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R 패키지중에 ggbump 라고, 일반적인 선그래프와는 달리 랭킹간 변화추이를 보여주기 좋은 패키지가 있다. 아래 그림처럼 부드러운 곡선으로 라인으로 이어져 있어서 색다른 그래프를 만들 수 있다. tidytuesday 데이터를 활용해서 한번 그려본 차트이며, 자세한 설명과 구현방법은 github 페이지를 참고하시기 바란다.

docker 를 이용해서 hugo 개발환경을 구성중인데, golang 과 데비안os 를 최신 이미지로 받더라도, hugo 버전이 항상 v0.80 으로 설치되고 있었다. 방법이 있나 해서 찾아보니, hugo github 에서 release 되는 버전을 직접받아 설치하면 되었다. 짧게 정리해본다.

Hugo 는 웹사이트 프레임워크인데, 블로그를 구축하기에 아주 편하게 되어있다. 기본적으로 아예 맨땅에 헤딩하듯 만들지는 않고, 대부분 구글링하면서 마음에 드는 Hugo 테마를 찾아 사용하면 된다. 그러면 바로 블로그 사이트가 만들어지는 경이로움을 볼 수 있다. 그래도 사용하다보면, 웹사이트의 구성을 조금씩 손을 보고 싶을 때가 있다. 그러면 Hugo의 템플릿 관련 문법을 조금은 알아야 수정을 할 수 있는데, 그 중에서 반복부(looping) 처리하는 로직을 수정할 일이 있어 일부 노하우를 기록해본다.

블로그를 만드는 가장 쉬운 방법은 네이버(naver)나 티스토리(tistory)의 블로그 서비스를 이용하는 방법이다. 이와 같은 서비스들은 사용자가 별도서버를 구성할 필요도없고, 블로그 작성에만 신경쓸 수 있도록 블로그 기능을 토탈로 제공하고 있는 블로그 서비스이다. 무료이기 때문에 당연히 사이트 주소가 https://blog.naver.com/xxxx 혹은 https://xxxx.tistory.com/ 와 같이 호스트 서비스명이 붙어있다. 블로그를 좀 오래하다보니, 나만의 웹사이트 주소를 가지고 싶다는 생각이 들었다.

도넛차트인데, 각 영역의 길이는 동일하지만 높이를 다르게 표현한 그래프를 그려보고자 한다. 그려놓고 보니 약간 부채꼴 모양이긴해서 제목을 부채꼴 그래프라고 지어봤다. 일반적인 도넛차트를 그리는 방식과 거의 동일한데, 조금 방식이 다르다. geom_col 을 하나의 x좌표값에다가 쌓아놓고 y 축을 기준으로 coord_polar 함수를 사용하는게 아니라, 막대그래프를 쌓지않고 일반적으로 나누어 그리고, x축을 기준으로 coord_polar를 사용할 예정이다. 완성된 그림은 아래와 같다.

인터넷상에서 내가 배울만한 그래프를 찾아보는 편인데, 좀 특이한 막대그래프가 있어서 따라해봤다. 기본틀은 막대그래프인데, 그안에 타일모양으로 구성시켜 조금은 특이한 그래프이다. 아래 그래프와 같은 구조이며, 각 막대그래프위에 숫자표시까지해서 마무리했다.

원그래프를 그릴때, 특정 수치를 강조하는 방법은 살짝 간격를 두고 띄우는 것이다. 추가로 폰트의 크기를 살짝 키워주면 눈에도 잘 띄게 된다. ggplot2 패키지에서 특정 함수나 파라메터로 제공되는 기능은 아니고, 특정 조각에만 테두리를 입혀서 살짝 띄워져 보이도록 하는 꼼수를 부려볼까 한다.

원그래프를 하나 그려볼건데, 수치가 높을수록 면적이 커지는게 원그래프 이지만, 높이도 높아지는(?) 그래프를 그려볼까 한다. 말이 좀 이상하지만, 아래 완성본을 보면 대략 이해가 갈 것이다. 높이가 다르기 때문에 일반적인 원그래프 그릴때와는 다르게 geom_rect 를 사용할 것이다.

애플워치의 운동기록을 표현될 때, 링(Ring) 모양의 그래프로 표시된다. ggplot2 를 가지고 이런 링모양의 그래프를 그릴 수 있을지 한번 그려봤다. 기본 컨셉은 흔한 도넛 차트인데, 막대의 각 끝에 부드럽게 라운딩 처리만 추가해봤다. 라운딩 처리를 ggplot2 패키지에서 기본지원해주면 좋으련만 그런 옵션이 없다보니, geom_point 로 덧붙여서 비슷한 효과를 냈다.

R프로그래밍에서 벡터(Vector)가 가장 기본적인 자료형이다. 벡터를 얼마나 잘 다루는지에 따라 R을 잘 다루는지 아닌지 알 수가 있다. 벡터를 만들어서 각각 결과치를 만들었을때, 여러개의 벡터끼리 합치기도 하고 나누려 했을 때, 막상 잘 생각이 나질 않는다. 내가 알고 있는 방법을 정리해본다.