안녕하세요 구도입니다.


이제 어느덧 2018년도 지나 2019년이 다가왔네요. 매년 12월은 제 자신을 좀 더 깊이있게 돌아볼 수 있게 만들어주는 것 같네요.


이제 1주일이 지나면 보신각의 타종을 시작으로 본격적인 2019년이 시작될텐데요.

많은 분들이 2019년은 가족, 연인, 친구들과 함께 떠나는 일출여행으로 한 해를 맡이하는 분들이 많으시죠.


여러분들은 2019년 1월 1일의 일출여행을 계획하셨나요.


오늘은 사랑하는 사람들과 함께 떠나고 싶은 일출여행, 해돋이 명소를 소개하는 시간을 갖도록 하겠습니다.


잘 알려지지 않은 명소부터 유명한 명소까지 준비했으니 끝까지 잘 읽어주세요!


자, 그럼 여행을 떠나볼까요!


1. 울산 진하해수욕장


(출처 : 행복한 해변무드역 님의 블로그)


'모세의 기적을 볼 수 있는 투명한 은빛 세계' 라고 불리는 진하해수욕장에는 소나무가 아름다운 명선도를 배경으로 일출을 감상하실 수 있습니다.


거친 파도와 바다를 가득 메운 물안개와 그 속을 파고드는 햇살, 무엇보다 어부들의 뜨거운 땀이 있어 색다른 느낌으로 일출을 즐기실 수 있는 장소랍니다.


(출처 : 행복한 해변무드역 님의 블로그)


진하해수욕장은 3면이 소나무로 둘러싸여 있어 한적한 분위기를 느낄 수 있고 소나무 숲에서는 무료로 야영과 취사가 가능하다고 하니 2019년 새해 일출을 맞이하기엔 적합한 장소라는 생각이 듭니다.


2. 양평 두물머리


(출처 : 양평군청)


경기도 양평군 양서면 양수리에 위치한 두물머리입니다. 평소 사진작가들의 작업 장소로 인기가 굉장히 많은 장소랍니다.

특히 두물머리의 물안개와 밝은 햇살의 조화가 이루 말할 수 없이 아름답다고 합니다. 매년 일출 사진 전시회에서 매년 빠짐없이 두물머리의 물안개와 일출을 주제로 한 작품들이 꾸준히 전시된다고 합니다. 그만큼 아름답다는 얘기겠죠! ㅎ


관광 명소이면서도 영화 촬영도 많이 하는 장소인 두물머리에서 잔잔하게 흐르는 강 위의 둥실둥실 고요한 물안개와 2019년의 활활 타오르는 해를 두물머리에서 맞이하시는건 어떠실까요.


3. 서울 하늘공원


(출처 : 포토에릭)

먼 지역까지 이동해 일출을 보는게 어려운 분들을 위해 서울에서 일출을 볼 수 있는 숨은 명소, 하늘공원을 준비했습니다.

도심 속에서 보는 일출은 방에 있느라 보지 못했던 내가 살고 있는 공간의 아름다움을 다시 돌아볼 수 있게 만들어주는 명소랍니다.


실제로 많은 분들이 서울하늘공원에서의 일출을 보고 나서 본인들이 보지 못했던 일출의 아름다움을 보곤 일상생활의 큰 에너지를 얻어간다고들 합니다.


혹 심적으로, 육체적으로 지치신 분들은 서울 가까이의 하늘공원에서 위로받고 오시는 건 어떨까요.


2018년 얼마 안남았지만 끝까지 최선을 다해보아요 우리:)



오늘도 글 읽어주셔서 감사합니다.



안녕하세요 구도입니다.


오늘은 지난 시간에 이어 파이차트를 그리는 법을 복습하고 pie3D 함수, barplot 함수를 그리는 법에 대해 배워보겠습니다.


작성한 코드만 보고 이해하시지 말고 프로그램에서 직접 실습해보시면서 공부하시면 이해가 훨씬 빠르시답니다.


*프로그램은 'R x64 3.5.1' 을 사용하였습니다*


#파이차트 그리기 : 다양한 색을 넣어 그리기

par(mfrow=c(2,3))

pie(x, labels=label, init.angle=90, col=c("red", "blue", "green", "yellow"), main="부서 별 영업 실적")  # 부채꼴의 색을 판매액(x)의 수만큼 작성자가 원하는 색으로 설정.

pie(x, labels=label, init.angle=90, col=rainbow(length(x)), main="부서 별 영업 실적")  # 부채꼴의 색을 판매액(x)의 수만큼 무지개 색으로 설정.

pie(x, labels=label, init.angle=90, col=heat.colors(length(x)), main="부서 별 영업 실적")  # 부채꼴의 색을 판매액(x)의 수만큼 적색과 황색에 치우친 색으로 설정.

pie(x, labels=label, init.angle=90, col=terrain.colors(length(x)), main="부서 별 영업 실적")  # 부채꼴의 색을 판매액(x)의 수만큼 지구 지형 색으로 설정.

pie(x, labels=label, init.angle=90, col=topo.colors(length(x)), main="부서 별 영업 실적")  # 부채꼴의 색을 판매액(x)의 수만큼 앞에서 조금 더 청색에 가까운 색으로 설정.

pie(x, labels=label, init.angle=90, col=cm.colors(length(x)), main="부서 별 영업 실적")  # 부채꼴의 색을 판매액(x)의 수만큼 핑크, 블루 색으로 설정.



#pie3D 함수

library(plotrix)

pie3D(x, labels=label, explode=0.1, labelcex=0.8, main="부서별 영업 실적")  #explode옵션은 부채꼴들의 간격. 0의 값은 간격이 없음. labelcex옵션은 라벨 문자의 크기


par(mfrow=c(1,3))

pie3D(x, labels=label, explode=0, labelcex=0.8, main="부서별 영업 실적")  

pie3D(x, labels=label, explode=0.1, labelcex=0.8, main="부서별 영업 실적") 

pie3D(x, labels=label, explode=0.5, labelcex=0.8, main="부서별 영업 실적")  


par(mfrow=c(1,3))

pie3D(x, labels=label, explode=0.1, labelcex=0.5, main="부서별 영업 실적")  

pie3D(x, labels=label, explode=0.1, labelcex=0.7, main="부서별 영업 실적")  

pie3D(x, labels=label, explode=0.1, labelcex=1, main="부서별 영업 실적")  




#barplot : 단순 바 차트 1

height <- c(9,15,20,6)   # 영업 실적 할당

name <- c("영업 1팀", "영업 2팀", "영업 3팀", "영업 4팀")     # 부서명 할당

barplot(height,names.arg=name, main="부서별 영업 실적")



# 단순 바 차트 2 

barplot(height,names.arg=name, main="부서별 영업 실적", col=rainbow(length(height)))


par(mfrow=c(2,3))

barplot(height,names.arg=name, main="부서별 영업 실적", col=c("red", "blue", "green", "yellow"))

barplot(height,names.arg=name, main="부서별 영업 실적", col=rainbow(length(height)))

barplot(height,names.arg=name, main="부서별 영업 실적", col=heat.colors(length(height)))

barplot(height,names.arg=name, main="부서별 영업 실적", col=terrain.colors(length(height)))

barplot(height,names.arg=name, main="부서별 영업 실적", ccol=topo.colors(length(height)))

barplot(height,names.arg=name, main="부서별 영업 실적", col=cm.colors(length(height)))


# 단순 바 차트 3 

barplot(height,names.arg=name, main="부서별 영업 실적", col=rainbow(length(height)), xlab="부서", ylab="영업 실적(억 원)")


par(mfrow=c(1,2))

barplot(height,names.arg=name, main="부서별 영업 실적", col=rainbow(length(height)), xlab="부서", ylab="영업 실적(억 원)")

barplot(height,names.arg=name, main="부서별 영업 실적", col=rainbow(length(height)), xlab="부서", ylab="영업 실적(억 원)", ylim=c(0,25))


오늘도 글 읽어주셔서 감사합니다.


안녕하세요 구도입니다.


오랜만에 이 카테고리의 글을 작성하네요.


요즘 정신이 너무 없어 제대로 작성하지 못하고 있지만 최대한 매일매일 글 작성할 수 있도록 노력하겠습니다.


오늘은 How Come 패턴에 대해 공부해보겠습니다.



How Come 패턴



Situation #1

A   What's this?

이거 뭐야?


B   A Book.

책이네.


A   William Shakespeare's Star Wars.

윌리엄 셰익스피어의 스타 워즈.


How come I've never heard of this?

어째서 한 번도 못 들어봤지?





Situation #2

A   Oh gosh!

오 이런!


B   That did not mix well.

잘 안섞였네.


Wow! How come that was so bad?

와! 어째서 이렇게 별로지?


A   Seriously, because the cheese by itself seems good right?

아니 근데 진짜, 그냥 치즈만 놓고 보면 맛있어 보여. 그렇지 않아?


Like, I'd like to get in that.

막, 저 안에 들어가고 싶어.


B   Yeah

맞어.


But.. it's just so bad.

근데 그냥 맛이 너무 없어.






Situation #3

A   Smell like an eraser.

지우개 냄새난다.


B   An eraser?

지우개?


When's the last time you used an eraser?

지우개 마지막으로 쓴 게 언젠대?


Do you remember that?

기억이나 해?


A   It's like childhood!

어렸을 때지!


 How come i can't smell it?

왜 나는 못 맡겠지?





Situation #4

A   Wow! It looks like you had a lot of friends on set!

와! 세트장에 친구들이 엄청 많았던 것 같네!


B   Yeah!

맞어!


A   It was like a lot of fun with them?

즐거운 시간 보냈어?


B   This was so fun.

엄청 재밌었지.


A   How come you didn't invite us?

우린 왜 초대 안 한 거야?





Situation #5

A   So you guys working over at Pisha Ranch mine?

그러니까 여러분은 Pisha Ranch 탄광에서 일하고 계신건가요?

(*work over at : ~에서 일하다 / mine : 탄광, 광산)


B   Yeah.

네.


A   Well, How come i haven't seen you here before?

어째서 여러분을 여기서 한 번도 본 적이 없는 거죠?


오늘도 글 읽어주셔서 감사합니다:)


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