파이썬 실시간 그래프 그리기 예제 (Python Matplotlib Real Time Plot)

최근 머신러닝이나 최적화를 위한 툴로 파이썬을 활용하면서 실시간 그래프 그리는 방법을 찾아보았습니다. 이를 위해 사용된 파이썬 패키지는 Matplotlib 입니다. 생각보다 쉬운 방법을 통해 파이썬을 활용한 실시간 그래프를 그릴 수 있었으며, 이번 포스팅에서 여러분과 이를 공유하고자 합니다.

 

 

 

파이썬 실시간 그래프 그리기

해당 기능을 사용하기 위해 필요한 패키지는 Numpy와 Matplotlib 입니다. 넘파이 같은 경우에는 텐서플로우나 케라스와 같은 머신러닝 라이브러리나 Matplotlib와 궁합이 좋아서 많이 사용되는 툴입니다. TypeError가 나지 않는다는 장점을 가지고 있습니다.

 

# 패키지 선언
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 파이썬 실시간 그래프 그리기
x = 0
for i in range(1000):
    x = x + 0.1
    y = np.sin(x)
 
    plt.scatter(x, y)
    plt.pause(0.001)
   
plt.show()

 

예제 코드를 사용하면 실시간으로 파이썬 그래프를 그릴 수 있습니다. 여기서 중요한 코드는 plt.pause() 입니다. 해당 코드가 없으면 실시간(Real Time)으로 그래프가 그려지지 않습니다. 또한 plt.show()가 for문 외부에 존재해야 한다는 것입니다. 이점 참고하시고 다른 함수에 사용하시면 되겠습니다.

 

 

 

파이썬 실시간 그래프 출력

실시간-차트-그리기-예제

 

위와 같은 이미지로 그래프를 확인할 수 있습니다. 파이썬 스킬이 부족한 관계와 귀찮은 관계로 해당 파일을 gif로 저장하지는 못했지만, 위 코드를 여러분 PC에서 실행하면 순차적으로 점이 찍히는 것을 확인할 수 있습니다. 위와 같은 방법으로 쉽게 파이썬을 사용해서 Real Time Plot을 그릴 수 있습니다.

파이썬 R2_score 계산 예제 코드 (Python sklearn R-squared)

 

 

마치며

썸네일

 

이번 포스팅에서는 파이썬 실시간(Real Time) 그래프 그리기 방법에 대해 알아보았습니다. 그래프 혹은 차트라는 것은 유저로하여금 컴퓨터가 어떤 연산을 하고 있는지를 가장 보기 쉽고 이해하기 쉽게 출력하는 형태 중 하나입니다.

 

민감도 기반으로 최적화를 진행하는 과정이나 딥러닝 학습을 수행하는 경우에 반응 값이나 Cost가 어떻게 줄어들고 있는지, 변수가 어떻게 변하고 있는지를 실시간 그래프 그리기 방법을 사용하면 쉽게 확인 가능합니다.

파이썬 텐서플로우 One hot Encoding 예제 코드 (Python Tensorflow)