Numpy Unequal dimensions in the operation 오류 해결하기

소개

Numpy 배열을 사용하다 보면 'Unequal dimensions in the operation' 오류가 발생하는 경우가 자주 생깁니다. 이 오류는 수행하려는 배열의 차원이 서로 일치하지 않을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러가 발생하는 원인과 그 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'Unequal dimensions in the operation' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.

import numpy as np

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

# 배열의 덧셈 연산
result = array1 + array2
print(result)

에러 해결 방법

1. 배열의 차원 확인 및 조정

먼저, 배열의 차원을 확인하고 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 배열의 모양이 맞지 않으면 Numpy의 브로드캐스팅 기능을 활용하여 문제를 해결할 수 있습니다.

import numpy as np

# 두 개의 배열 생성
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([1, 2])  # 차원 조정을 위해 배열 크기 수정

# 배열의 덧셈 연산 (차원 조정 후)
result = array1 + array2[:, np.newaxis]  # 2차원으로 확장
print(result)

2. 배열의 모양을 적절히 맞추기

각 배열의 모양이 맞지 않으면 원하는 연산을 수행할 수 없습니다. 원하는 모양으로 맞추기 위해 'reshape' 메서드를 사용할 수 있습니다.

import numpy as np

# 두 개의 배열 생성
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([1, 2, 3])  # 여전히 차원 불일치

# array2의 모양을 변경
array2_reshaped = array2.reshape(3, 1)  # 적절한 모양으로 변경

# 배열의 덧셈 연산
result = array1 + array2_reshaped
print(result)

마무리

이 블로그 글에서는 Numpy에서 발생하는 'Unequal dimensions in the operation' 오류에 대한 간단한 해결 방법을 살펴보았습니다. 배열의 차원을 확인하고 조정하거나, 'reshape' 메서드를 통해 배열 모양을 적절히 맞추어 오류를 극복할 수 있습니다. Numpy를 사용할 때는 배열의 모양과 크기를 항상 명심하고, 데이터의 일관성을 유지하는 것이 중요합니다.