이러면 꽤 인식이 됨.
read.csv("", fileEncoding = "CP949",encoding = "UTF-8")
한 번도 사용해 본 적이 없는 상태에서 시도하는 것이라서 헷갈렸는데 대충 방법을 알 것 같다.
library(shiny)
ui <- fluidPage(
sliderInput("tmpa", "# of Arrow", min = 50, max = 500000, value = 50)
, plotOutput("myPlot")
)
server <- function(input, output, session) {
output$myPlot = renderPlot({
tmpa = input$tmpa
x = runif(tmpa)
y = runif(tmpa)
ok = x^2 + y^2 <= 1
plot(x, y, pch=".", col=ifelse(ok, "red", "blue"), main=paste(4*sum(ok)/tmpa), asp=1, xlim=c(0, 1), ylim=c(0, 1))
})
}
shinyApp(ui, server)
속칭 MRAN.
일반 사용자 입장에서는 multithread 지원 정도가 장점인 것 같다. 그런데 그게 항상 더 빠른 분석 속도를 보여준다는 의미는 아닌 것 같다.
당연히 있을 것이라고 생각했지만, 실제로 필요하지 않아서 그럴려니 하면서 사용했던 grep() 명령어였다. 대소문자 구별을 하지 않고 검색을 하기 위해서는 ignore.case = TRUE를 하면 된다.