numpy LinAlgError: Singular matrix 오류 해결하기

소개

Numpy 라이브러리에서 'LinAlgError: Singular matrix' 오류는 일반적으로 행렬이 역행렬을 가지지 않을 때 발생합니다. 이는 주로 행렬의 행이나 열이 선형적으로 종속적일 때 발생하는데, 이는 수학적으로 말하자면 행렬이 '특이'하다는 의미입니다. 이 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'LinAlgError: Singular matrix' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.

import numpy as np

# 특이 행렬 생성 (행렬 A의 두 번째 열이 첫 번째 열의 두 배)
A = np.array([[1, 2], 
              [2, 4]])

# 역행렬 계산
inv_A = np.linalg.inv(A)
print(inv_A)

에러 해결 방법

1. 행렬이 비특이하도록 수정

행렬의 열 또는 행이 다른 행이나 열의 선형 결합인 경우, 비특이 행렬을 만들어야 합니다. 예를 들어, 위의 예시에서 두 번째 열을 변경합니다.

import numpy as np

# 비특이 행렬 생성
A = np.array([[1, 2], 
              [2, 3]])  # 2열이 1열의 조합이 아님

# 역행렬 계산
inv_A = np.linalg.inv(A)
print(inv_A)

2. 행렬의 행렬식 확인하기

행렬이 특이한지 확인하기 위해 행렬의 행렬식을 계산할 수 있습니다. 행렬식이 0이면 행렬이 특이하므로 역행렬이 존재하지 않습니다.

import numpy as np

# 특이 행렬 생성
A = np.array([[1, 2], 
              [2, 4]])

# 행렬식 계산
det_A = np.linalg.det(A)
if det_A == 0:
    print("행렬 A는 특이행렬입니다.")
else:
    inv_A = np.linalg.inv(A)
    print(inv_A)

마무리

이 블로그 글에서는 Numpy에서 발생하는 'LinAlgError: Singular matrix' 오류와 그 해결 방법에 대해 알아보았습니다. 행렬이 비특이하도록 수정하거나, 행렬의 행렬식을 확인하여 오류들을 효과적으로 다룰 수 있습니다. 항상 수학적 원리에 기초하여 데이터와 연산을 고려하는 것이 중요합니다. 배열과 행렬의 다루는 기본적인 개념을 이해하며, 코드 작성 시 이러한 원칙을 염두에 두시길 바랍니다.