 0으로 대체
arr = np.nan_to_num(arr)

# 배열의 평균 계산
mean_value = np.mean(arr)
print(mean_value)

2. 배열에서 NaN 및 Inf 필터링하기

또한, 배열에서 NaN이나 무한대 값을 필터링하여 제거할 수도 있습니다. 이렇게 함으로써, 배열을보다 안정성을 확보할 수 있습니다.

import numpy as np

# NaN이 포함된 배열 생성
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.inf])

# NaN 및 Inf 값을 제거
arr = arr[~np.isnan(arr) & ~np.isinf(arr)]

# 배열의 평균 계산
mean_value = np.mean(arr)
print(mean_value)

마무리

이 블로그 글에서는 Numpy에서 발생하는 'AssertionError: array must not contain infs or NaNs' 에러에 대한 간단한 해결 방법을 살펴보았습니다. NaN이나 무한대 값을 처리하거나 제거함으로써 이러한 오류를 극복할 수 있으며, 안전한 데이터 처리를 위해 항상 이러한 값들을 확인하는 것이 중요합니다. Numpy의 강력한 기능을 활용하면서, 데이터의 품질을 유지하는 것이 핵심입니다.