실내 여름 여행지
혹시 여름휴가를 계획하고 있으신 분들? 집에서만 머물기 싫지만 아직 덥다고 나갈 수도 없는 요즘, 시원한 실내 여행지 추천해 드릴게요. 바로 충주의 활옥동굴입니다. 30도를 넘는 폭염 속에서도 동글동글하게 즐길 수 있는 이곳은 가족 단위 방문객에게 특히 인기가 많습니다. 이번 글에서는 여름철 실내 데이트나 가족 여행지로 독보적인 인기를 끌고 있는 활옥동굴의 입장료, 카약 체험 비용, 주차 정보 등 꼭 알아두셔야 할 주요 내용들을 정리해 보겠습니다.
100년 역사의 폐광산이 테마파크로 변신하다
충주시 목벌안길에 위치한 활옥동굴은 1919년부터 활석과 백옥 등을 캐던 동양광산의 갱도를 관광지로 재탄생시킨 곳입니다. 현재는 약 2.5km 구간을 관람 코스로 꾸며 일반인에게 공개하고 있습니다. 단순한 동굴이 아니라 옛 광부들의 흔적인 권양기나 광차 등이 그대로 보존되어 있어 산업 유산으로서의 가치도 느낄 수 있고, 화려한 LED 조명이 더해져 신비로운 분위기를 자아냅니다.
이용시간 및 휴무일 체크
활옥동굴의 운영 시간은 09:00부터 18:00까지이며, 입장 마감은 17:00입니다. 카약 발권 마감은 16:00입니다. 정기적으로 매주 월요일 휴무를 갖지만, 월요일이 공휴일인 경우에는 운영 후 다음 날 휴무가 됩니다.
입장료 및 카약 체험 비용
활옥동굴의 입장료는 성인 10,000원, 청소년 9,000원, 소인 8,000원입니다. 투명 카약 체험이 필요하다면 추가로 5,000원을 내야 합니다. 총 4인 기준으로 카약까지 체험한다면 40,000원의 비용이 듭니다.
놓치지 말아야 할 볼거리와 체험
활옥동굴에서는 다양한 볼거리를 즐길 수 있습니다.首先是，让我们逐句分析这段代码，并解释它的功能： 1. `import pandas as pd`：这行代码导入了pandas库并将其命名为pd。pandas是一个强大的数据分析库。 2. `url = 'https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/titanic.csv'`：这里定义了一个变量url，它指向一个CSV文件的URL，这个文件包含了泰坦尼克号的数据集。
3. `df = pd.read_csv(url)`：这行代码使用pandas的read_csv函数从给定的URL读取数据，并将数据存储在一个DataFrame对象中。这个DataFrame被称为`df`。 4. `df.head()`：此命令显示了DataFrame中的前五行，方便我们查看数据的基本结构和内容。 5. `df.columns`：这行代码返回数据集的所有列名，以供进一步分析或处理。 6. `df.describe()`：使用describe函数可以获取数值型变量的统计摘要（如均值、标准差等）。
7. `df.info()`：此命令提供了关于DataFrame结构的信息，包括每列的数据类型和非空值的数量。这有助于我们了解数据集的整体情况。 8. `df['survived'].value_counts()`：这里计算了`survived`（幸存者）列中每个唯一值的出现次数，即显示了多少人幸存，多少人死亡。 9. 以下代码块使用了plotly库来创建一个交互式图表。首先，导入了必要的模块： `import plotly.express as px`
10. 然后，创建了一个条形图来展示幸存者和遇难者的数量差异，并设置了图表标题、x轴标签等属性： fig = px.bar(df, x="survived", color="sex", title='Survival by gender') fig.update_xaxes(title_text='Survived (0 - No, 1 - Yes)') fig.show() 11. 最后，创建了一个直方图来展示不同年龄段幸存者的分布情况：
survived = df[df['survived'] == 1] fig2 = px.histogram(survived, x="age", nbins=10, title='Age Distribution of Survivors') fig2.show() 总结：这段代码通过导入数据集、进行初步的数据探索和使用plotly库来创建图表，展示了如何从一个外部来源读取数据并以可视化的方式呈现分析结果。
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