Python의 matplotlib 라이브러리를 사용하면 시계열(time series) 데이터를 손쉽게 시각화할 수 있습니다. 아래 단계를 따라 하면 날짜와 시간 기반의 시계열 그래프를 간단히 완성할 수 있습니다.
numpy를 이용해 x축(시간)과 y축(값)에 해당하는 데이터 포인트를 생성합니다.
plot()메서드를 사용해 생성된 x, y 데이터를 그래프로 그립니다.show()메서드를 호출하여 완성된 그래프를 화면에 표시합니다.
예제 코드
import matplotlib.pyplot as plt import datetime import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([datetime.datetime(2021, 1, 1, i, 0) for i in range(24)]) y = np.random.randint(100, size=x.shape) plt.plot(x, y) plt.show()
코드 설명
datetime.datetime(2021, 1, 1, i, 0)을 리스트 컴프리헨션으로 반복 호출하면 2021년 1월 1일 0시부터 23시까지 총 24개의 시간 지점이 생성됩니다. 이 배열이 x축이 되고, np.random.randint(100, size=x.shape)로 만든 0~99 사이의 무작위 정수 배열이 y축 값이 됩니다. 또한 rcParams 설정을 통해 그림 크기를 7.5×3.5인치로 지정하고 자동 레이아웃 조정을 활성화했습니다.
마지막으로 plt.plot(x, y)와 plt.show()를 실행하면 시간의 흐름에 따른 값 변화를 보여주는 시계열 그래프가 출력됩니다. 실제 프로젝트에서는 무작위 데이터 대신 CSV 파일이나 데이터베이스에서 불러온 센서 값, 주가, 기온 등의 실측 데이터를 y축에 넣어 활용할 수 있습니다.
실행 결과
