이제 예측한 값을 데이터의 순서에 맞게 넣어주겠습니다.

■ trainPredictPlot = np.empty_like(dataset)

먼저 훈련 데이터를 예측한 값을 저장할 배열을 만들어 보겠습니다. 이를 위해 전체 데이터(dataset)와 동일한(np.empty_like) 형태의 넘파이 배열(trainPredictPlot)을 만들어 줍니다. 실제 데이터와 예측한 데이터를 하나의 그림에서 비교하기 위함입니다.

■ trainPredictPlot[:, :] = np.nan

만들어진 배열의 모든 값을 nan으로 설정합니다. 앞에서 만든 배열을 깨끗하게 하기 위해 배열의 값을 nan으로 설정하는 것입니다. 콜론(:)은 모든값을 의미합니다. (처음):(마지막)에서 처음과 마지막은 생략하고 나타내는 것이죠.

그림 17-20 | trainPredict 배열의 값을 nan으로 교체