Python 가상환경 만들고 VS.Code에서 사용하기

가상환경 생성하고 VS.Code에서 원하는 가상환경을 선택하도록 하는 과정을 정리해 둡니다.

일단 콘설창을 실행하고, 생성하고자 하는 가상환경 가상환경이 저장될 폴더로 이동한 뒤 아래의 명령을 입력합니다.

python -m venv python_virtualenv

그러면 python_virtualenv 폴더가 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 여기까지가 파이선에서 가상환경 생성의 전부입니다.

이제 VS.Code에서 이 가성환경을 통해 코드를 실행하기 위한 설정입니다.

VS.Code를 실행하고 단축키 F1를 누르면 Python에 대한 인터프리터를 선택할 수 있는 항목이 표시됩니다. 이 항목을 클릭합니다.

“+ 인터프리터 경로 입력…”을 클릭하고 “찾기…”에서 이전에 생성한 가상환경 폴더에 위치한 Scripts/python.exe 파일을 선택합니다.

이제 새로운 터미널이 표시될때마다 다음처럼 가상환경 이름 표시와 함께 명령 프롬프트가 표시됩니다.

그리고 GDAL 설치는 다음과 같습니다.

먼저 WHL 파일을 다운로드(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal) 받고 다음 명령으로 설치하면 됩니다.

pip install .\GDAL-3.4.3-cp311-cp311-win_amd64.whl

matplotlib에서 애니메이션 그래프 표현하기

matplotlib는 다양한 그래프를 표현할 수 있는데요. 정적인 그래프 뿐만 아니라 데이터가 실시간으로 변경되면 그에 대한 동적인 그래프도 표현할 수 있습니다. 아래는 예시로써 그 결과입니다.

위의 예시를 실제로 구현하기 위한 코드를 살펴 보겠습니다. 이를 위해 먼저 그래프로 표현하기 위한 데이터가 필요한데, 아래의 코드는 데이터를 구성하는 코드입니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

data = np.random.uniform(0, 1, (64, 75))
X = np.linspace(-1, 1, data.shape[-1])
G = 1.5 * np.exp(-4 * X ** 2)

예시의 결과를 보면, 65개의 꺽은선 그래프로 구성되어 있습니다. 아래는 이 꺽은선 그래프를 구성하는 코드입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = plt.subplot(111, frameon=False)

lines = []
for i in range(data.shape[0]):
    xscale = 1 - i / 200.0
    lw = 1 - i / 100.0
    line, = ax.plot(xscale * X, i + G * data[i], color="k", lw=lw)
    lines.append(line)

이제 최종적으로 데이터를 0.2초마다 변경하고, 변경된 데이터에 대한 그래프를 업데이트하면서 마치 동적으로 그래프가 움직이는 효과를 내는 코드를 살펴 보겠습니다.

import matplotlib.animation as animation

ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])

ax.text(0.5, 1.0, "MATPLOTLIB ", transform=ax.transAxes, ha="right", va="bottom", color="k", 
        family="sans-serif", fontweight="bold", fontsize=16)
ax.text(0.5, 1.0, "DYNAMIC", transform=ax.transAxes, ha="left", va="bottom", color="k",
        family="sans-serif", fontweight="light", fontsize=20)

def update(*args):
    data[:, 1:] = data[:, :-1]
    data[:, 0] = np.random.uniform(0, 1, len(data))

    for i in range(len(data)):
        lines[i].set_ydata(i + G * data[i])

anim = animation.FuncAnimation(fig, update, interval=200)
plt.show()