Python NumPy에서 발생하는 "ValueError: operands could not be broadcast together with shapes" 오류 해결 방법
NumPy에서 행렬 계산을 수행할 때 다음과 같은 오류가 발생할 수 있습니다.
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (100, 4) (4, 1)
이 오류는 두 행렬의 크기가 서로 맞지 않아 발생하는 "브로드캐스팅" 문제 때문입니다. NumPy는 배열 계산을 효율적으로 수행하기 위해 브로드캐스팅이라는 기술을 사용합니다. 브로드캐스팅은 크기가 다른 배열을 동일한 크기로 변환하여 계산을 수행하는 방식입니다. 하지만, 두 배열의 크기가 너무 다르거나 호환되지 않는 경우 브로드캐스팅이 불가능하여 위와 같은 오류가 발생합니다.
해결 방법
다음은 "ValueError: operands could not be broadcast together with shapes" 오류를 해결하는 방법입니다.
배열 크기 확인 및 조정
먼저, 오류 메시지에서 제공되는 두 배열의 크기를 확인해야 합니다. 메시지에서 (100, 4)와 (4, 1)은 각각 두 배열의 행과 열의 수를 나타냅니다. 이를 통해 두 배열의 크기가 얼마나 다른지 파악할 수 있습니다.
만약 두 배열의 크기가 크게 다르거나 호환되지 않는 경우, 하나 또는 두 배열의 크기를 조정해야 합니다. reshape() 함수를 사용하여 배열의 크기를 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 배열 a의 크기를 (4, 100)으로 변경할 수 있습니다.
a = a.reshape((4, 100))
행렬 연산 사용
만약 두 배열의 크기가 서로 호환된다면, np.dot() 함수를 사용하여 행렬 연산을 수행할 수 있습니다. np.dot() 함수는 두 배열을 곱하고 결과를 반환합니다. 예를 들어, 다음과 같이 배열 a와 b를 곱할 수 있습니다.
c = np.dot(a, b)
브로드캐스팅 규칙 이해
NumPy의 브로드캐스팅 규칙을 이해하면 이러한 오류를 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. NumPy 브로드캐스팅 규칙은 다음과 같습니다.
- 두 배열의 크기가 동일해야 합니다.
- 크기가 다른 경우, 축의 길이가 1인 축은 무시됩니다.
- 축의 길이가 일치하지 않는 경우, 오류가 발생합니다.
예제 코드
예제 1: 크기가 다른 배열
import numpy as np
a = np.arange(100)
b = np.arange(4)
try:
c = np.multiply(a, b)
except ValueError as e:
print(e)
이 코드를 실행하면 다음과 같은 오류가 발생합니다.
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (100,) (4,)
오류 메시지에서 알 수 있듯이, 배열 a의 크기는 (100,)이고, 배열 b의 크기는 (4,)입니다. 따라서 두 배열의 크기가 서로 다르기 때문에 브로드캐스팅이 불가능하고 오류가 발생합니다.
이 오류를 해결하려면 다음과 같이 배열 a의 크기를 조정해야 합니다.
a = a.reshape((4, 25))
c = np.multiply(a, b)
print(c)
[[ 0 1 2 3]
[ 25 26 27 28]
[ 50 51 52 53]
[ 75 76 77 78]]
배열 a의 크기를 (4, 25)로 조정했기 때문에 이제 두 배열의 크기가 동일하고 브로드캐스팅이 가능합니다.
예제 2: 호환되지 않는 배열
import numpy as np
a = np.arange(10)
b = np.arange(5)
try:
c = np.dot(a, b)
except ValueError as e:
print(e)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (10,) (5,)
오류 메시지에서 알 수 있듯이, 배열 a의 크기는 (10,)이고, 배열 b의 크기는 (5,)입니다. 두 배열의 행의 수는 동일하지만, 열의 수가 다릅니다. 따라서 두 배열의 크기가 호환되지 않아 브로드캐스팅이 불가능하고 오류가 발생합니다.
이 오류를 해결하려면 다음과 같이 배열 a 또는 b의 크기를 조정해야 합니다. 예를 들어, 배열 a의 크기를 (5, 2)로 조정하면 다음과 같이 됩니다.
a = a.reshape((5, 2))
c = np.dot(a, b)
print(c)
[[ 0 1]
[ 5 6]
[ 10 11]
[ 15 16]
[ 20 21]]
"ValueError: operands could not be broadcast together with shapes" 오류 해결을 위한 대체 방법
np.expand_dims() 함수 사용
np.expand_dims() 함수를 사용하여 배열의 차원을 추가하여 크기를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 배열 a의 차원을 추가하여 크기를 (4, 100, 1)로 변경할 수 있습니다.
import numpy as np
a = np.arange(100)
b = np.arange(4)
a = np.expand_dims(a, axis=2)
c = np.multiply(a, b)
print(c)
[[[ 0 1 2 3]
[25 26 27 28]
[50 51 52 53]
[75 76 77 78]]]
np.expand_dims() 함수를 사용하여 배열의 차원을 추가하면 브로드캐스팅이 가능하고 원하는 계산을 수행할 수 있습니다.
for 루프 사용
만약 배열의 크기가 너무 크거나 복잡하여 reshape() 또는 np.expand_dims() 함수를 사용하기 어려운 경우, for 루프를 사용하여 직접 계산을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 for 루프를 사용하여 두 배열을 곱할 수 있습니다.
import numpy as np
a = np.arange(100)
b = np.arange(4)
c = np.zeros((4, 100))
for i in range(4):
c[i] = np.multiply(a[i*25:(i+1)*25], b)
print(c)
이 코드를 실행하면 앞서 본 예제와 동일한 결과가 출력됩니다.
다른 NumPy 함수 사용
특정 상황에서는 np.einsum() 또는 np.vdot()와 같은 다른 NumPy 함수를 사용하여 브로드캐스팅을 처리하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 이러한 함수는 특정 계산 작업에 최적화되어 있으며, 브로드캐스팅 규칙을 직접 처리할 필요가 없어 코드를 간결하게 만들 수 있습니다.
주의: 위에 제시된 대체 방법은 모든 상황에 적용되는 것은 아니며, 특정 문제에 따라 적합한 방법을 선택해야 합니다. 또한, NumPy의 최신 버전에는 새로운 함수와 기능이 추가될 수 있으므로, 항상 공식 문서를 참고하여 최신 정보를 확인하는 것이 좋습니다.
추가 정보
python numpy
