■ testPredictPlot = np.empty_like(dataset)

두 번째로 검증 데이터를 예측한 값을 나타낼 그래프를 그려 보겠습니다. 전체 데이터(dataset)와 동일한(np.empty_like) 넘파이 배열(trainPredictPlot)을 만들어 줍니다.

■ testPredictPlot[:, :] = np.nan

만들어진 배열의 모든 값을 nan으로 설정합니다. 앞에서 만든 배열, 즉 그래프를 그릴 도화지를 깨끗하게 만들기 위해 배열의 값을 nan으로 설정하는 것입니다.

■ testPredictPlot[len(TrainPredict)+((look_back+1)*2):len(dataset), :] = TestPredict

검증 데이터를 예측한 결괏값을 그래프로 나타내기 위한 코드입니다.

그림 17-22 | TrainPredict 배열 삽입

검증 데이터의 예측 값을 넣는 시작점은 훈련 데이터를 예측한 값 이후(len(TrainPredict)+look_back+1)에 3일치의 예측 값을 건너뛴(look_back+1) 자리입니다.