긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

Here is the image representing the year 2025 with the theme of the 'blue snake zodiac.' Let me know if you would like any adjustments or additional details!

아파트에 살면
싸우기 쉽지 않다.
고성은 높은 담도 넘는데 이웃집에서
부부 싸움이라도 하면 문밖으로 새 나온 소리가
계단을 타고 메아리처럼 울린다. 그러니 나도
남편과 의견 충돌로 언성이 높아지면 밖으로
새어 나갈까 조심스럽다. 그래서 옳고
그름을 떠나 내가 먼저 슬그머니
꼬리를 내리곤 했다.


- 김기화의 《나의 왼발 네 번째 발가락》 중에서 -


* 부부 싸움 없는 부부는 없습니다.
부부 싸움에 필연적으로 뒤따르는 것이
'높아지는 목소리'입니다. 거리가 있는 주택일 때는
그나마 상관없지만 벽 하나, 복도를 함께 쓰는
아파트에서 언성을 높이기는 쉽지 않습니다.
이웃을 보기가 민망해집니다. 부부 싸움도
습관입니다. 목소리가 높아지려 할 때
한 쪽에서라도 '조용히! 이제 그만!'
하는 것도 한 방법입니다.

겉으로는
마냥 밝고, 씩씩하고, 늘 웃고,
당차 보이는 사람일수록 실제로는
그렇지 않다는 걸 알게 된 경우가 많았다.
그럴 때마다 반전처럼 놀라기도 했다. 그런 경험들이
누적되다 보니 아, 사람이란 결코 단면 같은 존재는
아니구나, 누구나 복잡하구나, 누군가 단순하게만
보인다면 그것은 내가 그에 대해 빙산의
일각밖에 모른다는 뜻이구나, 하는 걸
뼛속 깊이 알게 되었다.


- 정지우의 《사람을 남기는 사람》 중에서 -


* 사람은 결코 겉만으로는 알 수 없습니다.
사람의 내면은 복잡하기 짝이 없습니다. 참으로
많은 다양성이 내면에 존재하기 때문입니다. 타고난
성품도 있지만, 자라 온 환경과 주변 인물들도 많은
영향을 미쳤을 것입니다. 따라서 사람을 단편적으로
판단하면 큰일납니다. 겉으로 드러나는 모습 말고
그 안의 깊은 호수까지를 살펴보아야 합니다.
사람을 판단할 때는 신중해야 합니다.

자업자득

제 발등 찍기

산책을
영적으로, 또 지적으로 나아가기 위한
수단으로 여긴 사상가는 니체만이 아니다.
다윈도 집 주변에 정기적으로 산책을 하는 길이
있었고 그 길에 샌드워크라는 이름을 붙였다. 그와
동시대를 살았던 찰스 디킨스 역시 런던의 한적한
밤거리를 걸으며 연재 중인 소설을 구상했다.
스티브 잡스도 걷기가 사람을 더 똑똑하게
만든다는 확신으로 미국 애플 캠퍼스에  
산책로와 러닝 트랙을 만들었다.


- 토마스 힐란드 에릭센의 《인생의 의미》 중에서 -


* 옹달샘에도 네 개의 산책길이 있습니다.
용서의 길, 화해의 길, 사랑의 길, 감사의 길.
저도 시시때때로 이 길을 걸으며 고요함을 찾고
아침편지를 쓰고 있습니다. 산책은 몸을 건강하게
할 뿐만 아니라, 생각을 정리하고, 우주의 지혜를
받아들이기에 좋은 습관입니다. 사람을 똑똑하게
만든다고 하니 더 말할 것도 없습니다.

[python] Scatter plot animated using python, ffmpeg

""" 
An animated scatter plot can be created using Python's matplotlib library with its animation module. 
Here's an example of how to create an animated scatter plot, where points move dynamically over time.
"""

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# Generate random initial data for the scatter plot
num_points = 50
x_data = np.random.rand(num_points)
y_data = np.random.rand(num_points)
colors = np.random.rand(num_points)
sizes = np.random.rand(num_points) * 100

# Function to update scatter plot
def update(frame):
    global x_data, y_data
    x_data += (np.random.rand(num_points) - 0.5) * 0.1  # Randomly move x
    y_data += (np.random.rand(num_points) - 0.5) * 0.1  # Randomly move y
    scatter.set_offsets(np.c_[x_data, y_data])  # Update positions
    scatter.set_sizes(np.random.rand(num_points) * 100)  # Update sizes
    scatter.set_array(np.random.rand(num_points))  # Update colors
    return scatter,

# Create the figure and scatter plot
fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter(x_data, y_data, c=colors, s=sizes, cmap='viridis', alpha=0.6)
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.set_title("Animated Scatter Plot")

# Create animation
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50, blit=True)

# Show the animation
plt.show()

import matplotlib.animation as animation
animation.FFMpegWriter = animation.writers['ffmpeg']

""" 
Install FFmpeg: FFmpeg is required to save animations in video formats like .mp4. Install it as follows:

Windows:

Download the FFmpeg executable from https://ffmpeg.org/download.html.
Add the bin folder to your system’s PATH environment variable.

1.EXE  파일 다운받아서  *.7z 파일 다운로드. 

2.압축 풀고,  시스템 환경 변수에 추가. 

3.  ffmpeg -version  으로 실행되는지 확인 

"""

ani.save("animated_scatter.mp4", writer="ffmpeg", fps=30)  # Save as MP4