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[PyQt5] 타이머(Timer) 사용하기

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.

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[PyQt5] MatplotLib의 차트를 Widget으로 사용하기

PyQt에서 차트를 위젯으로 사용하기 위해 코드입니다. 먼저 실행 결과는 다음과 같습니다.

하단에 컴보박스를 통해 2가지 항목을 선택할 수 있는데요. 항목을 선택할때마다 해당되는 항목의 그래프가 상단에 표시됩니다.

먼저 이를 위한 UI 구성을 위해 아래와 같은 코드를 작성합니다.

import sys
import numpy as np
from PyQt5.QtWidgets import *
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas

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

        self.setLayout(self.layout)
        self.setGeometry(200, 200, 800, 600)

    def initUI(self):
        self.fig = plt.Figure()
        self.canvas = FigureCanvas(self.fig)
        
        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.canvas)

        cb = QComboBox()
        cb.addItem('Graph1')
        cb.addItem('Graph2')
        cb.activated[str].connect(self.onComboBoxChanged)
        layout.addWidget(cb)

        self.layout = layout

        self.onComboBoxChanged(cb.currentText())

    def onComboBoxChanged(self, text):
        if text == 'Graph1':
            self.doGraph1()
        elif text == 'Graph2':
            self.doGraph2()

    def doGraph1(self):
        ....

    def doGraph2(self):
        ....
            
if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MyWindow()
    window.show()
    app.exec_()

Qt5에서 Matplot을 사용하기 위해서는 matplotlib.backends.backend_qt5agg 패이지의 FigureCanvasQTAgg라는 이름의 위젯 클래스가 필요하다는 것을 알 수 있습니다. MyWindow 클래스의 doGraph1과 doGraph2 함수의 코드가 핵심인데, 그 내용은 아래와 같습니다.

   def doGraph1(self):
        x = np.arange(0, 10, 0.5)
        y1 = np.sin(x)
        y2 = np.cos(x)
        
        self.fig.clear()

        ax = self.fig.add_subplot(111)
        ax.plot(x, y1, label="sin(x)")
        ax.plot(x, y2, label="cos(x)", linestyle="--")
        
        ax.set_xlabel("x")
        ax.set_xlabel("y")
        
        ax.set_title("sin & cos")
        ax.legend()
        
        self.canvas.draw()

    def doGraph2(self):
        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
        
        self.fig.clear()
        
        ax = self.fig.gca(projection='3d')
        ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='black')

        self.canvas.draw()

doGraph2 함수에 대한 실행 결과는 다음과 같습니다. 물론 이 함수의 실행은 컴보박스의 항목 중 Graph2를 선택했을때 실행됩니다.

참고로 이 글의 차트는 아래의 글을 참고로 하여 작성하였습니다.

파이썬의 matplotlib 노트

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[PyQt5] 메인 윈도우와 다이얼로그 연동

메인 윈도우에서 대화상자를 열고, 대화상자에서 입력한 값을 메인 윈도우에 표시하고하는 경우에 대한 설명입니다. UI 라이브러리는 PyQt5를 사용했습니다. 먼저 메인 모듈에 대한 코드입니다. 참고로 이글은 PyQt5에 대한 최소한의 기초 내용을 파악하고 있는 개발자를 대상으로 합니다.

import sys
from MainWindow import MainWindow
from PyQt5.QtWidgets import *

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    win = MainWindow()
    win.show()
    sys.exit(app.exec_())

위의 코드에서 메인 윈도우는 MainWindow.py 파일에 정의되어 있으며, 코드는 다음과 같습니다.

import sys
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *
from SubWindow import SubWindow

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle('Main Window')
        self.setGeometry(100, 100, 300, 200)

        layout = QVBoxLayout()
        layout.addStretch(1)

        label = QLabel("미지정")
        label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
        font = label.font()
        font.setPointSize(30)
        label.setFont(font)
        self.label = label

        btn = QPushButton("값 얻어오기")
        btn.clicked.connect(self.onButtonClicked)

        layout.addWidget(label)
        layout.addWidget(btn)

        layout.addStretch(1)

        centralWidget = QWidget()
        centralWidget.setLayout(layout)
        self.setCentralWidget(centralWidget)

    def onButtonClicked(self):
        win = SubWindow()
        r = win.showModal()

        if r:
            text = win.edit.text()
            self.label.setText(text)

    def show(self):
        super().show()

위의 메인 윈도우는 아래와 같은 UI를 표시합니다.

“값 얻어오기” 버튼을 클릭하면 대화창을 표시되며, 표시된 대화창에서 텍스트를 입력하고 대화창의 “확인” 버튼을 클릭하면 대화창에서 입력한 텍스트값을 메인 윈도우의 라벨 위젯에 표시하게 됩니다. 대화창에 대한 코드 파일은 SubWindow.py이며 다음과 같습니다.

import sys
from PyQt5.QtWidgets import *

class SubWindow(QDialog):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle('Sub Window')
        self.setGeometry(100, 100, 200, 100)

        layout = QVBoxLayout()
        layout.addStretch(1)

        edit = QLineEdit()
        font = edit.font()
        font.setPointSize(20)
        edit.setFont(font)
        self.edit = edit

        subLayout = QHBoxLayout()
        
        btnOK = QPushButton("확인")
        btnOK.clicked.connect(self.onOKButtonClicked)

        btnCancel = QPushButton("취소")
        btnCancel.clicked.connect(self.onCancelButtonClicked)

        layout.addWidget(edit)
        
        subLayout.addWidget(btnOK)
        subLayout.addWidget(btnCancel)
        layout.addLayout(subLayout)

        layout.addStretch(1)

        self.setLayout(layout)

    def onOKButtonClicked(self):
        self.accept()

    def onCancelButtonClicked(self):
        self.reject()

    def showModal(self):
        return super().exec_()

아래는 메인 윈도우에서 위의 코드에 대한 대화창을 표시한 뒤 사용자가 “하이! PyQt5″텍스트를 입력한 화면입니다.

위의 화면에서 닫기 버튼을 클릭하면 창이 닫히고 메인 윈도우에 대화창에서 입력한 텍스트가 표시되는데, 아래와 같습니다.

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PyTorch의 Dataset과 DataLoader를 이용하여 학습 효율성 향상시키기

PyTorch의 Dataset과 DataLoader를 이용하면 학습을 위한 방대한 데이터를 미니배치 단위로 처리할 수 있고, 데이터를 무작위로 섞음으로써 학습의 효율성을 향상시킬 수 있다. 또한 데이터를 여러개의 GPU를 사용해 병렬처리로 학습할 수도 있다. 아래의 코드는 Dataset과 DataLoader를 사용하지 않고 매 에폭마다 학습 데이터 전체를 입력해 학습하는 코드이다.

import torch
from torch import nn, optim
from sklearn.datasets import load_iris
from torch.utils.data import  TensorDataset, DataLoader
 
iris = load_iris()
 
X = iris.data[:100]
y = iris.target[:100]
 
X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32)
 
net = nn.Linear(4, 1)
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.25)
 
losses = []
 
for epoc in range(100):
    batch_loss = 0.0

    optimizer.zero_grad()
    y_pred = net(X)
    loss = loss_fn(y_pred.view_as(y), y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    batch_loss += loss.item()
    
    losses.append(batch_loss)
 
from matplotlib import pyplot as plt
plt.plot(losses)
plt.show()

위의 코드에 대한 손실 그래프는 다음과 같다.

다음 코드는 위의 코드에 대해서 Dataset과 DataLoader를 적용한 코드이다. 앞 코드의 하이퍼 파라메터 등에 대한 모든 조건은 동일하고 단지 미니배치를 10로 하여 학습시킨다. 

import torch
from torch import nn, optim
from sklearn.datasets import load_iris
from torch.utils.data import  TensorDataset, DataLoader

iris = load_iris()

X = iris.data[:100]
y = iris.target[:100]

X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32)

ds = TensorDataset(X, y)
loader = DataLoader(ds, batch_size=10, shuffle=True)

net = nn.Linear(4, 1)
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.25)

losses = []

for epoc in range(100):
    batch_loss = 0.0
    for xx, yy in loader:
        optimizer.zero_grad()
        y_pred = net(xx)
        loss = loss_fn(y_pred.view_as(yy), yy)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        batch_loss += loss.item()
    losses.append(batch_loss)

from matplotlib import pyplot as plt
plt.plot(losses)
plt.show()

위의 코드에 대한 손실 그래프는 다음과 같다.

손실 그래프를 보면 미니배치를 사용한 것이 더 안정적으로 학습이 진행 되는 것으로 확인할 수 있다.

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선형회귀모델에 대한 PyTorch를 이용한 두가지 접근

아래와 같은 식을 회귀하는 모델을 구하는 두가지 접근을 PyTorch로 살펴본다.

    $$y=1+5a+7b$$

즉, 입력값(a, b)에 대한 출력값 y가 100개 주어지고, 이 데이터를 통해 상수항인 1과 계수 5, 7을 구하는 것이 문제다. 물론 y에는 오차가 반영되어 있다. 첫번째 접근은 다음과 같다. 손실함수는 평균최소제곱을, 역전파를 통한 최적값 수렴을 위한 기울기를 구해 반영한 학습률은 0.01을 사용했다. 아래의 코드의 경우 기울기를 구하기 위한 방법을 PyTorch의 역전파를 이용한 것이다.

import torch
from matplotlib import pyplot as plt

weight_true = torch.Tensor([1,5,7]) # y = 1 + 5a + 7b
X = torch.cat([torch.ones(100,1),torch.randn(100,2)], 1)
y = torch.mv(X, weight_true) + torch.randn(100)
weight = torch.randn(3, requires_grad=True)

lr = 0.01

losses = []

for epoch in range(1000):
    weight.grad = None

    y_pred = torch.mv(X, weight)
    loss = torch.mean((y - y_pred)**2)
    loss.backward()

    weight.data = weight.data - lr*weight.grad.data

    losses.append(loss.item())

print(weight)

plt.plot(losses)
plt.show()

두번째 접근은 다음과 같다. 앞서 직접 하나 하나 개발자가 지정했던 것들에 대한 모듈을 사용한 경우이다.

import torch
from torch import nn, optim
from matplotlib import pyplot as plt

weight_true = torch.Tensor([1,5,7]) # y = 1 + 5a + 7b
X = torch.cat([torch.ones(100,1),torch.randn(100,2)], 1)
y = torch.mv(X, weight_true) + torch.randn(100)

net = nn.Linear(in_features=3, out_features=1, bias=False)
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
loss_fn = nn.MSELoss()

losses = []

for epoch in range(1000):
    optimizer.zero_grad()

    y_pred = net(X)
    loss = loss_fn(y_pred.view_as(y), y)
    loss.backward()

    optimizer.step()

    losses.append(loss.item())

print(net.weight)

plt.plot(losses)
plt.show()

두 경우 모두 실행하면 아래와 같은 손실값에 대한 그래프와 추론된 상수와 두계수 값이 콘솔에 출력된다.

tensor([0.9295, 4.9402, 7.0627], requires_grad=True)