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파이썬의 matplotlib는 수치 데이터를 그래프로 효과적으로 표시해주는 API입니다. 이에 대해 간단한 활용 예시에 대한 코드를 기록해 둡니다.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.scatter(x, y)

plt.show()

X축과 Y축에 대한 포인트 데이터를 표시하는 코드입니다. 결과는 다음과 같습니다.

그래프에서 포인트의 크기와 색상, 투명도를 지정하는 예제는 다음과 같습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
s = [10, 20, 30, 40, 50]

plt.scatter(x = x, y = y, s = s, c = 'red', alpha=0.5)

plt.show()

결과는 다음과 같습니다.

다음은 꺽은선 그래프입니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 10, 0.5)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

x축과 y축의 데이터는 4번과 5번 코드에서 정의합니다. 결과는 다음과 같습니다.

하나의 차트에 여러개의 그래프를 동시에 표시하고, 추가적으로 제목, 축이름 등을 표시하는 코드입니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 10, 0.5)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label="sin(x)")
plt.plot(x, y2, label="cos(x)", linestyle="--")

plt.xlabel("x")
plt.xlabel("y")

plt.title("sin & cos")
plt.legend()

plt.show()

3차원 차트의 경우 먼저 X, Y축에 대한 데이터와 이 X, Y를 변수로 하여 계산된 Z 값의 함수가 정의해야 합니다. 이렇게 정의된 X, Y, Z에 대한 3차원 그래프는 아래의 예제 코드를 통해 3차원 차트로 시각화할 수 있습니다.

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = X**2 + Y**2

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='black')

plt.show()

여러개의 차트를 동시에 표시하는 경우입니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, np.pi * 3, 100)
fig, axes = plt.subplots(2,2)

axes[0][0].plot(x, np.sin(x))
axes[0][1].plot(x, np.arccos(x))
axes[1][0].plot(x, np.cos(x))
axes[1][1].plot(x, np.arcsin(x))

plt.show()

아래는 차트를 그리는 스타일을 지정하고 범례를 표현하는 코드입니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(-10,10)
y = x**2

plt.plot(x, y, 
    linewidth=2, color='green', linestyle=':', 
    marker='*', markersize=10, markerfacecolor='yellow', markeredgecolor='red', 
    label='y=x^2')
   
plt.legend()

plt.show()

결과는 다음과 같습니다.

PyQt에서 제공하는 타이머를 사용해 간단한 디지털 시계에 대한 UI를 구성해 보겠습니다. 디지털 시계에 대한 표현은 QLCDNumber라는 위젯을 사용합니다. 아래는 최종 실행 결과입니다.

시작 버튼을 클릭하면, 일정한 주기로 시간 표시가 변경되며 멈춤 버튼을 클릭하면 시간 표시에 대한 갱신을 중단합니다. 멈춤 상태에서 다시 시작 버튼을 클릭하면 시간 표시가 변경되기 시작합니다. 코드는 다음과 같습니다.

import sys
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import QTimer, QTime

class MyWindow(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.timer = QTimer(self)
        self.timer.setInterval(1000)
        self.timer.timeout.connect(self.timeout)

        self.setWindowTitle('QTimer')
        self.setGeometry(100, 100, 600, 280)
 
        layout = QVBoxLayout()
 
        self.lcd = QLCDNumber()
        self.lcd.display('')
        self.lcd.setDigitCount(8)

        subLayout = QHBoxLayout()
        
        self.btnStart = QPushButton("시작")
        self.btnStart.clicked.connect(self.onStartButtonClicked)
 
        self.btnStop = QPushButton("멈춤")
        self.btnStop.clicked.connect(self.onStopButtonClicked)
 
        layout.addWidget(self.lcd)
        
        subLayout.addWidget(self.btnStart)
        subLayout.addWidget(self.btnStop)
        layout.addLayout(subLayout)
 
        self.btnStop.setEnabled(False)

        self.setLayout(layout)        

    def onStartButtonClicked(self):
        self.timer.start()
        self.btnStop.setEnabled(True)
        self.btnStart.setEnabled(False)

    def onStopButtonClicked(self):
        self.timer.stop()
        self.btnStop.setEnabled(False)
        self.btnStart.setEnabled(True)

    def timeout(self):
        sender = self.sender()
        currentTime = QTime.currentTime().toString("hh:mm:ss")

        if id(sender) == id(self.timer):
            self.lcd.display(currentTime)

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    myWindow = MyWindow()
    myWindow.show()
    sys.exit(app.exec_())

앞서 언급한 타이머의 갱신 시간 주기는 QTimer의 setInterval 함수로 지정하며 단위는 ms로써, 1000이 1초에 해당합니다. 타이머에 대한 갱신 시작과 중지는 각각 start와 stop입니다.