Matplotlib 타임라인 시각화 생성

소개

이 랩에서는 Matplotlib 릴리스 날짜를 사용하여 간단한 타임라인을 만드는 방법을 배웁니다. 타임라인은 일련의 이벤트를 시간 순서대로 시각적으로 표현한 것입니다. 타임라인은 날짜와 텍스트 모음을 사용하여 만들 수 있습니다. 이 예제에서는 Matplotlib 의 최근 릴리스 날짜를 사용하여 간단한 타임라인을 만드는 방법을 보여줍니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 액세스하십시오.

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학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.

데이터 가져오기

타임라인을 만들려면 날짜 및 이름과 같은 데이터를 가져와야 합니다. 이 예제에서는 GitHub 에서 Matplotlib 릴리스와 해당 날짜를 사용합니다. 어떤 이유로든 데이터를 가져올 수 없는 경우, 백업으로 대체 데이터를 사용합니다. 다음은 데이터를 가져오는 코드입니다.

from datetime import datetime

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import matplotlib.dates as mdates

try:
    ## Try to fetch a list of Matplotlib releases and their dates
    ## from https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases
    import json
    import urllib.request

    url = 'https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases'
    url += '?per_page=100'
    data = json.loads(urllib.request.urlopen(url, timeout=1).read().decode())

    dates = []
    names = []
    for item in data:
        if 'rc' not in item['tag_name'] and 'b' not in item['tag_name']:
            dates.append(item['published_at'].split("T")[0])
            names.append(item['tag_name'])
    ## Convert date strings (e.g. 2014-10-18) to datetime
    dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]

except Exception:
    ## In case the above fails, e.g. because of missing internet connection
    ## use the following lists as fallback.
    names = ['v2.2.4', 'v3.0.3', 'v3.0.2', 'v3.0.1', 'v3.0.0', 'v2.2.3',
             'v2.2.2', 'v2.2.1', 'v2.2.0', 'v2.1.2', 'v2.1.1', 'v2.1.0',
             'v2.0.2', 'v2.0.1', 'v2.0.0', 'v1.5.3', 'v1.5.2', 'v1.5.1',
             'v1.5.0', 'v1.4.3', 'v1.4.2', 'v1.4.1', 'v1.4.0']

    dates = ['2019-02-26', '2019-02-26', '2018-11-10', '2018-11-10',
             '2018-09-18', '2018-08-10', '2018-03-17', '2018-03-16',
             '2018-03-06', '2018-01-18', '2017-12-10', '2017-10-07',
             '2017-05-10', '2017-05-02', '2017-01-17', '2016-09-09',
             '2016-07-03', '2016-01-10', '2015-10-29', '2015-02-16',
             '2014-10-26', '2014-10-18', '2014-08-26']

    ## Convert date strings (e.g. 2014-10-18) to datetime
    dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]

줄기 플롯 생성

다음으로, 가까운 이벤트도 구별할 수 있도록 레벨에 약간의 변화를 주어 줄기 플롯을 생성합니다. 타임라인의 1 차원적인 특성을 시각적으로 강조하기 위해 기준선에 마커를 추가합니다. 각 이벤트에 대해 ~.Axes.annotate를 통해 텍스트 레이블을 추가하며, 이는 이벤트 선의 끝에서 포인트 단위로 오프셋됩니다. 다음은 줄기 플롯을 생성하는 코드입니다.

## Choose some nice levels
levels = np.tile([-5, 5, -3, 3, -1, 1],
                 int(np.ceil(len(dates)/6)))[:len(dates)]

## Create figure and plot a stem plot with the date
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.8, 4), layout="constrained")
ax.set(title="Matplotlib release dates")

ax.vlines(dates, 0, levels, color="tab:red")  ## The vertical stems.
ax.plot(dates, np.zeros_like(dates), "-o",
        color="k", markerfacecolor="w")  ## Baseline and markers on it.

## annotate lines
for d, l, r in zip(dates, levels, names):
    ax.annotate(r, xy=(d, l),
                xytext=(-3, np.sign(l)*3), textcoords="offset points",
                horizontalalignment="right",
                verticalalignment="bottom" if l > 0 else "top")

플롯 서식 지정

이제 x 축 및 y 축 레이블을 추가하고, x 축 주요 로케이터 (locator) 및 포맷터 (formatter) 를 설정하고, y 축 및 스파인 (spine) 을 제거하여 플롯의 서식을 지정합니다. 다음은 플롯의 서식을 지정하는 코드입니다.

## format x-axis with 4-month intervals
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=4))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%b %Y"))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, ha="right")

## remove y-axis and spines
ax.yaxis.set_visible(False)
ax.spines[["left", "top", "right"]].set_visible(False)

ax.margins(y=0.1)
plt.show()

모든 것을 함께

다음은 Matplotlib 릴리스 날짜를 사용하여 간단한 타임라인을 생성하는 최종 코드입니다.

from datetime import datetime

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import matplotlib.dates as mdates

try:
    ## Try to fetch a list of Matplotlib releases and their dates
    ## from https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases
    import json
    import urllib.request

    url = 'https://api.github.com/repos/matplotlib/matplotlib/releases'
    url += '?per_page=100'
    data = json.loads(urllib.request.urlopen(url, timeout=1).read().decode())

    dates = []
    names = []
    for item in data:
        if 'rc' not in item['tag_name'] and 'b' not in item['tag_name']:
            dates.append(item['published_at'].split("T")[0])
            names.append(item['tag_name'])
    ## Convert date strings (e.g. 2014-10-18) to datetime
    dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]

except Exception:
    ## In case the above fails, e.g. because of missing internet connection
    ## use the following lists as fallback.
    names = ['v2.2.4', 'v3.0.3', 'v3.0.2', 'v3.0.1', 'v3.0.0', 'v2.2.3',
             'v2.2.2', 'v2.2.1', 'v2.2.0', 'v2.1.2', 'v2.1.1', 'v2.1.0',
             'v2.0.2', 'v2.0.1', 'v2.0.0', 'v1.5.3', 'v1.5.2', 'v1.5.1',
             'v1.5.0', 'v1.4.3', 'v1.4.2', 'v1.4.1', 'v1.4.0']

    dates = ['2019-02-26', '2019-02-26', '2018-11-10', '2018-11-10',
             '2018-09-18', '2018-08-10', '2018-03-17', '2018-03-16',
             '2018-03-06', '2018-01-18', '2017-12-10', '2017-10-07',
             '2017-05-10', '2017-05-02', '2017-01-17', '2016-09-09',
             '2016-07-03', '2016-01-10', '2015-10-29', '2015-02-16',
             '2014-10-26', '2014-10-18', '2014-08-26']

    ## Convert date strings (e.g. 2014-10-18) to datetime
    dates = [datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in dates]

## Choose some nice levels
levels = np.tile([-5, 5, -3, 3, -1, 1],
                 int(np.ceil(len(dates)/6)))[:len(dates)]

## Create figure and plot a stem plot with the date
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.8, 4), layout="constrained")
ax.set(title="Matplotlib release dates")

ax.vlines(dates, 0, levels, color="tab:red")  ## The vertical stems.
ax.plot(dates, np.zeros_like(dates), "-o",
        color="k", markerfacecolor="w")  ## Baseline and markers on it.

## annotate lines
for d, l, r in zip(dates, levels, names):
    ax.annotate(r, xy=(d, l),
                xytext=(-3, np.sign(l)*3), textcoords="offset points",
                horizontalalignment="right",
                verticalalignment="bottom" if l > 0 else "top")

## format x-axis with 4-month intervals
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=4))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%b %Y"))
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, ha="right")

## remove y-axis and spines
ax.yaxis.set_visible(False)
ax.spines[["left", "top", "right"]].set_visible(False)

ax.margins(y=0.1)
plt.show()

요약

이 랩에서는 Matplotlib 릴리스 날짜를 사용하여 간단한 타임라인을 만드는 방법을 배웠습니다. 데이터를 가져오고, 스템 플롯 (stem plot) 을 만들고, 플롯의 서식을 지정하고, 모든 것을 함께 묶는 방법을 배웠습니다. 타임라인은 일련의 이벤트를 시간 순서대로 시각화하는 데 사용할 수 있습니다.