Python, Pandas, Numpy에서 발생하는 "ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject" 오류 해결
Python, Pandas, Numpy에서 발생하는 "ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject" 오류 해결
Python, Pandas, Numpy를 사용하는 코드에서 다음과 같은 오류가 발생합니다.
ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject
원인:
이 오류는 Numpy 배열의 크기가 예상과 다를 때 발생합니다. 이는 여러 가지 원인으로 인해 발생할 수 있습니다.
- 파이썬 버전 불일치: 사용하는 파이썬 버전과 Numpy 버전이 서로 호환되지 않을 수 있습니다.
- Numpy 버전 불일치: 코드에서 사용하는 Numpy 버전과 시스템에 설치된 Numpy 버전이 서로 다를 수 있습니다.
- 데이터 형식 오류: Numpy 배열에 저장된 데이터 형식이 예상과 다를 수 있습니다.
- 코드 오류: 코드 자체에 오류가 있어 Numpy 배열의 크기가 잘못 계산될 수 있습니다.
해결 방법:
다음은 오류 해결을 위한 몇 가지 방법입니다.
- 파이썬 및 Numpy 버전 확인: 사용하는 파이썬 버전과 Numpy 버전이 서로 호환되는지 확인하십시오.
- Numpy 버전 업데이트: 시스템에 설치된 Numpy 버전이 최신 버전인지 확인하십시오.
- 코드 검토: 코드 자체에 오류가 없는지 검토하십시오.
예제 코드
import numpy as np
# Numpy 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 배열 크기 변경
arr.resize(10)
# 배열 출력
print(arr)
이 코드를 실행하면 다음과 같은 오류가 발생합니다.
ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject
오류 해결:
이 오류를 해결하려면 다음과 같이 코드를 변경해야 합니다.
import numpy as np
# Numpy 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 새로운 배열 생성
new_arr = np.resize(arr, 10)
# 새로운 배열 출력
print(new_arr)
이렇게 하면 기존 배열의 크기를 변경하는 대신 새로운 배열을 생성합니다.
다른 예시:
다음은 오류를 발생시키는 다른 코드 예시입니다.
import pandas as pd
# Pandas DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
# DataFrame 크기 변경
df.resize(10, 10)
# DataFrame 출력
print(df)
ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject
import pandas as pd
# Pandas DataFrame 생성
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
# 새로운 DataFrame 생성
new_df = df.head(10)
# 새로운 DataFrame 출력
print(new_df)
오류 해결을 위한 대체 방법
np.set_printoptions 사용:
np.set_printoptions 함수를 사용하여 Numpy 배열 출력 형식을 변경할 수 있습니다. 다음과 같이 설정하면 배열 크기 정보를 출력하지 않도록 설정할 수 있습니다.
import numpy as np
np.set_printoptions(linewidth=100, suppress=True)
# Numpy 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 배열 출력
print(arr)
이렇게 하면 다음과 같이 출력됩니다.
[1 2 3 4 5]
__len__ 메서드 재정의:
사용자 정의 클래스에서 Numpy 배열을 사용하는 경우 __len__ 메서드를 재정의하여 배열 크기를 반환하도록 설정할 수 있습니다. 다음은 예시입니다.
import numpy as np
class MyClass:
def __init__(self, arr):
self.arr = arr
def __len__(self):
return len(self.arr)
# Numpy 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# MyClass 객체 생성
obj = MyClass(arr)
# 객체 길이 출력
print(len(obj))
5
sys.getsizeof 사용:
sys.getsizeof 함수를 사용하여 객체의 크기를 바이트 단위로 얻을 수 있습니다. 다음과 같이 사용하면 Numpy 배열의 크기를 얻을 수 있습니다.
import numpy as np
import sys
# Numpy 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 배열 크기 출력
print(sys.getsizeof(arr))
80
pdb 사용:
pdb 모듈을 사용하여 코드를 디버깅하고 Numpy 배열 크기를 확인할 수 있습니다. 다음과 같이 사용하면 코드 실행 중간에 배열 크기를 확인할 수 있습니다.
import numpy as np
import pdb
# Numpy 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# pdb 실행
pdb.set_trace()
# 배열 크기 확인
print(len(arr))
# 코드 실행 계속
5
> <stdin>(1)<module>()
-> print(len(arr))
(Pdb)
IDE 사용:
PyCharm, Spyder와 같은 IDE를 사용하면 Numpy 배열 크기를 쉽게 확인할 수 있습니다. 대부분의 IDE는 변수 위에 마우스를 올려놓으면 배열 크기와 같은 정보를 표시합니다.
참고:
- 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
- 위의 방법 외에도 다른 해결 방법이 있을 수 있습니다.
python pandas numpy
