master-thesis/Tagging/ConlluDataFiltering.ipynb

61205 lines
2.0 MiB

{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Conllu Data Filtering\n",
"purpose of this notebook is to evaluate the quality of raw recipes.\n",
"Quality is measured by the following criterias:\n",
"\n",
"* Length of the recipe (shorter recipes without unnecessary information are better)\n",
" * (maybe also length of single sentences)\n",
"* Ratio of cooking keywords vs other words\n",
"* **TODO**: more to come…"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from conllu_batch_generator import ConlluReader\n",
"import numpy as np\n",
"from crf_data_generator import *"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
" <script type=\"text/javascript\">\n",
" window.PlotlyConfig = {MathJaxConfig: 'local'};\n",
" if (window.MathJax) {MathJax.Hub.Config({SVG: {font: \"STIX-Web\"}});}\n",
" if (typeof require !== 'undefined') {\n",
" require.undef(\"plotly\");\n",
" requirejs.config({\n",
" paths: {\n",
" 'plotly': ['https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min']\n",
" }\n",
" });\n",
" require(['plotly'], function(Plotly) {\n",
" window._Plotly = Plotly;\n",
" });\n",
" }\n",
" </script>\n",
" "
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"import plotly\n",
"plotly.__version__\n",
"\n",
"import plotly.graph_objs as go\n",
"from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot\n",
"init_notebook_mode(connected=True)\n",
"\n",
"import sys\n",
"sys.path.insert(0, '..') # noqa\n",
"import settings # noqa"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from IPython.display import Markdown"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"#cr = ConlluReader(\"../\" + settings.gzipped_conllu_data_root + \"recipes0.conllu.gz\", iter_documents=True)\n",
"cr = ConlluReader(\"recipes3.conllu\", iter_documents=True, return_recipe_ids=True)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import pycrfsuite\n",
"\n",
"tagger = pycrfsuite.Tagger()\n",
"tagger.open('test.crfsuite')\n",
"\n",
"class recipe(object):\n",
" def __init__(self, sentences_list: list, recipe_id = None):\n",
" \"\"\"\n",
" @param sentences_list: list of token_lists\n",
" \"\"\"\n",
" self._sentences = []\n",
" self._recipe_id = recipe_id\n",
" for sent in sentences_list:\n",
" if len(sent) > 0:\n",
" self._sentences.append(sent)\n",
" \n",
" def avg_sentence_length(self):\n",
" return sum([len(s) for s in self._sentences])/len(self._sentences)\n",
" \n",
" def n_instructions(self):\n",
" return len(self._sentences)\n",
" \n",
" def max_sentence_length(self):\n",
" return max([len(s) for s in self._sentences])\n",
" \n",
" def keyword_ratio(self):\n",
" sentence_ratios = []\n",
" for sent in self._sentences:\n",
" # FIXME: only works if there are no other misc annotations!\n",
" sentence_ratios.append(sum([token['misc'] is not None for token in sent]))\n",
" return sum(sentence_ratios) / len(sentence_ratios)\n",
" \n",
" def predict_labels(self):\n",
" features = [sent2features(sent) for sent in self._sentences]\n",
" labels = [tagger.tag(feat) for feat in features]\n",
" return labels\n",
" \n",
" def recipe_id(self):\n",
" return self._recipe_id\n",
" \n",
" def serialize(self):\n",
" result = \"# newdoc\\n\"\n",
" if self._recipe_id is not None:\n",
" result += f\"# id: {self._recipe_id}\\n\"\n",
" \n",
" for sent in self._sentences:\n",
" result += f\"{sent.serialize()}\"\n",
" return result + \"\\n\"\n",
" \n",
" def __repr__(self):\n",
" s = \"recipe: \" + (self._recipe_id if self._recipe_id else \"\") + \"\\n\"\n",
" s += \"instructions: \\n\"\n",
" for sent in self._sentences:\n",
" s += \" \".join([token['form'] for token in sent]) + \"\\n\"\n",
" \n",
" s += \"\\nscores:\\n\"\n",
" s += f\"avg_sent_length: {self.avg_sentence_length()}\\n\"\n",
" s += f\"n_instructions: {self.n_instructions()}\\n\"\n",
" s += f\"keyword_ratio: {self.keyword_ratio()}\\n\\n\\n\"\n",
" \n",
" return s"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"\n",
"#for i, r in enumerate(cr):\n",
"# display(recipe(r))\n",
"# if i > 20:\n",
"# break"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"n_instructions_counter = []\n",
"avg_sent_counter = []\n",
"keyword_ratio_counter = []\n",
"max_sent_counter = []\n",
"\n",
"for r, recipe_id in cr:\n",
" rec = recipe(r, recipe_id)\n",
" n_instructions_counter.append(rec.n_instructions())\n",
" avg_sent_counter.append(rec.avg_sentence_length())\n",
" keyword_ratio_counter.append(rec.keyword_ratio())\n",
" max_sent_counter.append(rec.max_sentence_length())"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"5000"
]
},
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"len(n_instructions_counter)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/markdown": [
"## Recipe Analysis"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.Markdown object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/markdown": [
"### number of instruction's distribution"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.Markdown object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"application/vnd.plotly.v1+json": {
"config": {
"linkText": "Export to plot.ly",
"plotlyServerURL": "https://plot.ly",
"showLink": false
},
"data": [
{
"type": "histogram",
"x": [
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
32,
32,
32,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
38,
38,
38,
38,
39,
39,
39,
40,
40,
40,
41,
41,
42,
43,
45,
46,
47,
47,
49,
53,
54,
55,
56,
58,
59,
61,
126
]
}
],
"layout": {
"autosize": true,
"template": {
"data": {
"bar": [
{
"error_x": {
"color": "#2a3f5f"
},
"error_y": {
"color": "#2a3f5f"
},
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "bar"
}
],
"barpolar": [
{
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "barpolar"
}
],
"carpet": [
{
"aaxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"baxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"type": "carpet"
}
],
"choropleth": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "choropleth"
}
],
"contour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "contour"
}
],
"contourcarpet": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "contourcarpet"
}
],
"heatmap": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmap"
}
],
"heatmapgl": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmapgl"
}
],
"histogram": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "histogram"
}
],
"histogram2d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2d"
}
],
"histogram2dcontour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2dcontour"
}
],
"mesh3d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "mesh3d"
}
],
"parcoords": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "parcoords"
}
],
"scatter": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter"
}
],
"scatter3d": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter3d"
}
],
"scattercarpet": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattercarpet"
}
],
"scattergeo": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergeo"
}
],
"scattergl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergl"
}
],
"scattermapbox": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattermapbox"
}
],
"scatterpolar": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolar"
}
],
"scatterpolargl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolargl"
}
],
"scatterternary": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterternary"
}
],
"surface": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "surface"
}
],
"table": [
{
"cells": {
"fill": {
"color": "#EBF0F8"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"header": {
"fill": {
"color": "#C8D4E3"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"type": "table"
}
]
},
"layout": {
"annotationdefaults": {
"arrowcolor": "#2a3f5f",
"arrowhead": 0,
"arrowwidth": 1
},
"colorscale": {
"diverging": [
[
0,
"#8e0152"
],
[
0.1,
"#c51b7d"
],
[
0.2,
"#de77ae"
],
[
0.3,
"#f1b6da"
],
[
0.4,
"#fde0ef"
],
[
0.5,
"#f7f7f7"
],
[
0.6,
"#e6f5d0"
],
[
0.7,
"#b8e186"
],
[
0.8,
"#7fbc41"
],
[
0.9,
"#4d9221"
],
[
1,
"#276419"
]
],
"sequential": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"sequentialminus": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
]
},
"colorway": [
"#636efa",
"#EF553B",
"#00cc96",
"#ab63fa",
"#FFA15A",
"#19d3f3",
"#FF6692",
"#B6E880",
"#FF97FF",
"#FECB52"
],
"font": {
"color": "#2a3f5f"
},
"geo": {
"bgcolor": "white",
"lakecolor": "white",
"landcolor": "#E5ECF6",
"showlakes": true,
"showland": true,
"subunitcolor": "white"
},
"hoverlabel": {
"align": "left"
},
"hovermode": "closest",
"mapbox": {
"style": "light"
},
"paper_bgcolor": "white",
"plot_bgcolor": "#E5ECF6",
"polar": {
"angularaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"radialaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"scene": {
"xaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"yaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"zaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
}
},
"shapedefaults": {
"line": {
"color": "#2a3f5f"
}
},
"ternary": {
"aaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"baxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"caxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"title": {
"x": 0.05
},
"xaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
},
"yaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
}
}
},
"xaxis": {
"autorange": true,
"range": [
0.5,
126.5
],
"type": "linear"
},
"yaxis": {
"autorange": true,
"range": [
0,
427.36842105263156
]
}
}
},
"image/png": "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",
"text/html": [
"<div>\n",
" \n",
" \n",
" <div id=\"17cade2c-9256-4ae1-8752-0dc923676e50\" class=\"plotly-graph-div\" style=\"height:525px; width:100%;\"></div>\n",
" <script type=\"text/javascript\">\n",
" require([\"plotly\"], function(Plotly) {\n",
" window.PLOTLYENV=window.PLOTLYENV || {};\n",
" \n",
" if (document.getElementById(\"17cade2c-9256-4ae1-8752-0dc923676e50\")) {\n",
" Plotly.newPlot(\n",
" '17cade2c-9256-4ae1-8752-0dc923676e50',\n",
" [{\"type\": \"histogram\", \"x\": [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 32, 32, 32, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 38, 38, 38, 38, 39, 39, 39, 40, 40, 40, 41, 41, 42, 43, 45, 46, 47, 47, 49, 53, 54, 55, 56, 58, 59, 61, 126]}],\n",
" {\"template\": {\"data\": {\"bar\": [{\"error_x\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"error_y\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"bar\"}], \"barpolar\": [{\"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"barpolar\"}], \"carpet\": [{\"aaxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"baxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"type\": \"carpet\"}], \"choropleth\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"choropleth\"}], \"contour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"contour\"}], \"contourcarpet\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"contourcarpet\"}], \"heatmap\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmap\"}], \"heatmapgl\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmapgl\"}], \"histogram\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"histogram\"}], \"histogram2d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2d\"}], \"histogram2dcontour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2dcontour\"}], \"mesh3d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"mesh3d\"}], \"parcoords\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"parcoords\"}], \"scatter\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter\"}], \"scatter3d\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter3d\"}], \"scattercarpet\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattercarpet\"}], \"scattergeo\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergeo\"}], \"scattergl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergl\"}], \"scattermapbox\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattermapbox\"}], \"scatterpolar\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolar\"}], \"scatterpolargl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolargl\"}], \"scatterternary\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterternary\"}], \"surface\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"surface\"}], \"table\": [{\"cells\": {\"fill\": {\"color\": \"#EBF0F8\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"header\": {\"fill\": {\"color\": \"#C8D4E3\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"type\": \"table\"}]}, \"layout\": {\"annotationdefaults\": {\"arrowcolor\": \"#2a3f5f\", \"arrowhead\": 0, \"arrowwidth\": 1}, \"colorscale\": {\"diverging\": [[0, \"#8e0152\"], [0.1, \"#c51b7d\"], [0.2, \"#de77ae\"], [0.3, \"#f1b6da\"], [0.4, \"#fde0ef\"], [0.5, \"#f7f7f7\"], [0.6, \"#e6f5d0\"], [0.7, \"#b8e186\"], [0.8, \"#7fbc41\"], [0.9, \"#4d9221\"], [1, \"#276419\"]], \"sequential\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"sequentialminus\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]]}, \"colorway\": [\"#636efa\", \"#EF553B\", \"#00cc96\", \"#ab63fa\", \"#FFA15A\", \"#19d3f3\", \"#FF6692\", \"#B6E880\", \"#FF97FF\", \"#FECB52\"], \"font\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"geo\": {\"bgcolor\": \"white\", \"lakecolor\": \"white\", \"landcolor\": \"#E5ECF6\", \"showlakes\": true, \"showland\": true, \"subunitcolor\": \"white\"}, \"hoverlabel\": {\"align\": \"left\"}, \"hovermode\": \"closest\", \"mapbox\": {\"style\": \"light\"}, \"paper_bgcolor\": \"white\", \"plot_bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"polar\": {\"angularaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"radialaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"scene\": {\"xaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"yaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"zaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}}, \"shapedefaults\": {\"line\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}}, \"ternary\": {\"aaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"baxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"caxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"title\": {\"x\": 0.05}, \"xaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}, \"yaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}}}},\n",
" {\"responsive\": true}\n",
" ).then(function(){\n",
" \n",
"var gd = document.getElementById('17cade2c-9256-4ae1-8752-0dc923676e50');\n",
"var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
" var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
" if (!display || display === 'none') {{\n",
" console.log([gd, 'removed!']);\n",
" Plotly.purge(gd);\n",
" observer.disconnect();\n",
" }}\n",
"}});\n",
"\n",
"// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
"var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
"if (notebookContainer) {{\n",
" x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
"// Listen for the clearing of the current output cell\n",
"var outputEl = gd.closest('.output');\n",
"if (outputEl) {{\n",
" x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
" })\n",
" };\n",
" });\n",
" </script>\n",
" </div>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/markdown": [
"### distribution of avergage sentence length"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.Markdown object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"application/vnd.plotly.v1+json": {
"config": {
"linkText": "Export to plot.ly",
"plotlyServerURL": "https://plot.ly",
"showLink": false
},
"data": [
{
"type": "histogram",
"x": [
2,
3.5,
4,
4,
4,
4,
4.5,
4.5,
4.5,
4.571428571428571,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.75,
4.75,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5.071428571428571,
5.142857142857143,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.4,
5.428571428571429,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.545454545454546,
5.545454545454546,
5.571428571428571,
5.6,
5.625,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.7,
5.75,
5.75,
5.75,
5.75,
5.75,
5.75,
5.777777777777778,
5.8,
5.833333333333333,
5.833333333333333,
5.857142857142857,
5.857142857142857,
5.909090909090909,
5.916666666666667,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6.071428571428571,
6.083333333333333,
6.111111111111111,
6.117647058823529,
6.125,
6.125,
6.166666666666667,
6.166666666666667,
6.181818181818182,
6.181818181818182,
6.2,
6.222222222222222,
6.25,
6.25,
6.25,
6.25,
6.25,
6.25,
6.2727272727272725,
6.2727272727272725,
6.285714285714286,
6.285714285714286,
6.3,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.368421052631579,
6.375,
6.384615384615385,
6.391304347826087,
6.4,
6.4,
6.428571428571429,
6.428571428571429,
6.444444444444445,
6.444444444444445,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.533333333333333,
6.538461538461538,
6.571428571428571,
6.571428571428571,
6.6,
6.6,
6.6,
6.6,
6.625,
6.636363636363637,
6.64,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.7,
6.7,
6.7,
6.714285714285714,
6.714285714285714,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.769230769230769,
6.769230769230769,
6.8,
6.8,
6.8,
6.818181818181818,
6.818181818181818,
6.833333333333333,
6.833333333333333,
6.875,
6.894736842105263,
6.9,
6.909090909090909,
6.909090909090909,
6.909090909090909,
6.909090909090909,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7.027027027027027,
7.0625,
7.076923076923077,
7.090909090909091,
7.090909090909091,
7.1,
7.111111111111111,
7.111111111111111,
7.111111111111111,
7.125,
7.125,
7.142857142857143,
7.142857142857143,
7.153846153846154,
7.153846153846154,
7.157894736842105,
7.166666666666667,
7.166666666666667,
7.166666666666667,
7.181818181818182,
7.2,
7.2,
7.2,
7.2,
7.2,
7.2,
7.2,
7.214285714285714,
7.222222222222222,
7.222222222222222,
7.225806451612903,
7.230769230769231,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.2727272727272725,
7.285714285714286,
7.3,
7.3,
7.3,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.3478260869565215,
7.363636363636363,
7.363636363636363,
7.375,
7.375,
7.375,
7.375,
7.375,
7.384615384615385,
7.4,
7.4,
7.4,
7.4,
7.4,
7.416666666666667,
7.428571428571429,
7.428571428571429,
7.428571428571429,
7.428571428571429,
7.428571428571429,
7.435897435897436,
7.444444444444445,
7.444444444444445,
7.444444444444445,
7.454545454545454,
7.454545454545454,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.538461538461538,
7.545454545454546,
7.545454545454546,
7.545454545454546,
7.555555555555555,
7.555555555555555,
7.555555555555555,
7.571428571428571,
7.571428571428571,
7.571428571428571,
7.571428571428571,
7.583333333333333,
7.583333333333333,
7.6,
7.6,
7.6,
7.6,
7.6,
7.6,
7.6,
7.615384615384615,
7.625,
7.625,
7.625,
7.636363636363637,
7.636363636363637,
7.636363636363637,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.676470588235294,
7.6875,
7.7,
7.7,
7.705882352941177,
7.714285714285714,
7.714285714285714,
7.714285714285714,
7.714285714285714,
7.714285714285714,
7.714285714285714,
7.7272727272727275,
7.7272727272727275,
7.7272727272727275,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.769230769230769,
7.769230769230769,
7.777777777777778,
7.777777777777778,
7.777777777777778,
7.777777777777778,
7.777777777777778,
7.785714285714286,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.818181818181818,
7.818181818181818,
7.818181818181818,
7.823529411764706,
7.833333333333333,
7.833333333333333,
7.833333333333333,
7.833333333333333,
7.833333333333333,
7.833333333333333,
7.857142857142857,
7.857142857142857,
7.857142857142857,
7.875,
7.888888888888889,
7.888888888888889,
7.888888888888889,
7.9,
7.9,
7.9,
7.909090909090909,
7.916666666666667,
7.928571428571429,
7.928571428571429,
7.928571428571429,
7.933333333333334,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8.066666666666666,
8.066666666666666,
8.066666666666666,
8.071428571428571,
8.083333333333334,
8.083333333333334,
8.090909090909092,
8.090909090909092,
8.1,
8.1,
8.1,
8.1,
8.11111111111111,
8.11111111111111,
8.11111111111111,
8.117647058823529,
8.125,
8.125,
8.125,
8.125,
8.136363636363637,
8.142857142857142,
8.153846153846153,
8.153846153846153,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.178571428571429,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.222222222222221,
8.222222222222221,
8.222222222222221,
8.222222222222221,
8.23076923076923,
8.235294117647058,
8.24,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.272727272727273,
8.272727272727273,
8.277777777777779,
8.285714285714286,
8.285714285714286,
8.285714285714286,
8.285714285714286,
8.285714285714286,
8.3,
8.3,
8.3,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.363636363636363,
8.375,
8.375,
8.375,
8.375,
8.375,
8.375,
8.375,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.409090909090908,
8.411764705882353,
8.416666666666666,
8.416666666666666,
8.416666666666666,
8.416666666666666,
8.421052631578947,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.444444444444445,
8.451612903225806,
8.454545454545455,
8.454545454545455,
8.454545454545455,
8.458333333333334,
8.461538461538462,
8.461538461538462,
8.466666666666667,
8.466666666666667,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.529411764705882,
8.529411764705882,
8.533333333333333,
8.538461538461538,
8.545454545454545,
8.545454545454545,
8.55,
8.55,
8.55,
8.555555555555555,
8.555555555555555,
8.555555555555555,
8.5625,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.583333333333334,
8.6,
8.6,
8.6,
8.6,
8.6,
8.6,
8.6,
8.6,
8.615384615384615,
8.615384615384615,
8.615384615384615,
8.625,
8.625,
8.625,
8.625,
8.625,
8.625,
8.625,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.692307692307692,
8.7,
8.7,
8.7,
8.714285714285714,
8.714285714285714,
8.714285714285714,
8.714285714285714,
8.714285714285714,
8.714285714285714,
8.727272727272727,
8.727272727272727,
8.73076923076923,
8.736842105263158,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.76923076923077,
8.76923076923077,
8.777777777777779,
8.777777777777779,
8.785714285714286,
8.785714285714286,
8.785714285714286,
8.793103448275861,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.818181818181818,
8.818181818181818,
8.818181818181818,
8.823529411764707,
8.826086956521738,
8.833333333333334,
8.833333333333334,
8.833333333333334,
8.833333333333334,
8.833333333333334,
8.846153846153847,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.875,
8.875,
8.875,
8.875,
8.875,
8.875,
8.882352941176471,
8.884615384615385,
8.88888888888889,
8.88888888888889,
8.88888888888889,
8.9,
8.9,
8.9,
8.90625,
8.909090909090908,
8.909090909090908,
8.916666666666666,
8.923076923076923,
8.923076923076923,
8.923076923076923,
8.923076923076923,
8.928571428571429,
8.933333333333334,
8.942857142857143,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9.045454545454545,
9.055555555555555,
9.055555555555555,
9.0625,
9.071428571428571,
9.076923076923077,
9.076923076923077,
9.076923076923077,
9.083333333333334,
9.083333333333334,
9.083333333333334,
9.083333333333334,
9.090909090909092,
9.090909090909092,
9.090909090909092,
9.1,
9.1,
9.1,
9.1,
9.1,
9.11111111111111,
9.11111111111111,
9.11111111111111,
9.11111111111111,
9.125,
9.125,
9.125,
9.125,
9.125,
9.125,
9.125,
9.130434782608695,
9.133333333333333,
9.133333333333333,
9.137931034482758,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.153846153846153,
9.153846153846153,
9.153846153846153,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.181818181818182,
9.181818181818182,
9.181818181818182,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.206896551724139,
9.214285714285714,
9.214285714285714,
9.222222222222221,
9.222222222222221,
9.222222222222221,
9.23076923076923,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.266666666666667,
9.266666666666667,
9.266666666666667,
9.272727272727273,
9.277777777777779,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.294117647058824,
9.3,
9.3,
9.3,
9.3,
9.303030303030303,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.363636363636363,
9.363636363636363,
9.363636363636363,
9.363636363636363,
9.363636363636363,
9.375,
9.375,
9.375,
9.375,
9.375,
9.384615384615385,
9.38888888888889,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.416666666666666,
9.416666666666666,
9.421052631578947,
9.421052631578947,
9.428571428571429,
9.428571428571429,
9.428571428571429,
9.428571428571429,
9.444444444444445,
9.444444444444445,
9.444444444444445,
9.444444444444445,
9.454545454545455,
9.454545454545455,
9.454545454545455,
9.454545454545455,
9.454545454545455,
9.454545454545455,
9.461538461538462,
9.470588235294118,
9.476190476190476,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.529411764705882,
9.53125,
9.533333333333333,
9.538461538461538,
9.538461538461538,
9.538461538461538,
9.538461538461538,
9.545454545454545,
9.545454545454545,
9.545454545454545,
9.55,
9.555555555555555,
9.555555555555555,
9.555555555555555,
9.555555555555555,
9.5625,
9.5625,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.578947368421053,
9.583333333333334,
9.583333333333334,
9.583333333333334,
9.588235294117647,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.615384615384615,
9.618181818181819,
9.625,
9.625,
9.625,
9.625,
9.625,
9.625,
9.625,
9.625,
9.636363636363637,
9.636363636363637,
9.642857142857142,
9.642857142857142,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.681818181818182,
9.681818181818182,
9.68421052631579,
9.6875,
9.692307692307692,
9.692307692307692,
9.7,
9.7,
9.705882352941176,
9.705882352941176,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.727272727272727,
9.727272727272727,
9.736842105263158,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.76,
9.764705882352942,
9.76923076923077,
9.76923076923077,
9.76923076923077,
9.777777777777779,
9.777777777777779,
9.777777777777779,
9.777777777777779,
9.785714285714286,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8125,
9.8125,
9.814814814814815,
9.818181818181818,
9.818181818181818,
9.818181818181818,
9.818181818181818,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.846153846153847,
9.846153846153847,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.866666666666667,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.9,
9.9,
9.9,
9.9,
9.909090909090908,
9.909090909090908,
9.909090909090908,
9.916666666666666,
9.916666666666666,
9.923076923076923,
9.923076923076923,
9.923076923076923,
9.933333333333334,
9.933333333333334,
9.941176470588236,
9.954545454545455,
9.957446808510639,
9.958333333333334,
9.973684210526315,
9.976744186046512,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10.03448275862069,
10.038461538461538,
10.052631578947368,
10.058823529411764,
10.058823529411764,
10.06060606060606,
10.0625,
10.066666666666666,
10.076923076923077,
10.076923076923077,
10.076923076923077,
10.076923076923077,
10.083333333333334,
10.083333333333334,
10.090909090909092,
10.090909090909092,
10.090909090909092,
10.090909090909092,
10.1,
10.1,
10.1,
10.1,
10.1,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.125,
10.125,
10.125,
10.125,
10.125,
10.125,
10.125,
10.125,
10.133333333333333,
10.142857142857142,
10.142857142857142,
10.142857142857142,
10.142857142857142,
10.142857142857142,
10.142857142857142,
10.147058823529411,
10.148148148148149,
10.153846153846153,
10.157894736842104,
10.157894736842104,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.176470588235293,
10.176470588235293,
10.176470588235293,
10.181818181818182,
10.181818181818182,
10.181818181818182,
10.181818181818182,
10.1875,
10.1875,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.210526315789474,
10.214285714285714,
10.214285714285714,
10.222222222222221,
10.222222222222221,
10.23076923076923,
10.238095238095237,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.266666666666667,
10.266666666666667,
10.272727272727273,
10.272727272727273,
10.272727272727273,
10.272727272727273,
10.277777777777779,
10.277777777777779,
10.277777777777779,
10.277777777777779,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.3,
10.3,
10.3,
10.3,
10.3,
10.3,
10.3,
10.307692307692308,
10.307692307692308,
10.307692307692308,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.35,
10.35,
10.352941176470589,
10.352941176470589,
10.36,
10.363636363636363,
10.375,
10.375,
10.375,
10.375,
10.375,
10.375,
10.375,
10.380952380952381,
10.384615384615385,
10.384615384615385,
10.384615384615385,
10.384615384615385,
10.38888888888889,
10.38888888888889,
10.38888888888889,
10.391304347826088,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.409090909090908,
10.416666666666666,
10.416666666666666,
10.416666666666666,
10.416666666666666,
10.421052631578947,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.4375,
10.444444444444445,
10.444444444444445,
10.444444444444445,
10.444444444444445,
10.444444444444445,
10.444444444444445,
10.454545454545455,
10.454545454545455,
10.454545454545455,
10.454545454545455,
10.454545454545455,
10.454545454545455,
10.466666666666667,
10.472222222222221,
10.473684210526315,
10.473684210526315,
10.482758620689655,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.529411764705882,
10.55,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.578947368421053,
10.583333333333334,
10.583333333333334,
10.583333333333334,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.607142857142858,
10.61111111111111,
10.615384615384615,
10.615384615384615,
10.625,
10.625,
10.625,
10.625,
10.625,
10.631578947368421,
10.631578947368421,
10.636363636363637,
10.636363636363637,
10.636363636363637,
10.636363636363637,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.6875,
10.692307692307692,
10.692307692307692,
10.7,
10.7,
10.7,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.722222222222221,
10.727272727272727,
10.727272727272727,
10.727272727272727,
10.733333333333333,
10.736842105263158,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.764705882352942,
10.764705882352942,
10.76923076923077,
10.777777777777779,
10.785714285714286,
10.789473684210526,
10.793103448275861,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.806451612903226,
10.818181818181818,
10.818181818181818,
10.818181818181818,
10.825,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.842105263157896,
10.846153846153847,
10.846153846153847,
10.846153846153847,
10.857142857142858,
10.857142857142858,
10.857142857142858,
10.857142857142858,
10.857142857142858,
10.857142857142858,
10.866666666666667,
10.866666666666667,
10.866666666666667,
10.875,
10.875,
10.875,
10.875,
10.875,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.894736842105264,
10.9,
10.9,
10.9,
10.9,
10.909090909090908,
10.909090909090908,
10.909090909090908,
10.909090909090908,
10.909090909090908,
10.916666666666666,
10.916666666666666,
10.916666666666666,
10.916666666666666,
10.916666666666666,
10.923076923076923,
10.923076923076923,
10.923076923076923,
10.933333333333334,
10.941176470588236,
10.96,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11.043478260869565,
11.058823529411764,
11.058823529411764,
11.0625,
11.0625,
11.071428571428571,
11.071428571428571,
11.071428571428571,
11.076923076923077,
11.076923076923077,
11.076923076923077,
11.076923076923077,
11.083333333333334,
11.090909090909092,
11.090909090909092,
11.1,
11.1,
11.1,
11.1,
11.10344827586207,
11.105263157894736,
11.11111111111111,
11.11111111111111,
11.11111111111111,
11.11111111111111,
11.125,
11.125,
11.125,
11.133333333333333,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.153846153846153,
11.153846153846153,
11.153846153846153,
11.153846153846153,
11.157894736842104,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.172413793103448,
11.173913043478262,
11.176470588235293,
11.176470588235293,
11.176470588235293,
11.181818181818182,
11.181818181818182,
11.181818181818182,
11.181818181818182,
11.19047619047619,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.222222222222221,
11.222222222222221,
11.222222222222221,
11.222222222222221,
11.23076923076923,
11.23076923076923,
11.23076923076923,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.26086956521739,
11.26086956521739,
11.266666666666667,
11.266666666666667,
11.266666666666667,
11.272727272727273,
11.272727272727273,
11.277777777777779,
11.277777777777779,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.294117647058824,
11.3,
11.3,
11.3,
11.3,
11.3,
11.3,
11.3,
11.3,
11.307692307692308,
11.31578947368421,
11.32258064516129,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.342857142857143,
11.357142857142858,
11.363636363636363,
11.363636363636363,
11.368421052631579,
11.375,
11.375,
11.375,
11.375,
11.375,
11.375,
11.375,
11.380952380952381,
11.384615384615385,
11.384615384615385,
11.384615384615385,
11.38888888888889,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.416666666666666,
11.416666666666666,
11.416666666666666,
11.416666666666666,
11.416666666666666,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.4375,
11.4375,
11.444444444444445,
11.444444444444445,
11.444444444444445,
11.444444444444445,
11.454545454545455,
11.454545454545455,
11.454545454545455,
11.454545454545455,
11.454545454545455,
11.454545454545455,
11.461538461538462,
11.461538461538462,
11.461538461538462,
11.470588235294118,
11.470588235294118,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.523809523809524,
11.526315789473685,
11.529411764705882,
11.529411764705882,
11.529411764705882,
11.538461538461538,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.55,
11.551724137931034,
11.555555555555555,
11.555555555555555,
11.555555555555555,
11.555555555555555,
11.555555555555555,
11.555555555555555,
11.565217391304348,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.578947368421053,
11.583333333333334,
11.583333333333334,
11.583333333333334,
11.583333333333334,
11.588235294117647,
11.588235294117647,
11.592592592592593,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.608695652173912,
11.615384615384615,
11.615384615384615,
11.625,
11.625,
11.625,
11.625,
11.625,
11.625,
11.636363636363637,
11.636363636363637,
11.642857142857142,
11.653846153846153,
11.653846153846153,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.6875,
11.692307692307692,
11.692307692307692,
11.692307692307692,
11.696969696969697,
11.7,
11.7,
11.705882352941176,
11.705882352941176,
11.714285714285714,
11.714285714285714,
11.714285714285714,
11.714285714285714,
11.714285714285714,
11.714285714285714,
11.72,
11.722222222222221,
11.722222222222221,
11.722222222222221,
11.727272727272727,
11.727272727272727,
11.727272727272727,
11.733333333333333,
11.733333333333333,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.761904761904763,
11.764705882352942,
11.764705882352942,
11.76923076923077,
11.76923076923077,
11.777777777777779,
11.777777777777779,
11.777777777777779,
11.777777777777779,
11.777777777777779,
11.777777777777779,
11.785714285714286,
11.789473684210526,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8125,
11.8125,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.846153846153847,
11.846153846153847,
11.846153846153847,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.866666666666667,
11.875,
11.875,
11.875,
11.875,
11.875,
11.875,
11.882352941176471,
11.882352941176471,
11.88888888888889,
11.88888888888889,
11.88888888888889,
11.88888888888889,
11.88888888888889,
11.9,
11.9,
11.9,
11.9,
11.904761904761905,
11.909090909090908,
11.909090909090908,
11.909090909090908,
11.91304347826087,
11.916666666666666,
11.916666666666666,
11.916666666666666,
11.916666666666666,
11.916666666666666,
11.923076923076923,
11.923076923076923,
11.923076923076923,
11.928571428571429,
11.933333333333334,
11.933333333333334,
11.947368421052632,
11.956521739130435,
11.962962962962964,
11.96875,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12.041666666666666,
12.055555555555555,
12.066666666666666,
12.066666666666666,
12.068965517241379,
12.071428571428571,
12.071428571428571,
12.076923076923077,
12.076923076923077,
12.083333333333334,
12.083333333333334,
12.083333333333334,
12.083333333333334,
12.083333333333334,
12.090909090909092,
12.090909090909092,
12.090909090909092,
12.090909090909092,
12.1,
12.1,
12.1,
12.1,
12.1,
12.10344827586207,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.115384615384615,
12.12,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.136363636363637,
12.137931034482758,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.153846153846153,
12.153846153846153,
12.157894736842104,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.181818181818182,
12.181818181818182,
12.181818181818182,
12.181818181818182,
12.2,
12.2,
12.2,
12.2,
12.2,
12.214285714285714,
12.214285714285714,
12.214285714285714,
12.214285714285714,
12.214285714285714,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.23076923076923,
12.233333333333333,
12.235294117647058,
12.238095238095237,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25925925925926,
12.264705882352942,
12.272727272727273,
12.272727272727273,
12.272727272727273,
12.272727272727273,
12.272727272727273,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.294117647058824,
12.3,
12.3,
12.3,
12.307692307692308,
12.3125,
12.31578947368421,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.347826086956522,
12.357142857142858,
12.363636363636363,
12.363636363636363,
12.363636363636363,
12.363636363636363,
12.368421052631579,
12.375,
12.375,
12.375,
12.375,
12.375,
12.375,
12.375,
12.375,
12.380952380952381,
12.384615384615385,
12.384615384615385,
12.384615384615385,
12.391304347826088,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.421052631578947,
12.428571428571429,
12.428571428571429,
12.428571428571429,
12.428571428571429,
12.444444444444445,
12.444444444444445,
12.444444444444445,
12.444444444444445,
12.444444444444445,
12.454545454545455,
12.461538461538462,
12.461538461538462,
12.478260869565217,
12.478260869565217,
12.48,
12.482758620689655,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.517241379310345,
12.521739130434783,
12.526315789473685,
12.526315789473685,
12.533333333333333,
12.538461538461538,
12.538461538461538,
12.538461538461538,
12.545454545454545,
12.545454545454545,
12.545454545454545,
12.545454545454545,
12.555555555555555,
12.555555555555555,
12.555555555555555,
12.555555555555555,
12.5625,
12.5625,
12.571428571428571,
12.571428571428571,
12.571428571428571,
12.571428571428571,
12.586206896551724,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.61111111111111,
12.615384615384615,
12.625,
12.625,
12.625,
12.631578947368421,
12.631578947368421,
12.636363636363637,
12.636363636363637,
12.642857142857142,
12.642857142857142,
12.642857142857142,
12.647058823529411,
12.647058823529411,
12.647058823529411,
12.65,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.68421052631579,
12.692307692307692,
12.692307692307692,
12.692307692307692,
12.696969696969697,
12.7,
12.7,
12.7,
12.7,
12.705882352941176,
12.708333333333334,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.727272727272727,
12.727272727272727,
12.733333333333333,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.758620689655173,
12.76923076923077,
12.771428571428572,
12.777777777777779,
12.777777777777779,
12.777777777777779,
12.777777777777779,
12.785714285714286,
12.785714285714286,
12.785714285714286,
12.785714285714286,
12.789473684210526,
12.8,
12.8,
12.8,
12.8,
12.80952380952381,
12.818181818181818,
12.818181818181818,
12.818181818181818,
12.818181818181818,
12.818181818181818,
12.818181818181818,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.846153846153847,
12.846153846153847,
12.846153846153847,
12.846153846153847,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.862068965517242,
12.866666666666667,
12.875,
12.875,
12.875,
12.875,
12.875,
12.88,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.9,
12.9,
12.9,
12.909090909090908,
12.909090909090908,
12.909090909090908,
12.909090909090908,
12.916666666666666,
12.916666666666666,
12.916666666666666,
12.923076923076923,
12.923076923076923,
12.925925925925926,
12.928571428571429,
12.933333333333334,
12.941176470588236,
12.944444444444445,
12.952380952380953,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13.038461538461538,
13.043478260869565,
13.05,
13.05,
13.058823529411764,
13.058823529411764,
13.066666666666666,
13.071428571428571,
13.071428571428571,
13.076923076923077,
13.076923076923077,
13.083333333333334,
13.090909090909092,
13.095238095238095,
13.1,
13.1,
13.1,
13.1,
13.1,
13.1,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.117647058823529,
13.125,
13.125,
13.125,
13.125,
13.128205128205128,
13.130434782608695,
13.133333333333333,
13.133333333333333,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.15,
13.153846153846153,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.173913043478262,
13.176470588235293,
13.181818181818182,
13.1875,
13.1875,
13.192307692307692,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.210526315789474,
13.210526315789474,
13.214285714285714,
13.214285714285714,
13.214285714285714,
13.217391304347826,
13.222222222222221,
13.222222222222221,
13.222222222222221,
13.222222222222221,
13.222222222222221,
13.222222222222221,
13.227272727272727,
13.23076923076923,
13.23076923076923,
13.23076923076923,
13.23076923076923,
13.235294117647058,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.266666666666667,
13.266666666666667,
13.272727272727273,
13.272727272727273,
13.285714285714286,
13.285714285714286,
13.285714285714286,
13.285714285714286,
13.291666666666666,
13.291666666666666,
13.294117647058824,
13.294117647058824,
13.294117647058824,
13.294117647058824,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.307692307692308,
13.307692307692308,
13.3125,
13.32,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.347826086956522,
13.35,
13.352941176470589,
13.352941176470589,
13.357142857142858,
13.357142857142858,
13.357142857142858,
13.357142857142858,
13.363636363636363,
13.363636363636363,
13.363636363636363,
13.363636363636363,
13.366666666666667,
13.368421052631579,
13.368421052631579,
13.375,
13.375,
13.375,
13.375,
13.375,
13.384615384615385,
13.384615384615385,
13.384615384615385,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.407407407407407,
13.409090909090908,
13.409090909090908,
13.409090909090908,
13.416666666666666,
13.416666666666666,
13.416666666666666,
13.416666666666666,
13.416666666666666,
13.428571428571429,
13.428571428571429,
13.428571428571429,
13.428571428571429,
13.428571428571429,
13.434782608695652,
13.434782608695652,
13.4375,
13.44,
13.444444444444445,
13.454545454545455,
13.454545454545455,
13.454545454545455,
13.461538461538462,
13.461538461538462,
13.472222222222221,
13.473684210526315,
13.476190476190476,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.515151515151516,
13.521739130434783,
13.538461538461538,
13.545454545454545,
13.545454545454545,
13.545454545454545,
13.555555555555555,
13.555555555555555,
13.555555555555555,
13.5625,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.583333333333334,
13.583333333333334,
13.583333333333334,
13.583333333333334,
13.588235294117647,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.607142857142858,
13.615384615384615,
13.615384615384615,
13.625,
13.625,
13.625,
13.625,
13.625,
13.625,
13.625,
13.625,
13.631578947368421,
13.636363636363637,
13.636363636363637,
13.636363636363637,
13.636363636363637,
13.636363636363637,
13.64,
13.642857142857142,
13.65,
13.653846153846153,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.681818181818182,
13.6875,
13.7,
13.7,
13.7,
13.703703703703704,
13.714285714285714,
13.714285714285714,
13.714285714285714,
13.714285714285714,
13.714285714285714,
13.722222222222221,
13.722222222222221,
13.722222222222221,
13.727272727272727,
13.727272727272727,
13.733333333333333,
13.733333333333333,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.764705882352942,
13.76923076923077,
13.76923076923077,
13.772727272727273,
13.777777777777779,
13.785714285714286,
13.785714285714286,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.818181818181818,
13.818181818181818,
13.818181818181818,
13.818181818181818,
13.818181818181818,
13.823529411764707,
13.833333333333334,
13.833333333333334,
13.833333333333334,
13.833333333333334,
13.833333333333334,
13.846153846153847,
13.85,
13.857142857142858,
13.857142857142858,
13.857142857142858,
13.875,
13.875,
13.875,
13.875,
13.875,
13.875,
13.875,
13.875,
13.88888888888889,
13.88888888888889,
13.88888888888889,
13.9,
13.9,
13.9,
13.9,
13.9,
13.904761904761905,
13.916666666666666,
13.916666666666666,
13.923076923076923,
13.923076923076923,
13.923076923076923,
13.933333333333334,
13.933333333333334,
13.933333333333334,
13.933333333333334,
13.944444444444445,
13.947368421052632,
13.962962962962964,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14.043478260869565,
14.058823529411764,
14.0625,
14.066666666666666,
14.066666666666666,
14.066666666666666,
14.066666666666666,
14.071428571428571,
14.071428571428571,
14.08695652173913,
14.08695652173913,
14.090909090909092,
14.090909090909092,
14.090909090909092,
14.1,
14.11111111111111,
14.11111111111111,
14.11111111111111,
14.11111111111111,
14.117647058823529,
14.125,
14.125,
14.125,
14.125,
14.125,
14.130434782608695,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.153846153846153,
14.153846153846153,
14.153846153846153,
14.166666666666666,
14.166666666666666,
14.166666666666666,
14.166666666666666,
14.166666666666666,
14.166666666666666,
14.176470588235293,
14.181818181818182,
14.181818181818182,
14.181818181818182,
14.181818181818182,
14.181818181818182,
14.1875,
14.2,
14.2,
14.2,
14.2,
14.2,
14.2,
14.2,
14.2,
14.214285714285714,
14.222222222222221,
14.222222222222221,
14.222222222222221,
14.23076923076923,
14.235294117647058,
14.25,
14.25,
14.25,
14.25,
14.25,
14.25,
14.25,
14.25,
14.266666666666667,
14.272727272727273,
14.272727272727273,
14.272727272727273,
14.272727272727273,
14.28,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.3,
14.3125,
14.3125,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.341463414634147,
14.342105263157896,
14.347826086956522,
14.35,
14.35,
14.35,
14.35,
14.357142857142858,
14.36,
14.363636363636363,
14.363636363636363,
14.363636363636363,
14.363636363636363,
14.363636363636363,
14.375,
14.375,
14.375,
14.375,
14.375,
14.375,
14.375,
14.384615384615385,
14.38888888888889,
14.391304347826088,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.411764705882353,
14.416666666666666,
14.416666666666666,
14.421052631578947,
14.428571428571429,
14.428571428571429,
14.428571428571429,
14.428571428571429,
14.428571428571429,
14.428571428571429,
14.444444444444445,
14.444444444444445,
14.444444444444445,
14.444444444444445,
14.45,
14.454545454545455,
14.454545454545455,
14.461538461538462,
14.461538461538462,
14.473684210526315,
14.473684210526315,
14.476190476190476,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.533333333333333,
14.538461538461538,
14.538461538461538,
14.538461538461538,
14.538461538461538,
14.545454545454545,
14.545454545454545,
14.55,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.5625,
14.5625,
14.571428571428571,
14.571428571428571,
14.571428571428571,
14.571428571428571,
14.571428571428571,
14.583333333333334,
14.588235294117647,
14.588235294117647,
14.592592592592593,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.61111111111111,
14.61111111111111,
14.615384615384615,
14.615384615384615,
14.615384615384615,
14.625,
14.625,
14.625,
14.625,
14.625,
14.625,
14.631578947368421,
14.636363636363637,
14.636363636363637,
14.636363636363637,
14.636363636363637,
14.636363636363637,
14.642857142857142,
14.647058823529411,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.68421052631579,
14.68421052631579,
14.6875,
14.6875,
14.692307692307692,
14.7,
14.7,
14.714285714285714,
14.714285714285714,
14.714285714285714,
14.722222222222221,
14.727272727272727,
14.727272727272727,
14.73076923076923,
14.733333333333333,
14.733333333333333,
14.733333333333333,
14.742857142857142,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.763157894736842,
14.76923076923077,
14.774193548387096,
14.777777777777779,
14.777777777777779,
14.782608695652174,
14.785714285714286,
14.785714285714286,
14.8,
14.8,
14.8,
14.8,
14.8,
14.805555555555555,
14.818181818181818,
14.823529411764707,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.846153846153847,
14.846153846153847,
14.857142857142858,
14.857142857142858,
14.857142857142858,
14.857142857142858,
14.857142857142858,
14.857142857142858,
14.875,
14.875,
14.875,
14.875,
14.875,
14.875,
14.88888888888889,
14.88888888888889,
14.88888888888889,
14.88888888888889,
14.88888888888889,
14.909090909090908,
14.916666666666666,
14.916666666666666,
14.923076923076923,
14.923076923076923,
14.928571428571429,
14.928571428571429,
14.928571428571429,
14.933333333333334,
14.941176470588236,
14.945945945945946,
14.964285714285714,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15.058823529411764,
15.058823529411764,
15.0625,
15.071428571428571,
15.076923076923077,
15.08,
15.083333333333334,
15.08695652173913,
15.087301587301587,
15.090909090909092,
15.090909090909092,
15.090909090909092,
15.1,
15.1,
15.105263157894736,
15.11111111111111,
15.11111111111111,
15.11111111111111,
15.11111111111111,
15.11111111111111,
15.11111111111111,
15.125,
15.133333333333333,
15.142857142857142,
15.142857142857142,
15.142857142857142,
15.142857142857142,
15.15,
15.16,
15.16,
15.166666666666666,
15.166666666666666,
15.166666666666666,
15.166666666666666,
15.181818181818182,
15.181818181818182,
15.1875,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.214285714285714,
15.222222222222221,
15.222222222222221,
15.222222222222221,
15.226415094339623,
15.23076923076923,
15.235294117647058,
15.25,
15.25,
15.25,
15.25,
15.25,
15.25,
15.266666666666667,
15.266666666666667,
15.272727272727273,
15.272727272727273,
15.272727272727273,
15.277777777777779,
15.285714285714286,
15.285714285714286,
15.285714285714286,
15.285714285714286,
15.291666666666666,
15.291666666666666,
15.3,
15.3,
15.3,
15.3,
15.3,
15.307692307692308,
15.307692307692308,
15.31578947368421,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.357142857142858,
15.363636363636363,
15.363636363636363,
15.368421052631579,
15.375,
15.375,
15.375,
15.38888888888889,
15.4,
15.4,
15.4,
15.4,
15.4,
15.4,
15.4,
15.411764705882353,
15.411764705882353,
15.416666666666666,
15.416666666666666,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.434782608695652,
15.444444444444445,
15.444444444444445,
15.454545454545455,
15.454545454545455,
15.454545454545455,
15.461538461538462,
15.461538461538462,
15.461538461538462,
15.470588235294118,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.517241379310345,
15.523809523809524,
15.538461538461538,
15.538461538461538,
15.541666666666666,
15.541666666666666,
15.545454545454545,
15.545454545454545,
15.55,
15.555555555555555,
15.5625,
15.571428571428571,
15.571428571428571,
15.571428571428571,
15.583333333333334,
15.583333333333334,
15.583333333333334,
15.583333333333334,
15.588235294117647,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.607142857142858,
15.615384615384615,
15.625,
15.625,
15.625,
15.625,
15.625,
15.636363636363637,
15.65,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.6875,
15.692307692307692,
15.692307692307692,
15.695652173913043,
15.695652173913043,
15.7,
15.7,
15.7,
15.7,
15.7,
15.705882352941176,
15.705882352941176,
15.708333333333334,
15.709677419354838,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.727272727272727,
15.727272727272727,
15.733333333333333,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.777777777777779,
15.777777777777779,
15.777777777777779,
15.785714285714286,
15.785714285714286,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8125,
15.818181818181818,
15.818181818181818,
15.818181818181818,
15.823529411764707,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.83673469387755,
15.84,
15.857142857142858,
15.857142857142858,
15.866666666666667,
15.866666666666667,
15.866666666666667,
15.875,
15.875,
15.875,
15.88888888888889,
15.9,
15.9,
15.9,
15.9,
15.909090909090908,
15.923076923076923,
15.928571428571429,
15.928571428571429,
15.933333333333334,
15.9375,
15.954545454545455,
15.96,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16.05263157894737,
16.055555555555557,
16.0625,
16.076923076923077,
16.083333333333332,
16.1,
16.1,
16.105263157894736,
16.11111111111111,
16.11111111111111,
16.125,
16.125,
16.125,
16.125,
16.133333333333333,
16.142857142857142,
16.142857142857142,
16.142857142857142,
16.153846153846153,
16.157894736842106,
16.166666666666668,
16.181818181818183,
16.19047619047619,
16.193548387096776,
16.2,
16.2,
16.2,
16.2,
16.217391304347824,
16.22222222222222,
16.22222222222222,
16.25,
16.25,
16.25,
16.25,
16.25,
16.25,
16.25,
16.263157894736842,
16.272727272727273,
16.27777777777778,
16.285714285714285,
16.285714285714285,
16.285714285714285,
16.285714285714285,
16.285714285714285,
16.307692307692307,
16.307692307692307,
16.31578947368421,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.357142857142858,
16.375,
16.375,
16.379310344827587,
16.4,
16.4,
16.4,
16.4,
16.4,
16.4,
16.4,
16.4,
16.40909090909091,
16.41176470588235,
16.416666666666668,
16.428571428571427,
16.4375,
16.448275862068964,
16.45,
16.454545454545453,
16.46153846153846,
16.46153846153846,
16.46153846153846,
16.466666666666665,
16.466666666666665,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.53846153846154,
16.555555555555557,
16.555555555555557,
16.566666666666666,
16.571428571428573,
16.571428571428573,
16.571428571428573,
16.571428571428573,
16.571428571428573,
16.583333333333332,
16.58695652173913,
16.6,
16.6,
16.6,
16.6,
16.6,
16.6,
16.6,
16.615384615384617,
16.625,
16.625,
16.636363636363637,
16.636363636363637,
16.636363636363637,
16.636363636363637,
16.642857142857142,
16.647058823529413,
16.647058823529413,
16.666666666666668,
16.666666666666668,
16.666666666666668,
16.666666666666668,
16.666666666666668,
16.666666666666668,
16.68421052631579,
16.692307692307693,
16.692307692307693,
16.714285714285715,
16.714285714285715,
16.714285714285715,
16.714285714285715,
16.72,
16.727272727272727,
16.727272727272727,
16.733333333333334,
16.75,
16.75,
16.75,
16.76923076923077,
16.77777777777778,
16.77777777777778,
16.77777777777778,
16.77777777777778,
16.785714285714285,
16.8,
16.8,
16.8,
16.8,
16.8,
16.8,
16.8,
16.80952380952381,
16.818181818181817,
16.818181818181817,
16.823529411764707,
16.823529411764707,
16.82758620689655,
16.833333333333332,
16.833333333333332,
16.833333333333332,
16.833333333333332,
16.846153846153847,
16.857142857142858,
16.857142857142858,
16.857142857142858,
16.857142857142858,
16.863636363636363,
16.869565217391305,
16.875,
16.875,
16.88888888888889,
16.88888888888889,
16.892857142857142,
16.9,
16.904761904761905,
16.90909090909091,
16.90909090909091,
16.916666666666668,
16.916666666666668,
16.933333333333334,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17.035714285714285,
17.05263157894737,
17.058823529411764,
17.076923076923077,
17.09090909090909,
17.1,
17.11111111111111,
17.11111111111111,
17.11111111111111,
17.114754098360656,
17.125,
17.125,
17.142857142857142,
17.15,
17.153846153846153,
17.153846153846153,
17.166666666666668,
17.166666666666668,
17.166666666666668,
17.166666666666668,
17.166666666666668,
17.181818181818183,
17.181818181818183,
17.181818181818183,
17.2,
17.2,
17.2,
17.2,
17.2,
17.22222222222222,
17.23076923076923,
17.235294117647058,
17.243243243243242,
17.25,
17.25,
17.25,
17.25,
17.266666666666666,
17.272727272727273,
17.272727272727273,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.307692307692307,
17.333333333333332,
17.333333333333332,
17.333333333333332,
17.333333333333332,
17.347826086956523,
17.35,
17.357142857142858,
17.375,
17.375,
17.384615384615383,
17.4,
17.4,
17.4,
17.4,
17.4,
17.4,
17.419354838709676,
17.428571428571427,
17.428571428571427,
17.444444444444443,
17.46153846153846,
17.470588235294116,
17.470588235294116,
17.48148148148148,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.533333333333335,
17.545454545454547,
17.555555555555557,
17.555555555555557,
17.555555555555557,
17.555555555555557,
17.555555555555557,
17.56,
17.571428571428573,
17.571428571428573,
17.583333333333332,
17.58823529411765,
17.59259259259259,
17.6,
17.6,
17.6,
17.6,
17.6,
17.615384615384617,
17.625,
17.625,
17.63157894736842,
17.636363636363637,
17.636363636363637,
17.636363636363637,
17.636363636363637,
17.636363636363637,
17.652173913043477,
17.666666666666668,
17.666666666666668,
17.666666666666668,
17.666666666666668,
17.692307692307693,
17.714285714285715,
17.714285714285715,
17.714285714285715,
17.75,
17.75,
17.75,
17.75,
17.76923076923077,
17.772727272727273,
17.77777777777778,
17.77777777777778,
17.8,
17.8,
17.80952380952381,
17.80952380952381,
17.80952380952381,
17.8125,
17.818181818181817,
17.818181818181817,
17.818181818181817,
17.833333333333332,
17.846153846153847,
17.857142857142858,
17.857142857142858,
17.857142857142858,
17.875,
17.892857142857142,
17.9,
17.9,
17.916666666666668,
17.928571428571427,
17.975609756097562,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18.0625,
18.066666666666666,
18.074074074074073,
18.074074074074073,
18.1,
18.1,
18.125,
18.133333333333333,
18.142857142857142,
18.142857142857142,
18.142857142857142,
18.15,
18.166666666666668,
18.166666666666668,
18.181818181818183,
18.1875,
18.2,
18.2,
18.2,
18.22222222222222,
18.22222222222222,
18.25,
18.26086956521739,
18.272727272727273,
18.285714285714285,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.36,
18.363636363636363,
18.375,
18.384615384615383,
18.4,
18.4,
18.4,
18.4,
18.428571428571427,
18.4375,
18.444444444444443,
18.46153846153846,
18.473684210526315,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.516129032258064,
18.545454545454547,
18.545454545454547,
18.545454545454547,
18.555555555555557,
18.566666666666666,
18.571428571428573,
18.58823529411765,
18.6,
18.61111111111111,
18.625,
18.642857142857142,
18.647058823529413,
18.666666666666668,
18.666666666666668,
18.666666666666668,
18.68421052631579,
18.69047619047619,
18.727272727272727,
18.75,
18.75,
18.75,
18.75,
18.75,
18.75,
18.75,
18.8,
18.8,
18.80952380952381,
18.818181818181817,
18.833333333333332,
18.833333333333332,
18.842105263157894,
18.857142857142858,
18.857142857142858,
18.857142857142858,
18.875,
18.875,
18.892857142857142,
18.9,
18.90909090909091,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19.0625,
19.1,
19.1,
19.106382978723403,
19.125,
19.125,
19.142857142857142,
19.142857142857142,
19.166666666666668,
19.166666666666668,
19.175,
19.181818181818183,
19.2,
19.25,
19.25,
19.25,
19.25,
19.26086956521739,
19.285714285714285,
19.294117647058822,
19.307692307692307,
19.324324324324323,
19.333333333333332,
19.333333333333332,
19.333333333333332,
19.338983050847457,
19.375,
19.4,
19.4375,
19.454545454545453,
19.454545454545453,
19.5,
19.5,
19.5,
19.5,
19.5,
19.517241379310345,
19.53846153846154,
19.545454545454547,
19.548387096774192,
19.571428571428573,
19.6,
19.615384615384617,
19.61904761904762,
19.642857142857142,
19.666666666666668,
19.714285714285715,
19.714285714285715,
19.727272727272727,
19.727272727272727,
19.75,
19.8,
19.80952380952381,
19.846153846153847,
19.857142857142858,
19.857142857142858,
19.88888888888889,
19.90909090909091,
19.90909090909091,
19.91891891891892,
19.941176470588236,
19.96969696969697,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20.125,
20.142857142857142,
20.142857142857142,
20.166666666666668,
20.2,
20.2,
20.2,
20.2,
20.25,
20.3,
20.31578947368421,
20.333333333333332,
20.333333333333332,
20.333333333333332,
20.346153846153847,
20.384615384615383,
20.416666666666668,
20.428571428571427,
20.444444444444443,
20.5,
20.5,
20.5,
20.5,
20.5,
20.5,
20.5,
20.545454545454547,
20.555555555555557,
20.571428571428573,
20.583333333333332,
20.6,
20.625,
20.636363636363637,
20.666666666666668,
20.666666666666668,
20.705882352941178,
20.714285714285715,
20.75,
20.75,
20.8,
20.8,
20.8,
20.857142857142858,
20.857142857142858,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21.1,
21.133333333333333,
21.181818181818183,
21.2,
21.2,
21.2,
21.25,
21.25,
21.25,
21.266666666666666,
21.333333333333332,
21.333333333333332,
21.4,
21.4375,
21.444444444444443,
21.476190476190474,
21.6,
21.6,
21.625,
21.666666666666668,
21.666666666666668,
21.714285714285715,
21.75,
21.75,
21.818181818181817,
21.904761904761905,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22.083333333333332,
22.125,
22.166666666666668,
22.22222222222222,
22.25,
22.25,
22.333333333333332,
22.333333333333332,
22.333333333333332,
22.333333333333332,
22.583333333333332,
22.583333333333332,
22.642857142857142,
22.666666666666668,
22.75,
22.77777777777778,
22.8,
22.8,
22.9,
22.9,
22.9,
23,
23,
23,
23,
23,
23.11111111111111,
23.166666666666668,
23.166666666666668,
23.17391304347826,
23.25,
23.272727272727273,
23.285714285714285,
23.38888888888889,
23.416666666666668,
23.45945945945946,
23.5,
23.75,
23.833333333333332,
23.863636363636363,
24,
24,
24,
24,
24,
24.133333333333333,
24.166666666666668,
24.285714285714285,
24.4,
24.5,
24.666666666666668,
24.727272727272727,
25,
25,
25.2,
25.4,
25.5,
25.666666666666668,
25.714285714285715,
25.75,
25.75,
26.25,
26.333333333333332,
26.428571428571427,
26.625,
27,
27,
27,
27.25,
27.333333333333332,
28.666666666666668,
29,
30,
30,
30,
31,
31,
31.25,
31.333333333333332,
31.5,
31.833333333333332,
32,
32,
32.22222222222222,
32.25,
32.42857142857143,
32.857142857142854,
33,
34,
34.5,
34.75,
35,
36.25,
38,
39,
39,
40,
41.5,
42,
42.333333333333336,
50,
51,
52.4,
60
]
}
],
"layout": {
"autosize": true,
"template": {
"data": {
"bar": [
{
"error_x": {
"color": "#2a3f5f"
},
"error_y": {
"color": "#2a3f5f"
},
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "bar"
}
],
"barpolar": [
{
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "barpolar"
}
],
"carpet": [
{
"aaxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"baxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"type": "carpet"
}
],
"choropleth": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "choropleth"
}
],
"contour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "contour"
}
],
"contourcarpet": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "contourcarpet"
}
],
"heatmap": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmap"
}
],
"heatmapgl": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmapgl"
}
],
"histogram": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "histogram"
}
],
"histogram2d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2d"
}
],
"histogram2dcontour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2dcontour"
}
],
"mesh3d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "mesh3d"
}
],
"parcoords": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "parcoords"
}
],
"scatter": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter"
}
],
"scatter3d": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter3d"
}
],
"scattercarpet": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattercarpet"
}
],
"scattergeo": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergeo"
}
],
"scattergl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergl"
}
],
"scattermapbox": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattermapbox"
}
],
"scatterpolar": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolar"
}
],
"scatterpolargl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolargl"
}
],
"scatterternary": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterternary"
}
],
"surface": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "surface"
}
],
"table": [
{
"cells": {
"fill": {
"color": "#EBF0F8"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"header": {
"fill": {
"color": "#C8D4E3"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"type": "table"
}
]
},
"layout": {
"annotationdefaults": {
"arrowcolor": "#2a3f5f",
"arrowhead": 0,
"arrowwidth": 1
},
"colorscale": {
"diverging": [
[
0,
"#8e0152"
],
[
0.1,
"#c51b7d"
],
[
0.2,
"#de77ae"
],
[
0.3,
"#f1b6da"
],
[
0.4,
"#fde0ef"
],
[
0.5,
"#f7f7f7"
],
[
0.6,
"#e6f5d0"
],
[
0.7,
"#b8e186"
],
[
0.8,
"#7fbc41"
],
[
0.9,
"#4d9221"
],
[
1,
"#276419"
]
],
"sequential": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"sequentialminus": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
]
},
"colorway": [
"#636efa",
"#EF553B",
"#00cc96",
"#ab63fa",
"#FFA15A",
"#19d3f3",
"#FF6692",
"#B6E880",
"#FF97FF",
"#FECB52"
],
"font": {
"color": "#2a3f5f"
},
"geo": {
"bgcolor": "white",
"lakecolor": "white",
"landcolor": "#E5ECF6",
"showlakes": true,
"showland": true,
"subunitcolor": "white"
},
"hoverlabel": {
"align": "left"
},
"hovermode": "closest",
"mapbox": {
"style": "light"
},
"paper_bgcolor": "white",
"plot_bgcolor": "#E5ECF6",
"polar": {
"angularaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"radialaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"scene": {
"xaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"yaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"zaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
}
},
"shapedefaults": {
"line": {
"color": "#2a3f5f"
}
},
"ternary": {
"aaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"baxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"caxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"title": {
"x": 0.05
},
"xaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
},
"yaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
}
}
},
"xaxis": {
"autorange": true,
"range": [
1.75,
60.25
],
"type": "linear"
},
"yaxis": {
"autorange": true,
"range": [
0,
320
]
}
}
},
"image/png": "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",
"text/html": [
"<div>\n",
" \n",
" \n",
" <div id=\"331a72d6-3605-44b5-a1ac-b1b9f7042ed4\" class=\"plotly-graph-div\" style=\"height:525px; width:100%;\"></div>\n",
" <script type=\"text/javascript\">\n",
" require([\"plotly\"], function(Plotly) {\n",
" window.PLOTLYENV=window.PLOTLYENV || {};\n",
" \n",
" if (document.getElementById(\"331a72d6-3605-44b5-a1ac-b1b9f7042ed4\")) {\n",
" Plotly.newPlot(\n",
" '331a72d6-3605-44b5-a1ac-b1b9f7042ed4',\n",
" [{\"type\": \"histogram\", \"x\": [2.0, 3.5, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.5, 4.5, 4.5, 4.571428571428571, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.75, 4.75, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.071428571428571, 5.142857142857143, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.4, 5.428571428571429, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.545454545454546, 5.545454545454546, 5.571428571428571, 5.6, 5.625, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.7, 5.75, 5.75, 5.75, 5.75, 5.75, 5.75, 5.777777777777778, 5.8, 5.833333333333333, 5.833333333333333, 5.857142857142857, 5.857142857142857, 5.909090909090909, 5.916666666666667, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.071428571428571, 6.083333333333333, 6.111111111111111, 6.117647058823529, 6.125, 6.125, 6.166666666666667, 6.166666666666667, 6.181818181818182, 6.181818181818182, 6.2, 6.222222222222222, 6.25, 6.25, 6.25, 6.25, 6.25, 6.25, 6.2727272727272725, 6.2727272727272725, 6.285714285714286, 6.285714285714286, 6.3, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.368421052631579, 6.375, 6.384615384615385, 6.391304347826087, 6.4, 6.4, 6.428571428571429, 6.428571428571429, 6.444444444444445, 6.444444444444445, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.533333333333333, 6.538461538461538, 6.571428571428571, 6.571428571428571, 6.6, 6.6, 6.6, 6.6, 6.625, 6.636363636363637, 6.64, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.7, 6.7, 6.7, 6.714285714285714, 6.714285714285714, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.769230769230769, 6.769230769230769, 6.8, 6.8, 6.8, 6.818181818181818, 6.818181818181818, 6.833333333333333, 6.833333333333333, 6.875, 6.894736842105263, 6.9, 6.909090909090909, 6.909090909090909, 6.909090909090909, 6.909090909090909, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.027027027027027, 7.0625, 7.076923076923077, 7.090909090909091, 7.090909090909091, 7.1, 7.111111111111111, 7.111111111111111, 7.111111111111111, 7.125, 7.125, 7.142857142857143, 7.142857142857143, 7.153846153846154, 7.153846153846154, 7.157894736842105, 7.166666666666667, 7.166666666666667, 7.166666666666667, 7.181818181818182, 7.2, 7.2, 7.2, 7.2, 7.2, 7.2, 7.2, 7.214285714285714, 7.222222222222222, 7.222222222222222, 7.225806451612903, 7.230769230769231, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.2727272727272725, 7.285714285714286, 7.3, 7.3, 7.3, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.3478260869565215, 7.363636363636363, 7.363636363636363, 7.375, 7.375, 7.375, 7.375, 7.375, 7.384615384615385, 7.4, 7.4, 7.4, 7.4, 7.4, 7.416666666666667, 7.428571428571429, 7.428571428571429, 7.428571428571429, 7.428571428571429, 7.428571428571429, 7.435897435897436, 7.444444444444445, 7.444444444444445, 7.444444444444445, 7.454545454545454, 7.454545454545454, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.538461538461538, 7.545454545454546, 7.545454545454546, 7.545454545454546, 7.555555555555555, 7.555555555555555, 7.555555555555555, 7.571428571428571, 7.571428571428571, 7.571428571428571, 7.571428571428571, 7.583333333333333, 7.583333333333333, 7.6, 7.6, 7.6, 7.6, 7.6, 7.6, 7.6, 7.615384615384615, 7.625, 7.625, 7.625, 7.636363636363637, 7.636363636363637, 7.636363636363637, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.676470588235294, 7.6875, 7.7, 7.7, 7.705882352941177, 7.714285714285714, 7.714285714285714, 7.714285714285714, 7.714285714285714, 7.714285714285714, 7.714285714285714, 7.7272727272727275, 7.7272727272727275, 7.7272727272727275, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.769230769230769, 7.769230769230769, 7.777777777777778, 7.777777777777778, 7.777777777777778, 7.777777777777778, 7.777777777777778, 7.785714285714286, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.818181818181818, 7.818181818181818, 7.818181818181818, 7.823529411764706, 7.833333333333333, 7.833333333333333, 7.833333333333333, 7.833333333333333, 7.833333333333333, 7.833333333333333, 7.857142857142857, 7.857142857142857, 7.857142857142857, 7.875, 7.888888888888889, 7.888888888888889, 7.888888888888889, 7.9, 7.9, 7.9, 7.909090909090909, 7.916666666666667, 7.928571428571429, 7.928571428571429, 7.928571428571429, 7.933333333333334, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.066666666666666, 8.066666666666666, 8.066666666666666, 8.071428571428571, 8.083333333333334, 8.083333333333334, 8.090909090909092, 8.090909090909092, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.11111111111111, 8.11111111111111, 8.11111111111111, 8.117647058823529, 8.125, 8.125, 8.125, 8.125, 8.136363636363637, 8.142857142857142, 8.153846153846153, 8.153846153846153, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.178571428571429, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.222222222222221, 8.222222222222221, 8.222222222222221, 8.222222222222221, 8.23076923076923, 8.235294117647058, 8.24, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.272727272727273, 8.272727272727273, 8.277777777777779, 8.285714285714286, 8.285714285714286, 8.285714285714286, 8.285714285714286, 8.285714285714286, 8.3, 8.3, 8.3, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.363636363636363, 8.375, 8.375, 8.375, 8.375, 8.375, 8.375, 8.375, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.409090909090908, 8.411764705882353, 8.416666666666666, 8.416666666666666, 8.416666666666666, 8.416666666666666, 8.421052631578947, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.444444444444445, 8.451612903225806, 8.454545454545455, 8.454545454545455, 8.454545454545455, 8.458333333333334, 8.461538461538462, 8.461538461538462, 8.466666666666667, 8.466666666666667, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.529411764705882, 8.529411764705882, 8.533333333333333, 8.538461538461538, 8.545454545454545, 8.545454545454545, 8.55, 8.55, 8.55, 8.555555555555555, 8.555555555555555, 8.555555555555555, 8.5625, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.583333333333334, 8.6, 8.6, 8.6, 8.6, 8.6, 8.6, 8.6, 8.6, 8.615384615384615, 8.615384615384615, 8.615384615384615, 8.625, 8.625, 8.625, 8.625, 8.625, 8.625, 8.625, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.692307692307692, 8.7, 8.7, 8.7, 8.714285714285714, 8.714285714285714, 8.714285714285714, 8.714285714285714, 8.714285714285714, 8.714285714285714, 8.727272727272727, 8.727272727272727, 8.73076923076923, 8.736842105263158, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.76923076923077, 8.76923076923077, 8.777777777777779, 8.777777777777779, 8.785714285714286, 8.785714285714286, 8.785714285714286, 8.793103448275861, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.818181818181818, 8.818181818181818, 8.818181818181818, 8.823529411764707, 8.826086956521738, 8.833333333333334, 8.833333333333334, 8.833333333333334, 8.833333333333334, 8.833333333333334, 8.846153846153847, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.875, 8.875, 8.875, 8.875, 8.875, 8.875, 8.882352941176471, 8.884615384615385, 8.88888888888889, 8.88888888888889, 8.88888888888889, 8.9, 8.9, 8.9, 8.90625, 8.909090909090908, 8.909090909090908, 8.916666666666666, 8.923076923076923, 8.923076923076923, 8.923076923076923, 8.923076923076923, 8.928571428571429, 8.933333333333334, 8.942857142857143, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.045454545454545, 9.055555555555555, 9.055555555555555, 9.0625, 9.071428571428571, 9.076923076923077, 9.076923076923077, 9.076923076923077, 9.083333333333334, 9.083333333333334, 9.083333333333334, 9.083333333333334, 9.090909090909092, 9.090909090909092, 9.090909090909092, 9.1, 9.1, 9.1, 9.1, 9.1, 9.11111111111111, 9.11111111111111, 9.11111111111111, 9.11111111111111, 9.125, 9.125, 9.125, 9.125, 9.125, 9.125, 9.125, 9.130434782608695, 9.133333333333333, 9.133333333333333, 9.137931034482758, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.153846153846153, 9.153846153846153, 9.153846153846153, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.181818181818182, 9.181818181818182, 9.181818181818182, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.206896551724139, 9.214285714285714, 9.214285714285714, 9.222222222222221, 9.222222222222221, 9.222222222222221, 9.23076923076923, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.266666666666667, 9.266666666666667, 9.266666666666667, 9.272727272727273, 9.277777777777779, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.294117647058824, 9.3, 9.3, 9.3, 9.3, 9.303030303030303, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.363636363636363, 9.363636363636363, 9.363636363636363, 9.363636363636363, 9.363636363636363, 9.375, 9.375, 9.375, 9.375, 9.375, 9.384615384615385, 9.38888888888889, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.416666666666666, 9.416666666666666, 9.421052631578947, 9.421052631578947, 9.428571428571429, 9.428571428571429, 9.428571428571429, 9.428571428571429, 9.444444444444445, 9.444444444444445, 9.444444444444445, 9.444444444444445, 9.454545454545455, 9.454545454545455, 9.454545454545455, 9.454545454545455, 9.454545454545455, 9.454545454545455, 9.461538461538462, 9.470588235294118, 9.476190476190476, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.529411764705882, 9.53125, 9.533333333333333, 9.538461538461538, 9.538461538461538, 9.538461538461538, 9.538461538461538, 9.545454545454545, 9.545454545454545, 9.545454545454545, 9.55, 9.555555555555555, 9.555555555555555, 9.555555555555555, 9.555555555555555, 9.5625, 9.5625, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.578947368421053, 9.583333333333334, 9.583333333333334, 9.583333333333334, 9.588235294117647, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.615384615384615, 9.618181818181819, 9.625, 9.625, 9.625, 9.625, 9.625, 9.625, 9.625, 9.625, 9.636363636363637, 9.636363636363637, 9.642857142857142, 9.642857142857142, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.681818181818182, 9.681818181818182, 9.68421052631579, 9.6875, 9.692307692307692, 9.692307692307692, 9.7, 9.7, 9.705882352941176, 9.705882352941176, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.727272727272727, 9.727272727272727, 9.736842105263158, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.76, 9.764705882352942, 9.76923076923077, 9.76923076923077, 9.76923076923077, 9.777777777777779, 9.777777777777779, 9.777777777777779, 9.777777777777779, 9.785714285714286, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8125, 9.8125, 9.814814814814815, 9.818181818181818, 9.818181818181818, 9.818181818181818, 9.818181818181818, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.846153846153847, 9.846153846153847, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.866666666666667, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.9, 9.9, 9.9, 9.9, 9.909090909090908, 9.909090909090908, 9.909090909090908, 9.916666666666666, 9.916666666666666, 9.923076923076923, 9.923076923076923, 9.923076923076923, 9.933333333333334, 9.933333333333334, 9.941176470588236, 9.954545454545455, 9.957446808510639, 9.958333333333334, 9.973684210526315, 9.976744186046512, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.03448275862069, 10.038461538461538, 10.052631578947368, 10.058823529411764, 10.058823529411764, 10.06060606060606, 10.0625, 10.066666666666666, 10.076923076923077, 10.076923076923077, 10.076923076923077, 10.076923076923077, 10.083333333333334, 10.083333333333334, 10.090909090909092, 10.090909090909092, 10.090909090909092, 10.090909090909092, 10.1, 10.1, 10.1, 10.1, 10.1, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.125, 10.125, 10.125, 10.125, 10.125, 10.125, 10.125, 10.125, 10.133333333333333, 10.142857142857142, 10.142857142857142, 10.142857142857142, 10.142857142857142, 10.142857142857142, 10.142857142857142, 10.147058823529411, 10.148148148148149, 10.153846153846153, 10.157894736842104, 10.157894736842104, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.176470588235293, 10.176470588235293, 10.176470588235293, 10.181818181818182, 10.181818181818182, 10.181818181818182, 10.181818181818182, 10.1875, 10.1875, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.210526315789474, 10.214285714285714, 10.214285714285714, 10.222222222222221, 10.222222222222221, 10.23076923076923, 10.238095238095237, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.266666666666667, 10.266666666666667, 10.272727272727273, 10.272727272727273, 10.272727272727273, 10.272727272727273, 10.277777777777779, 10.277777777777779, 10.277777777777779, 10.277777777777779, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.3, 10.3, 10.3, 10.3, 10.3, 10.3, 10.3, 10.307692307692308, 10.307692307692308, 10.307692307692308, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.35, 10.35, 10.352941176470589, 10.352941176470589, 10.36, 10.363636363636363, 10.375, 10.375, 10.375, 10.375, 10.375, 10.375, 10.375, 10.380952380952381, 10.384615384615385, 10.384615384615385, 10.384615384615385, 10.384615384615385, 10.38888888888889, 10.38888888888889, 10.38888888888889, 10.391304347826088, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.409090909090908, 10.416666666666666, 10.416666666666666, 10.416666666666666, 10.416666666666666, 10.421052631578947, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.4375, 10.444444444444445, 10.444444444444445, 10.444444444444445, 10.444444444444445, 10.444444444444445, 10.444444444444445, 10.454545454545455, 10.454545454545455, 10.454545454545455, 10.454545454545455, 10.454545454545455, 10.454545454545455, 10.466666666666667, 10.472222222222221, 10.473684210526315, 10.473684210526315, 10.482758620689655, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.529411764705882, 10.55, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.578947368421053, 10.583333333333334, 10.583333333333334, 10.583333333333334, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.607142857142858, 10.61111111111111, 10.615384615384615, 10.615384615384615, 10.625, 10.625, 10.625, 10.625, 10.625, 10.631578947368421, 10.631578947368421, 10.636363636363637, 10.636363636363637, 10.636363636363637, 10.636363636363637, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.6875, 10.692307692307692, 10.692307692307692, 10.7, 10.7, 10.7, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.722222222222221, 10.727272727272727, 10.727272727272727, 10.727272727272727, 10.733333333333333, 10.736842105263158, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.764705882352942, 10.764705882352942, 10.76923076923077, 10.777777777777779, 10.785714285714286, 10.789473684210526, 10.793103448275861, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.806451612903226, 10.818181818181818, 10.818181818181818, 10.818181818181818, 10.825, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.842105263157896, 10.846153846153847, 10.846153846153847, 10.846153846153847, 10.857142857142858, 10.857142857142858, 10.857142857142858, 10.857142857142858, 10.857142857142858, 10.857142857142858, 10.866666666666667, 10.866666666666667, 10.866666666666667, 10.875, 10.875, 10.875, 10.875, 10.875, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.894736842105264, 10.9, 10.9, 10.9, 10.9, 10.909090909090908, 10.909090909090908, 10.909090909090908, 10.909090909090908, 10.909090909090908, 10.916666666666666, 10.916666666666666, 10.916666666666666, 10.916666666666666, 10.916666666666666, 10.923076923076923, 10.923076923076923, 10.923076923076923, 10.933333333333334, 10.941176470588236, 10.96, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.043478260869565, 11.058823529411764, 11.058823529411764, 11.0625, 11.0625, 11.071428571428571, 11.071428571428571, 11.071428571428571, 11.076923076923077, 11.076923076923077, 11.076923076923077, 11.076923076923077, 11.083333333333334, 11.090909090909092, 11.090909090909092, 11.1, 11.1, 11.1, 11.1, 11.10344827586207, 11.105263157894736, 11.11111111111111, 11.11111111111111, 11.11111111111111, 11.11111111111111, 11.125, 11.125, 11.125, 11.133333333333333, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.153846153846153, 11.153846153846153, 11.153846153846153, 11.153846153846153, 11.157894736842104, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.172413793103448, 11.173913043478262, 11.176470588235293, 11.176470588235293, 11.176470588235293, 11.181818181818182, 11.181818181818182, 11.181818181818182, 11.181818181818182, 11.19047619047619, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.222222222222221, 11.222222222222221, 11.222222222222221, 11.222222222222221, 11.23076923076923, 11.23076923076923, 11.23076923076923, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.26086956521739, 11.26086956521739, 11.266666666666667, 11.266666666666667, 11.266666666666667, 11.272727272727273, 11.272727272727273, 11.277777777777779, 11.277777777777779, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.294117647058824, 11.3, 11.3, 11.3, 11.3, 11.3, 11.3, 11.3, 11.3, 11.307692307692308, 11.31578947368421, 11.32258064516129, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.342857142857143, 11.357142857142858, 11.363636363636363, 11.363636363636363, 11.368421052631579, 11.375, 11.375, 11.375, 11.375, 11.375, 11.375, 11.375, 11.380952380952381, 11.384615384615385, 11.384615384615385, 11.384615384615385, 11.38888888888889, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.416666666666666, 11.416666666666666, 11.416666666666666, 11.416666666666666, 11.416666666666666, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.4375, 11.4375, 11.444444444444445, 11.444444444444445, 11.444444444444445, 11.444444444444445, 11.454545454545455, 11.454545454545455, 11.454545454545455, 11.454545454545455, 11.454545454545455, 11.454545454545455, 11.461538461538462, 11.461538461538462, 11.461538461538462, 11.470588235294118, 11.470588235294118, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.523809523809524, 11.526315789473685, 11.529411764705882, 11.529411764705882, 11.529411764705882, 11.538461538461538, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.55, 11.551724137931034, 11.555555555555555, 11.555555555555555, 11.555555555555555, 11.555555555555555, 11.555555555555555, 11.555555555555555, 11.565217391304348, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.578947368421053, 11.583333333333334, 11.583333333333334, 11.583333333333334, 11.583333333333334, 11.588235294117647, 11.588235294117647, 11.592592592592593, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.608695652173912, 11.615384615384615, 11.615384615384615, 11.625, 11.625, 11.625, 11.625, 11.625, 11.625, 11.636363636363637, 11.636363636363637, 11.642857142857142, 11.653846153846153, 11.653846153846153, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.6875, 11.692307692307692, 11.692307692307692, 11.692307692307692, 11.696969696969697, 11.7, 11.7, 11.705882352941176, 11.705882352941176, 11.714285714285714, 11.714285714285714, 11.714285714285714, 11.714285714285714, 11.714285714285714, 11.714285714285714, 11.72, 11.722222222222221, 11.722222222222221, 11.722222222222221, 11.727272727272727, 11.727272727272727, 11.727272727272727, 11.733333333333333, 11.733333333333333, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.761904761904763, 11.764705882352942, 11.764705882352942, 11.76923076923077, 11.76923076923077, 11.777777777777779, 11.777777777777779, 11.777777777777779, 11.777777777777779, 11.777777777777779, 11.777777777777779, 11.785714285714286, 11.789473684210526, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8125, 11.8125, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.846153846153847, 11.846153846153847, 11.846153846153847, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.866666666666667, 11.875, 11.875, 11.875, 11.875, 11.875, 11.875, 11.882352941176471, 11.882352941176471, 11.88888888888889, 11.88888888888889, 11.88888888888889, 11.88888888888889, 11.88888888888889, 11.9, 11.9, 11.9, 11.9, 11.904761904761905, 11.909090909090908, 11.909090909090908, 11.909090909090908, 11.91304347826087, 11.916666666666666, 11.916666666666666, 11.916666666666666, 11.916666666666666, 11.916666666666666, 11.923076923076923, 11.923076923076923, 11.923076923076923, 11.928571428571429, 11.933333333333334, 11.933333333333334, 11.947368421052632, 11.956521739130435, 11.962962962962964, 11.96875, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.041666666666666, 12.055555555555555, 12.066666666666666, 12.066666666666666, 12.068965517241379, 12.071428571428571, 12.071428571428571, 12.076923076923077, 12.076923076923077, 12.083333333333334, 12.083333333333334, 12.083333333333334, 12.083333333333334, 12.083333333333334, 12.090909090909092, 12.090909090909092, 12.090909090909092, 12.090909090909092, 12.1, 12.1, 12.1, 12.1, 12.1, 12.10344827586207, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.115384615384615, 12.12, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.136363636363637, 12.137931034482758, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.153846153846153, 12.153846153846153, 12.157894736842104, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.181818181818182, 12.181818181818182, 12.181818181818182, 12.181818181818182, 12.2, 12.2, 12.2, 12.2, 12.2, 12.214285714285714, 12.214285714285714, 12.214285714285714, 12.214285714285714, 12.214285714285714, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.23076923076923, 12.233333333333333, 12.235294117647058, 12.238095238095237, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25925925925926, 12.264705882352942, 12.272727272727273, 12.272727272727273, 12.272727272727273, 12.272727272727273, 12.272727272727273, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.294117647058824, 12.3, 12.3, 12.3, 12.307692307692308, 12.3125, 12.31578947368421, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.347826086956522, 12.357142857142858, 12.363636363636363, 12.363636363636363, 12.363636363636363, 12.363636363636363, 12.368421052631579, 12.375, 12.375, 12.375, 12.375, 12.375, 12.375, 12.375, 12.375, 12.380952380952381, 12.384615384615385, 12.384615384615385, 12.384615384615385, 12.391304347826088, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.421052631578947, 12.428571428571429, 12.428571428571429, 12.428571428571429, 12.428571428571429, 12.444444444444445, 12.444444444444445, 12.444444444444445, 12.444444444444445, 12.444444444444445, 12.454545454545455, 12.461538461538462, 12.461538461538462, 12.478260869565217, 12.478260869565217, 12.48, 12.482758620689655, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.517241379310345, 12.521739130434783, 12.526315789473685, 12.526315789473685, 12.533333333333333, 12.538461538461538, 12.538461538461538, 12.538461538461538, 12.545454545454545, 12.545454545454545, 12.545454545454545, 12.545454545454545, 12.555555555555555, 12.555555555555555, 12.555555555555555, 12.555555555555555, 12.5625, 12.5625, 12.571428571428571, 12.571428571428571, 12.571428571428571, 12.571428571428571, 12.586206896551724, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.61111111111111, 12.615384615384615, 12.625, 12.625, 12.625, 12.631578947368421, 12.631578947368421, 12.636363636363637, 12.636363636363637, 12.642857142857142, 12.642857142857142, 12.642857142857142, 12.647058823529411, 12.647058823529411, 12.647058823529411, 12.65, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.68421052631579, 12.692307692307692, 12.692307692307692, 12.692307692307692, 12.696969696969697, 12.7, 12.7, 12.7, 12.7, 12.705882352941176, 12.708333333333334, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.727272727272727, 12.727272727272727, 12.733333333333333, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.758620689655173, 12.76923076923077, 12.771428571428572, 12.777777777777779, 12.777777777777779, 12.777777777777779, 12.777777777777779, 12.785714285714286, 12.785714285714286, 12.785714285714286, 12.785714285714286, 12.789473684210526, 12.8, 12.8, 12.8, 12.8, 12.80952380952381, 12.818181818181818, 12.818181818181818, 12.818181818181818, 12.818181818181818, 12.818181818181818, 12.818181818181818, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.846153846153847, 12.846153846153847, 12.846153846153847, 12.846153846153847, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.862068965517242, 12.866666666666667, 12.875, 12.875, 12.875, 12.875, 12.875, 12.88, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.9, 12.9, 12.9, 12.909090909090908, 12.909090909090908, 12.909090909090908, 12.909090909090908, 12.916666666666666, 12.916666666666666, 12.916666666666666, 12.923076923076923, 12.923076923076923, 12.925925925925926, 12.928571428571429, 12.933333333333334, 12.941176470588236, 12.944444444444445, 12.952380952380953, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.038461538461538, 13.043478260869565, 13.05, 13.05, 13.058823529411764, 13.058823529411764, 13.066666666666666, 13.071428571428571, 13.071428571428571, 13.076923076923077, 13.076923076923077, 13.083333333333334, 13.090909090909092, 13.095238095238095, 13.1, 13.1, 13.1, 13.1, 13.1, 13.1, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.117647058823529, 13.125, 13.125, 13.125, 13.125, 13.128205128205128, 13.130434782608695, 13.133333333333333, 13.133333333333333, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.15, 13.153846153846153, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.173913043478262, 13.176470588235293, 13.181818181818182, 13.1875, 13.1875, 13.192307692307692, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.210526315789474, 13.210526315789474, 13.214285714285714, 13.214285714285714, 13.214285714285714, 13.217391304347826, 13.222222222222221, 13.222222222222221, 13.222222222222221, 13.222222222222221, 13.222222222222221, 13.222222222222221, 13.227272727272727, 13.23076923076923, 13.23076923076923, 13.23076923076923, 13.23076923076923, 13.235294117647058, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.266666666666667, 13.266666666666667, 13.272727272727273, 13.272727272727273, 13.285714285714286, 13.285714285714286, 13.285714285714286, 13.285714285714286, 13.291666666666666, 13.291666666666666, 13.294117647058824, 13.294117647058824, 13.294117647058824, 13.294117647058824, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.307692307692308, 13.307692307692308, 13.3125, 13.32, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.347826086956522, 13.35, 13.352941176470589, 13.352941176470589, 13.357142857142858, 13.357142857142858, 13.357142857142858, 13.357142857142858, 13.363636363636363, 13.363636363636363, 13.363636363636363, 13.363636363636363, 13.366666666666667, 13.368421052631579, 13.368421052631579, 13.375, 13.375, 13.375, 13.375, 13.375, 13.384615384615385, 13.384615384615385, 13.384615384615385, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.407407407407407, 13.409090909090908, 13.409090909090908, 13.409090909090908, 13.416666666666666, 13.416666666666666, 13.416666666666666, 13.416666666666666, 13.416666666666666, 13.428571428571429, 13.428571428571429, 13.428571428571429, 13.428571428571429, 13.428571428571429, 13.434782608695652, 13.434782608695652, 13.4375, 13.44, 13.444444444444445, 13.454545454545455, 13.454545454545455, 13.454545454545455, 13.461538461538462, 13.461538461538462, 13.472222222222221, 13.473684210526315, 13.476190476190476, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.515151515151516, 13.521739130434783, 13.538461538461538, 13.545454545454545, 13.545454545454545, 13.545454545454545, 13.555555555555555, 13.555555555555555, 13.555555555555555, 13.5625, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.583333333333334, 13.583333333333334, 13.583333333333334, 13.583333333333334, 13.588235294117647, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.607142857142858, 13.615384615384615, 13.615384615384615, 13.625, 13.625, 13.625, 13.625, 13.625, 13.625, 13.625, 13.625, 13.631578947368421, 13.636363636363637, 13.636363636363637, 13.636363636363637, 13.636363636363637, 13.636363636363637, 13.64, 13.642857142857142, 13.65, 13.653846153846153, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.681818181818182, 13.6875, 13.7, 13.7, 13.7, 13.703703703703704, 13.714285714285714, 13.714285714285714, 13.714285714285714, 13.714285714285714, 13.714285714285714, 13.722222222222221, 13.722222222222221, 13.722222222222221, 13.727272727272727, 13.727272727272727, 13.733333333333333, 13.733333333333333, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.764705882352942, 13.76923076923077, 13.76923076923077, 13.772727272727273, 13.777777777777779, 13.785714285714286, 13.785714285714286, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.818181818181818, 13.818181818181818, 13.818181818181818, 13.818181818181818, 13.818181818181818, 13.823529411764707, 13.833333333333334, 13.833333333333334, 13.833333333333334, 13.833333333333334, 13.833333333333334, 13.846153846153847, 13.85, 13.857142857142858, 13.857142857142858, 13.857142857142858, 13.875, 13.875, 13.875, 13.875, 13.875, 13.875, 13.875, 13.875, 13.88888888888889, 13.88888888888889, 13.88888888888889, 13.9, 13.9, 13.9, 13.9, 13.9, 13.904761904761905, 13.916666666666666, 13.916666666666666, 13.923076923076923, 13.923076923076923, 13.923076923076923, 13.933333333333334, 13.933333333333334, 13.933333333333334, 13.933333333333334, 13.944444444444445, 13.947368421052632, 13.962962962962964, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.043478260869565, 14.058823529411764, 14.0625, 14.066666666666666, 14.066666666666666, 14.066666666666666, 14.066666666666666, 14.071428571428571, 14.071428571428571, 14.08695652173913, 14.08695652173913, 14.090909090909092, 14.090909090909092, 14.090909090909092, 14.1, 14.11111111111111, 14.11111111111111, 14.11111111111111, 14.11111111111111, 14.117647058823529, 14.125, 14.125, 14.125, 14.125, 14.125, 14.130434782608695, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.153846153846153, 14.153846153846153, 14.153846153846153, 14.166666666666666, 14.166666666666666, 14.166666666666666, 14.166666666666666, 14.166666666666666, 14.166666666666666, 14.176470588235293, 14.181818181818182, 14.181818181818182, 14.181818181818182, 14.181818181818182, 14.181818181818182, 14.1875, 14.2, 14.2, 14.2, 14.2, 14.2, 14.2, 14.2, 14.2, 14.214285714285714, 14.222222222222221, 14.222222222222221, 14.222222222222221, 14.23076923076923, 14.235294117647058, 14.25, 14.25, 14.25, 14.25, 14.25, 14.25, 14.25, 14.25, 14.266666666666667, 14.272727272727273, 14.272727272727273, 14.272727272727273, 14.272727272727273, 14.28, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.3, 14.3125, 14.3125, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.341463414634147, 14.342105263157896, 14.347826086956522, 14.35, 14.35, 14.35, 14.35, 14.357142857142858, 14.36, 14.363636363636363, 14.363636363636363, 14.363636363636363, 14.363636363636363, 14.363636363636363, 14.375, 14.375, 14.375, 14.375, 14.375, 14.375, 14.375, 14.384615384615385, 14.38888888888889, 14.391304347826088, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.411764705882353, 14.416666666666666, 14.416666666666666, 14.421052631578947, 14.428571428571429, 14.428571428571429, 14.428571428571429, 14.428571428571429, 14.428571428571429, 14.428571428571429, 14.444444444444445, 14.444444444444445, 14.444444444444445, 14.444444444444445, 14.45, 14.454545454545455, 14.454545454545455, 14.461538461538462, 14.461538461538462, 14.473684210526315, 14.473684210526315, 14.476190476190476, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.533333333333333, 14.538461538461538, 14.538461538461538, 14.538461538461538, 14.538461538461538, 14.545454545454545, 14.545454545454545, 14.55, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.5625, 14.5625, 14.571428571428571, 14.571428571428571, 14.571428571428571, 14.571428571428571, 14.571428571428571, 14.583333333333334, 14.588235294117647, 14.588235294117647, 14.592592592592593, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.61111111111111, 14.61111111111111, 14.615384615384615, 14.615384615384615, 14.615384615384615, 14.625, 14.625, 14.625, 14.625, 14.625, 14.625, 14.631578947368421, 14.636363636363637, 14.636363636363637, 14.636363636363637, 14.636363636363637, 14.636363636363637, 14.642857142857142, 14.647058823529411, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.68421052631579, 14.68421052631579, 14.6875, 14.6875, 14.692307692307692, 14.7, 14.7, 14.714285714285714, 14.714285714285714, 14.714285714285714, 14.722222222222221, 14.727272727272727, 14.727272727272727, 14.73076923076923, 14.733333333333333, 14.733333333333333, 14.733333333333333, 14.742857142857142, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.763157894736842, 14.76923076923077, 14.774193548387096, 14.777777777777779, 14.777777777777779, 14.782608695652174, 14.785714285714286, 14.785714285714286, 14.8, 14.8, 14.8, 14.8, 14.8, 14.805555555555555, 14.818181818181818, 14.823529411764707, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.846153846153847, 14.846153846153847, 14.857142857142858, 14.857142857142858, 14.857142857142858, 14.857142857142858, 14.857142857142858, 14.857142857142858, 14.875, 14.875, 14.875, 14.875, 14.875, 14.875, 14.88888888888889, 14.88888888888889, 14.88888888888889, 14.88888888888889, 14.88888888888889, 14.909090909090908, 14.916666666666666, 14.916666666666666, 14.923076923076923, 14.923076923076923, 14.928571428571429, 14.928571428571429, 14.928571428571429, 14.933333333333334, 14.941176470588236, 14.945945945945946, 14.964285714285714, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.058823529411764, 15.058823529411764, 15.0625, 15.071428571428571, 15.076923076923077, 15.08, 15.083333333333334, 15.08695652173913, 15.087301587301587, 15.090909090909092, 15.090909090909092, 15.090909090909092, 15.1, 15.1, 15.105263157894736, 15.11111111111111, 15.11111111111111, 15.11111111111111, 15.11111111111111, 15.11111111111111, 15.11111111111111, 15.125, 15.133333333333333, 15.142857142857142, 15.142857142857142, 15.142857142857142, 15.142857142857142, 15.15, 15.16, 15.16, 15.166666666666666, 15.166666666666666, 15.166666666666666, 15.166666666666666, 15.181818181818182, 15.181818181818182, 15.1875, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.214285714285714, 15.222222222222221, 15.222222222222221, 15.222222222222221, 15.226415094339623, 15.23076923076923, 15.235294117647058, 15.25, 15.25, 15.25, 15.25, 15.25, 15.25, 15.266666666666667, 15.266666666666667, 15.272727272727273, 15.272727272727273, 15.272727272727273, 15.277777777777779, 15.285714285714286, 15.285714285714286, 15.285714285714286, 15.285714285714286, 15.291666666666666, 15.291666666666666, 15.3, 15.3, 15.3, 15.3, 15.3, 15.307692307692308, 15.307692307692308, 15.31578947368421, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.357142857142858, 15.363636363636363, 15.363636363636363, 15.368421052631579, 15.375, 15.375, 15.375, 15.38888888888889, 15.4, 15.4, 15.4, 15.4, 15.4, 15.4, 15.4, 15.411764705882353, 15.411764705882353, 15.416666666666666, 15.416666666666666, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.434782608695652, 15.444444444444445, 15.444444444444445, 15.454545454545455, 15.454545454545455, 15.454545454545455, 15.461538461538462, 15.461538461538462, 15.461538461538462, 15.470588235294118, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.517241379310345, 15.523809523809524, 15.538461538461538, 15.538461538461538, 15.541666666666666, 15.541666666666666, 15.545454545454545, 15.545454545454545, 15.55, 15.555555555555555, 15.5625, 15.571428571428571, 15.571428571428571, 15.571428571428571, 15.583333333333334, 15.583333333333334, 15.583333333333334, 15.583333333333334, 15.588235294117647, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.607142857142858, 15.615384615384615, 15.625, 15.625, 15.625, 15.625, 15.625, 15.636363636363637, 15.65, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.6875, 15.692307692307692, 15.692307692307692, 15.695652173913043, 15.695652173913043, 15.7, 15.7, 15.7, 15.7, 15.7, 15.705882352941176, 15.705882352941176, 15.708333333333334, 15.709677419354838, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.727272727272727, 15.727272727272727, 15.733333333333333, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.777777777777779, 15.777777777777779, 15.777777777777779, 15.785714285714286, 15.785714285714286, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8125, 15.818181818181818, 15.818181818181818, 15.818181818181818, 15.823529411764707, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.83673469387755, 15.84, 15.857142857142858, 15.857142857142858, 15.866666666666667, 15.866666666666667, 15.866666666666667, 15.875, 15.875, 15.875, 15.88888888888889, 15.9, 15.9, 15.9, 15.9, 15.909090909090908, 15.923076923076923, 15.928571428571429, 15.928571428571429, 15.933333333333334, 15.9375, 15.954545454545455, 15.96, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.05263157894737, 16.055555555555557, 16.0625, 16.076923076923077, 16.083333333333332, 16.1, 16.1, 16.105263157894736, 16.11111111111111, 16.11111111111111, 16.125, 16.125, 16.125, 16.125, 16.133333333333333, 16.142857142857142, 16.142857142857142, 16.142857142857142, 16.153846153846153, 16.157894736842106, 16.166666666666668, 16.181818181818183, 16.19047619047619, 16.193548387096776, 16.2, 16.2, 16.2, 16.2, 16.217391304347824, 16.22222222222222, 16.22222222222222, 16.25, 16.25, 16.25, 16.25, 16.25, 16.25, 16.25, 16.263157894736842, 16.272727272727273, 16.27777777777778, 16.285714285714285, 16.285714285714285, 16.285714285714285, 16.285714285714285, 16.285714285714285, 16.307692307692307, 16.307692307692307, 16.31578947368421, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.357142857142858, 16.375, 16.375, 16.379310344827587, 16.4, 16.4, 16.4, 16.4, 16.4, 16.4, 16.4, 16.4, 16.40909090909091, 16.41176470588235, 16.416666666666668, 16.428571428571427, 16.4375, 16.448275862068964, 16.45, 16.454545454545453, 16.46153846153846, 16.46153846153846, 16.46153846153846, 16.466666666666665, 16.466666666666665, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.53846153846154, 16.555555555555557, 16.555555555555557, 16.566666666666666, 16.571428571428573, 16.571428571428573, 16.571428571428573, 16.571428571428573, 16.571428571428573, 16.583333333333332, 16.58695652173913, 16.6, 16.6, 16.6, 16.6, 16.6, 16.6, 16.6, 16.615384615384617, 16.625, 16.625, 16.636363636363637, 16.636363636363637, 16.636363636363637, 16.636363636363637, 16.642857142857142, 16.647058823529413, 16.647058823529413, 16.666666666666668, 16.666666666666668, 16.666666666666668, 16.666666666666668, 16.666666666666668, 16.666666666666668, 16.68421052631579, 16.692307692307693, 16.692307692307693, 16.714285714285715, 16.714285714285715, 16.714285714285715, 16.714285714285715, 16.72, 16.727272727272727, 16.727272727272727, 16.733333333333334, 16.75, 16.75, 16.75, 16.76923076923077, 16.77777777777778, 16.77777777777778, 16.77777777777778, 16.77777777777778, 16.785714285714285, 16.8, 16.8, 16.8, 16.8, 16.8, 16.8, 16.8, 16.80952380952381, 16.818181818181817, 16.818181818181817, 16.823529411764707, 16.823529411764707, 16.82758620689655, 16.833333333333332, 16.833333333333332, 16.833333333333332, 16.833333333333332, 16.846153846153847, 16.857142857142858, 16.857142857142858, 16.857142857142858, 16.857142857142858, 16.863636363636363, 16.869565217391305, 16.875, 16.875, 16.88888888888889, 16.88888888888889, 16.892857142857142, 16.9, 16.904761904761905, 16.90909090909091, 16.90909090909091, 16.916666666666668, 16.916666666666668, 16.933333333333334, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.035714285714285, 17.05263157894737, 17.058823529411764, 17.076923076923077, 17.09090909090909, 17.1, 17.11111111111111, 17.11111111111111, 17.11111111111111, 17.114754098360656, 17.125, 17.125, 17.142857142857142, 17.15, 17.153846153846153, 17.153846153846153, 17.166666666666668, 17.166666666666668, 17.166666666666668, 17.166666666666668, 17.166666666666668, 17.181818181818183, 17.181818181818183, 17.181818181818183, 17.2, 17.2, 17.2, 17.2, 17.2, 17.22222222222222, 17.23076923076923, 17.235294117647058, 17.243243243243242, 17.25, 17.25, 17.25, 17.25, 17.266666666666666, 17.272727272727273, 17.272727272727273, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.307692307692307, 17.333333333333332, 17.333333333333332, 17.333333333333332, 17.333333333333332, 17.347826086956523, 17.35, 17.357142857142858, 17.375, 17.375, 17.384615384615383, 17.4, 17.4, 17.4, 17.4, 17.4, 17.4, 17.419354838709676, 17.428571428571427, 17.428571428571427, 17.444444444444443, 17.46153846153846, 17.470588235294116, 17.470588235294116, 17.48148148148148, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.533333333333335, 17.545454545454547, 17.555555555555557, 17.555555555555557, 17.555555555555557, 17.555555555555557, 17.555555555555557, 17.56, 17.571428571428573, 17.571428571428573, 17.583333333333332, 17.58823529411765, 17.59259259259259, 17.6, 17.6, 17.6, 17.6, 17.6, 17.615384615384617, 17.625, 17.625, 17.63157894736842, 17.636363636363637, 17.636363636363637, 17.636363636363637, 17.636363636363637, 17.636363636363637, 17.652173913043477, 17.666666666666668, 17.666666666666668, 17.666666666666668, 17.666666666666668, 17.692307692307693, 17.714285714285715, 17.714285714285715, 17.714285714285715, 17.75, 17.75, 17.75, 17.75, 17.76923076923077, 17.772727272727273, 17.77777777777778, 17.77777777777778, 17.8, 17.8, 17.80952380952381, 17.80952380952381, 17.80952380952381, 17.8125, 17.818181818181817, 17.818181818181817, 17.818181818181817, 17.833333333333332, 17.846153846153847, 17.857142857142858, 17.857142857142858, 17.857142857142858, 17.875, 17.892857142857142, 17.9, 17.9, 17.916666666666668, 17.928571428571427, 17.975609756097562, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0625, 18.066666666666666, 18.074074074074073, 18.074074074074073, 18.1, 18.1, 18.125, 18.133333333333333, 18.142857142857142, 18.142857142857142, 18.142857142857142, 18.15, 18.166666666666668, 18.166666666666668, 18.181818181818183, 18.1875, 18.2, 18.2, 18.2, 18.22222222222222, 18.22222222222222, 18.25, 18.26086956521739, 18.272727272727273, 18.285714285714285, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.36, 18.363636363636363, 18.375, 18.384615384615383, 18.4, 18.4, 18.4, 18.4, 18.428571428571427, 18.4375, 18.444444444444443, 18.46153846153846, 18.473684210526315, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.516129032258064, 18.545454545454547, 18.545454545454547, 18.545454545454547, 18.555555555555557, 18.566666666666666, 18.571428571428573, 18.58823529411765, 18.6, 18.61111111111111, 18.625, 18.642857142857142, 18.647058823529413, 18.666666666666668, 18.666666666666668, 18.666666666666668, 18.68421052631579, 18.69047619047619, 18.727272727272727, 18.75, 18.75, 18.75, 18.75, 18.75, 18.75, 18.75, 18.8, 18.8, 18.80952380952381, 18.818181818181817, 18.833333333333332, 18.833333333333332, 18.842105263157894, 18.857142857142858, 18.857142857142858, 18.857142857142858, 18.875, 18.875, 18.892857142857142, 18.9, 18.90909090909091, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0625, 19.1, 19.1, 19.106382978723403, 19.125, 19.125, 19.142857142857142, 19.142857142857142, 19.166666666666668, 19.166666666666668, 19.175, 19.181818181818183, 19.2, 19.25, 19.25, 19.25, 19.25, 19.26086956521739, 19.285714285714285, 19.294117647058822, 19.307692307692307, 19.324324324324323, 19.333333333333332, 19.333333333333332, 19.333333333333332, 19.338983050847457, 19.375, 19.4, 19.4375, 19.454545454545453, 19.454545454545453, 19.5, 19.5, 19.5, 19.5, 19.5, 19.517241379310345, 19.53846153846154, 19.545454545454547, 19.548387096774192, 19.571428571428573, 19.6, 19.615384615384617, 19.61904761904762, 19.642857142857142, 19.666666666666668, 19.714285714285715, 19.714285714285715, 19.727272727272727, 19.727272727272727, 19.75, 19.8, 19.80952380952381, 19.846153846153847, 19.857142857142858, 19.857142857142858, 19.88888888888889, 19.90909090909091, 19.90909090909091, 19.91891891891892, 19.941176470588236, 19.96969696969697, 20.0, 20.0, 20.0, 20.0, 20.0, 20.0, 20.0, 20.125, 20.142857142857142, 20.142857142857142, 20.166666666666668, 20.2, 20.2, 20.2, 20.2, 20.25, 20.3, 20.31578947368421, 20.333333333333332, 20.333333333333332, 20.333333333333332, 20.346153846153847, 20.384615384615383, 20.416666666666668, 20.428571428571427, 20.444444444444443, 20.5, 20.5, 20.5, 20.5, 20.5, 20.5, 20.5, 20.545454545454547, 20.555555555555557, 20.571428571428573, 20.583333333333332, 20.6, 20.625, 20.636363636363637, 20.666666666666668, 20.666666666666668, 20.705882352941178, 20.714285714285715, 20.75, 20.75, 20.8, 20.8, 20.8, 20.857142857142858, 20.857142857142858, 21.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.1, 21.133333333333333, 21.181818181818183, 21.2, 21.2, 21.2, 21.25, 21.25, 21.25, 21.266666666666666, 21.333333333333332, 21.333333333333332, 21.4, 21.4375, 21.444444444444443, 21.476190476190474, 21.6, 21.6, 21.625, 21.666666666666668, 21.666666666666668, 21.714285714285715, 21.75, 21.75, 21.818181818181817, 21.904761904761905, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.083333333333332, 22.125, 22.166666666666668, 22.22222222222222, 22.25, 22.25, 22.333333333333332, 22.333333333333332, 22.333333333333332, 22.333333333333332, 22.583333333333332, 22.583333333333332, 22.642857142857142, 22.666666666666668, 22.75, 22.77777777777778, 22.8, 22.8, 22.9, 22.9, 22.9, 23.0, 23.0, 23.0, 23.0, 23.0, 23.11111111111111, 23.166666666666668, 23.166666666666668, 23.17391304347826, 23.25, 23.272727272727273, 23.285714285714285, 23.38888888888889, 23.416666666666668, 23.45945945945946, 23.5, 23.75, 23.833333333333332, 23.863636363636363, 24.0, 24.0, 24.0, 24.0, 24.0, 24.133333333333333, 24.166666666666668, 24.285714285714285, 24.4, 24.5, 24.666666666666668, 24.727272727272727, 25.0, 25.0, 25.2, 25.4, 25.5, 25.666666666666668, 25.714285714285715, 25.75, 25.75, 26.25, 26.333333333333332, 26.428571428571427, 26.625, 27.0, 27.0, 27.0, 27.25, 27.333333333333332, 28.666666666666668, 29.0, 30.0, 30.0, 30.0, 31.0, 31.0, 31.25, 31.333333333333332, 31.5, 31.833333333333332, 32.0, 32.0, 32.22222222222222, 32.25, 32.42857142857143, 32.857142857142854, 33.0, 34.0, 34.5, 34.75, 35.0, 36.25, 38.0, 39.0, 39.0, 40.0, 41.5, 42.0, 42.333333333333336, 50.0, 51.0, 52.4, 60.0]}],\n",
" {\"template\": {\"data\": {\"bar\": [{\"error_x\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"error_y\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"bar\"}], \"barpolar\": [{\"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"barpolar\"}], \"carpet\": [{\"aaxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"baxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"type\": \"carpet\"}], \"choropleth\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"choropleth\"}], \"contour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"contour\"}], \"contourcarpet\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"contourcarpet\"}], \"heatmap\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmap\"}], \"heatmapgl\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmapgl\"}], \"histogram\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"histogram\"}], \"histogram2d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2d\"}], \"histogram2dcontour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2dcontour\"}], \"mesh3d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"mesh3d\"}], \"parcoords\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"parcoords\"}], \"scatter\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter\"}], \"scatter3d\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter3d\"}], \"scattercarpet\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattercarpet\"}], \"scattergeo\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergeo\"}], \"scattergl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergl\"}], \"scattermapbox\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattermapbox\"}], \"scatterpolar\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolar\"}], \"scatterpolargl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolargl\"}], \"scatterternary\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterternary\"}], \"surface\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"surface\"}], \"table\": [{\"cells\": {\"fill\": {\"color\": \"#EBF0F8\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"header\": {\"fill\": {\"color\": \"#C8D4E3\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"type\": \"table\"}]}, \"layout\": {\"annotationdefaults\": {\"arrowcolor\": \"#2a3f5f\", \"arrowhead\": 0, \"arrowwidth\": 1}, \"colorscale\": {\"diverging\": [[0, \"#8e0152\"], [0.1, \"#c51b7d\"], [0.2, \"#de77ae\"], [0.3, \"#f1b6da\"], [0.4, \"#fde0ef\"], [0.5, \"#f7f7f7\"], [0.6, \"#e6f5d0\"], [0.7, \"#b8e186\"], [0.8, \"#7fbc41\"], [0.9, \"#4d9221\"], [1, \"#276419\"]], \"sequential\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"sequentialminus\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]]}, \"colorway\": [\"#636efa\", \"#EF553B\", \"#00cc96\", \"#ab63fa\", \"#FFA15A\", \"#19d3f3\", \"#FF6692\", \"#B6E880\", \"#FF97FF\", \"#FECB52\"], \"font\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"geo\": {\"bgcolor\": \"white\", \"lakecolor\": \"white\", \"landcolor\": \"#E5ECF6\", \"showlakes\": true, \"showland\": true, \"subunitcolor\": \"white\"}, \"hoverlabel\": {\"align\": \"left\"}, \"hovermode\": \"closest\", \"mapbox\": {\"style\": \"light\"}, \"paper_bgcolor\": \"white\", \"plot_bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"polar\": {\"angularaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"radialaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"scene\": {\"xaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"yaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"zaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}}, \"shapedefaults\": {\"line\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}}, \"ternary\": {\"aaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"baxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"caxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"title\": {\"x\": 0.05}, \"xaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}, \"yaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}}}},\n",
" {\"responsive\": true}\n",
" ).then(function(){\n",
" \n",
"var gd = document.getElementById('331a72d6-3605-44b5-a1ac-b1b9f7042ed4');\n",
"var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
" var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
" if (!display || display === 'none') {{\n",
" console.log([gd, 'removed!']);\n",
" Plotly.purge(gd);\n",
" observer.disconnect();\n",
" }}\n",
"}});\n",
"\n",
"// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
"var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
"if (notebookContainer) {{\n",
" x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
"// Listen for the clearing of the current output cell\n",
"var outputEl = gd.closest('.output');\n",
"if (outputEl) {{\n",
" x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
" })\n",
" };\n",
" });\n",
" </script>\n",
" </div>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/markdown": [
"### distribution of keyword ratio"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.Markdown object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"application/vnd.plotly.v1+json": {
"config": {
"linkText": "Export to plot.ly",
"plotlyServerURL": "https://plot.ly",
"showLink": false
},
"data": [
{
"type": "histogram",
"x": [
0.5,
0.5555555555555556,
0.6666666666666666,
0.6666666666666666,
0.6666666666666666,
0.6666666666666666,
0.7,
0.75,
0.8,
0.8333333333333334,
0.8333333333333334,
0.9285714285714286,
0.9411764705882353,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1.0666666666666667,
1.1,
1.1111111111111112,
1.1111111111111112,
1.1428571428571428,
1.1428571428571428,
1.1428571428571428,
1.1666666666666667,
1.1818181818181819,
1.1891891891891893,
1.2,
1.2,
1.2,
1.2,
1.25,
1.25,
1.25,
1.25,
1.2666666666666666,
1.2666666666666666,
1.2857142857142858,
1.2857142857142858,
1.2857142857142858,
1.2962962962962963,
1.2962962962962963,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3529411764705883,
1.375,
1.3846153846153846,
1.4,
1.4,
1.4,
1.4,
1.4,
1.4285714285714286,
1.4285714285714286,
1.4285714285714286,
1.4285714285714286,
1.434782608695652,
1.4444444444444444,
1.4444444444444444,
1.4444444444444444,
1.4545454545454546,
1.4545454545454546,
1.4705882352941178,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5333333333333334,
1.5384615384615385,
1.5454545454545454,
1.5555555555555556,
1.5555555555555556,
1.5555555555555556,
1.5555555555555556,
1.5555555555555556,
1.5555555555555556,
1.56,
1.5625,
1.5714285714285714,
1.5714285714285714,
1.5714285714285714,
1.5714285714285714,
1.5714285714285714,
1.5714285714285714,
1.5789473684210527,
1.5789473684210527,
1.5833333333333333,
1.5833333333333333,
1.5925925925925926,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6071428571428572,
1.6111111111111112,
1.6153846153846154,
1.625,
1.625,
1.625,
1.625,
1.625,
1.625,
1.6349206349206349,
1.6363636363636365,
1.6428571428571428,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6842105263157894,
1.7,
1.7,
1.7058823529411764,
1.7142857142857142,
1.7142857142857142,
1.7142857142857142,
1.7142857142857142,
1.7142857142857142,
1.7142857142857142,
1.7272727272727273,
1.7272727272727273,
1.7272727272727273,
1.7272727272727273,
1.7333333333333334,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.76,
1.7647058823529411,
1.7692307692307692,
1.7692307692307692,
1.7692307692307692,
1.7692307692307692,
1.7777777777777777,
1.7777777777777777,
1.7777777777777777,
1.7777777777777777,
1.7777777777777777,
1.7857142857142858,
1.7894736842105263,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8181818181818181,
1.8181818181818181,
1.8181818181818181,
1.8181818181818181,
1.8181818181818181,
1.8181818181818181,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8461538461538463,
1.8461538461538463,
1.8461538461538463,
1.8461538461538463,
1.85,
1.8518518518518519,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8636363636363635,
1.8636363636363635,
1.8666666666666667,
1.8666666666666667,
1.875,
1.875,
1.875,
1.875,
1.875,
1.875,
1.875,
1.875,
1.8823529411764706,
1.8888888888888888,
1.8888888888888888,
1.8888888888888888,
1.8909090909090909,
1.894736842105263,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9090909090909092,
1.9090909090909092,
1.9090909090909092,
1.9090909090909092,
1.9090909090909092,
1.9090909090909092,
1.9142857142857144,
1.9166666666666667,
1.9166666666666667,
1.9166666666666667,
1.9166666666666667,
1.9166666666666667,
1.9230769230769231,
1.9230769230769231,
1.9230769230769231,
1.9230769230769231,
1.9230769230769231,
1.9285714285714286,
1.9285714285714286,
1.9285714285714286,
1.9285714285714286,
1.9333333333333333,
1.9333333333333333,
1.9375,
1.9411764705882353,
1.9428571428571428,
1.9473684210526316,
1.9473684210526316,
1.9523809523809523,
1.9523809523809523,
1.9545454545454546,
1.9565217391304348,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2.0303030303030303,
2.04,
2.0416666666666665,
2.0454545454545454,
2.0454545454545454,
2.05,
2.0526315789473686,
2.0555555555555554,
2.0555555555555554,
2.0588235294117645,
2.0588235294117645,
2.0625,
2.0625,
2.064516129032258,
2.066666666666667,
2.066666666666667,
2.0689655172413794,
2.0714285714285716,
2.0714285714285716,
2.076923076923077,
2.076923076923077,
2.076923076923077,
2.076923076923077,
2.076923076923077,
2.081081081081081,
2.0816326530612246,
2.0833333333333335,
2.0833333333333335,
2.0833333333333335,
2.0833333333333335,
2.0833333333333335,
2.0869565217391304,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1052631578947367,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.1153846153846154,
2.1176470588235294,
2.1176470588235294,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.1333333333333333,
2.1333333333333333,
2.1333333333333333,
2.1333333333333333,
2.1333333333333333,
2.1363636363636362,
2.1363636363636362,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.16,
2.161290322580645,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.176470588235294,
2.176470588235294,
2.1785714285714284,
2.1794871794871793,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1842105263157894,
2.185185185185185,
2.185185185185185,
2.1875,
2.1875,
2.1875,
2.1875,
2.1904761904761907,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.210526315789474,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2241379310344827,
2.227272727272727,
2.2285714285714286,
2.230769230769231,
2.230769230769231,
2.230769230769231,
2.230769230769231,
2.230769230769231,
2.235294117647059,
2.235294117647059,
2.235294117647059,
2.235294117647059,
2.235294117647059,
2.238095238095238,
2.24,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.257142857142857,
2.259259259259259,
2.263157894736842,
2.263157894736842,
2.2666666666666666,
2.2666666666666666,
2.2666666666666666,
2.269230769230769,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.2777777777777777,
2.2777777777777777,
2.2777777777777777,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2916666666666665,
2.2941176470588234,
2.2941176470588234,
2.2941176470588234,
2.2962962962962963,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.303030303030303,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.310344827586207,
2.310344827586207,
2.3125,
2.3125,
2.3125,
2.3125,
2.32,
2.3214285714285716,
2.3225806451612905,
2.323529411764706,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3461538461538463,
2.3461538461538463,
2.347826086956522,
2.35,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.36,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3684210526315788,
2.3684210526315788,
2.3684210526315788,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.380952380952381,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.388888888888889,
2.388888888888889,
2.388888888888889,
2.388888888888889,
2.388888888888889,
2.391304347826087,
2.393939393939394,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.409090909090909,
2.411764705882353,
2.411764705882353,
2.411764705882353,
2.411764705882353,
2.411764705882353,
2.413793103448276,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4375,
2.4375,
2.4375,
2.4375,
2.4375,
2.4375,
2.44,
2.44,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4642857142857144,
2.466666666666667,
2.466666666666667,
2.466666666666667,
2.466666666666667,
2.466666666666667,
2.466666666666667,
2.4705882352941178,
2.4705882352941178,
2.4705882352941178,
2.473684210526316,
2.473684210526316,
2.475,
2.4782608695652173,
2.4782608695652173,
2.4827586206896552,
2.4827586206896552,
2.4893617021276597,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5172413793103448,
2.5185185185185186,
2.5185185185185186,
2.5238095238095237,
2.5238095238095237,
2.526315789473684,
2.526315789473684,
2.5277777777777777,
2.5294117647058822,
2.533333333333333,
2.533333333333333,
2.533333333333333,
2.533333333333333,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5416666666666665,
2.542372881355932,
2.5428571428571427,
2.5454545454545454,
2.5454545454545454,
2.5454545454545454,
2.5454545454545454,
2.5454545454545454,
2.55,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5625,
2.5625,
2.566666666666667,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5789473684210527,
2.5789473684210527,
2.5789473684210527,
2.5789473684210527,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.588235294117647,
2.588235294117647,
2.588235294117647,
2.588235294117647,
2.588235294117647,
2.588235294117647,
2.590909090909091,
2.5945945945945947,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.607142857142857,
2.608695652173913,
2.611111111111111,
2.611111111111111,
2.611111111111111,
2.611111111111111,
2.611111111111111,
2.6129032258064515,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6176470588235294,
2.619047619047619,
2.6206896551724137,
2.6206896551724137,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.6296296296296298,
2.6315789473684212,
2.6315789473684212,
2.6315789473684212,
2.6315789473684212,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.64,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.6470588235294117,
2.6470588235294117,
2.6470588235294117,
2.6470588235294117,
2.6470588235294117,
2.6470588235294117,
2.65,
2.65,
2.652173913043478,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6744186046511627,
2.6785714285714284,
2.6818181818181817,
2.6818181818181817,
2.6818181818181817,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6875,
2.6875,
2.689655172413793,
2.689655172413793,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6956521739130435,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7058823529411766,
2.7058823529411766,
2.7058823529411766,
2.7058823529411766,
2.7058823529411766,
2.7083333333333335,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.72,
2.72,
2.7222222222222223,
2.7222222222222223,
2.7222222222222223,
2.7222222222222223,
2.7222222222222223,
2.7241379310344827,
2.7241379310344827,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.7333333333333334,
2.7333333333333334,
2.7333333333333334,
2.7333333333333334,
2.7333333333333334,
2.736842105263158,
2.739130434782609,
2.739130434782609,
2.739130434782609,
2.739130434782609,
2.739130434782609,
2.74468085106383,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.757575757575758,
2.757575757575758,
2.7586206896551726,
2.7586206896551726,
2.76,
2.761904761904762,
2.761904761904762,
2.764705882352941,
2.764705882352941,
2.764705882352941,
2.764705882352941,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.782608695652174,
2.782608695652174,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.789473684210526,
2.789473684210526,
2.789473684210526,
2.7916666666666665,
2.7916666666666665,
2.793103448275862,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8076923076923075,
2.8095238095238093,
2.8125,
2.8125,
2.8125,
2.8125,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8214285714285716,
2.823529411764706,
2.823529411764706,
2.8260869565217392,
2.8260869565217392,
2.8260869565217392,
2.8260869565217392,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.838709677419355,
2.8421052631578947,
2.8421052631578947,
2.8421052631578947,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8484848484848486,
2.85,
2.85,
2.8529411764705883,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.8636363636363638,
2.8636363636363638,
2.8636363636363638,
2.8636363636363638,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.88,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.892857142857143,
2.8947368421052633,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.911764705882353,
2.911764705882353,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.918918918918919,
2.92,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.9285714285714284,
2.9285714285714284,
2.9285714285714284,
2.9285714285714284,
2.9285714285714284,
2.933333333333333,
2.933333333333333,
2.933333333333333,
2.933333333333333,
2.933333333333333,
2.933333333333333,
2.9375,
2.9375,
2.9375,
2.9375,
2.9375,
2.9375,
2.9393939393939394,
2.9411764705882355,
2.9411764705882355,
2.9411764705882355,
2.942857142857143,
2.9444444444444446,
2.9444444444444446,
2.9444444444444446,
2.9473684210526314,
2.9473684210526314,
2.9473684210526314,
2.9473684210526314,
2.95,
2.95,
2.95,
2.9523809523809526,
2.9523809523809526,
2.9545454545454546,
2.9565217391304346,
2.9565217391304346,
2.9565217391304346,
2.9583333333333335,
2.9583333333333335,
2.9696969696969697,
2.9696969696969697,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3.033333333333333,
3.04,
3.0434782608695654,
3.0476190476190474,
3.05,
3.05,
3.0526315789473686,
3.0555555555555554,
3.0588235294117645,
3.0588235294117645,
3.0588235294117645,
3.0588235294117645,
3.0625,
3.0625,
3.0625,
3.0625,
3.0625,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0869565217391304,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.0952380952380953,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.103448275862069,
3.1052631578947367,
3.1052631578947367,
3.1052631578947367,
3.1052631578947367,
3.107142857142857,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.1153846153846154,
3.1176470588235294,
3.1176470588235294,
3.1176470588235294,
3.1176470588235294,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.1333333333333333,
3.1333333333333333,
3.1333333333333333,
3.1333333333333333,
3.1363636363636362,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.1481481481481484,
3.15,
3.15,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.15625,
3.1578947368421053,
3.1578947368421053,
3.1578947368421053,
3.16,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1739130434782608,
3.176470588235294,
3.176470588235294,
3.176470588235294,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1875,
3.1875,
3.1904761904761907,
3.1904761904761907,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.206896551724138,
3.210526315789474,
3.210526315789474,
3.210526315789474,
3.2142857142857144,
3.2142857142857144,
3.2142857142857144,
3.217391304347826,
3.217391304347826,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.227272727272727,
3.227272727272727,
3.230769230769231,
3.230769230769231,
3.230769230769231,
3.230769230769231,
3.230769230769231,
3.235294117647059,
3.235294117647059,
3.235294117647059,
3.238095238095238,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.260869565217391,
3.260869565217391,
3.263157894736842,
3.263157894736842,
3.263157894736842,
3.2666666666666666,
3.2666666666666666,
3.2666666666666666,
3.2666666666666666,
3.269230769230769,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.2777777777777777,
3.2777777777777777,
3.2777777777777777,
3.282608695652174,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2916666666666665,
3.2941176470588234,
3.2941176470588234,
3.2941176470588234,
3.2941176470588234,
3.2941176470588234,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3043478260869565,
3.3055555555555554,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3157894736842106,
3.3181818181818183,
3.32,
3.3214285714285716,
3.3225806451612905,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.347826086956522,
3.35,
3.3529411764705883,
3.3529411764705883,
3.3529411764705883,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3684210526315788,
3.3684210526315788,
3.3684210526315788,
3.3703703703703702,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.3783783783783785,
3.3793103448275863,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.388888888888889,
3.388888888888889,
3.388888888888889,
3.388888888888889,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.411764705882353,
3.411764705882353,
3.411764705882353,
3.411764705882353,
3.411764705882353,
3.411764705882353,
3.4150943396226414,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4347826086956523,
3.4347826086956523,
3.4375,
3.4375,
3.4375,
3.4375,
3.4390243902439024,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.45,
3.45,
3.45,
3.45,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4594594594594597,
3.4615384615384617,
3.4615384615384617,
3.4615384615384617,
3.4615384615384617,
3.4615384615384617,
3.4615384615384617,
3.4642857142857144,
3.466666666666667,
3.4705882352941178,
3.473684210526316,
3.4761904761904763,
3.4782608695652173,
3.48,
3.4814814814814814,
3.4871794871794872,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5185185185185186,
3.52,
3.5217391304347827,
3.5294117647058822,
3.5294117647058822,
3.5294117647058822,
3.5294117647058822,
3.533333333333333,
3.533333333333333,
3.533333333333333,
3.533333333333333,
3.533333333333333,
3.5384615384615383,
3.5384615384615383,
3.5384615384615383,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.55,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5625,
3.5625,
3.5625,
3.5625,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.588235294117647,
3.588235294117647,
3.588235294117647,
3.590909090909091,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.611111111111111,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.619047619047619,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.6315789473684212,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.639344262295082,
3.64,
3.64,
3.642857142857143,
3.642857142857143,
3.642857142857143,
3.642857142857143,
3.642857142857143,
3.6470588235294117,
3.6470588235294117,
3.65,
3.65,
3.652173913043478,
3.6538461538461537,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6875,
3.6875,
3.6875,
3.6875,
3.6875,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7058823529411766,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.72,
3.7222222222222223,
3.7241379310344827,
3.727272727272727,
3.727272727272727,
3.727272727272727,
3.727272727272727,
3.730769230769231,
3.739130434782609,
3.739130434782609,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.76,
3.761904761904762,
3.769230769230769,
3.769230769230769,
3.769230769230769,
3.769230769230769,
3.769230769230769,
3.769230769230769,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.782608695652174,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.789473684210526,
3.789473684210526,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8125,
3.8125,
3.8125,
3.8181818181818183,
3.8181818181818183,
3.8181818181818183,
3.8181818181818183,
3.8181818181818183,
3.823529411764706,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.838709677419355,
3.8461538461538463,
3.8461538461538463,
3.8461538461538463,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.8666666666666667,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.8823529411764706,
3.8823529411764706,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.9166666666666665,
3.9166666666666665,
3.9166666666666665,
3.9166666666666665,
3.9166666666666665,
3.923076923076923,
3.923076923076923,
3.923076923076923,
3.925925925925926,
3.9285714285714284,
3.9285714285714284,
3.9285714285714284,
3.933333333333333,
3.933333333333333,
3.933333333333333,
3.9375,
3.9411764705882355,
3.9444444444444446,
3.9473684210526314,
3.9523809523809526,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4.024390243902439,
4.038461538461538,
4.043478260869565,
4.0476190476190474,
4.05,
4.052631578947368,
4.0588235294117645,
4.0588235294117645,
4.0625,
4.0625,
4.066666666666666,
4.066666666666666,
4.066666666666666,
4.071428571428571,
4.071428571428571,
4.076923076923077,
4.076923076923077,
4.083333333333333,
4.083333333333333,
4.083333333333333,
4.083333333333333,
4.083333333333333,
4.086956521739131,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.1,
4.1,
4.1,
4.1,
4.1,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.117647058823529,
4.117647058823529,
4.117647058823529,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.130434782608695,
4.136363636363637,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.181818181818182,
4.181818181818182,
4.181818181818182,
4.181818181818182,
4.185185185185185,
4.190476190476191,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.206896551724138,
4.208333333333333,
4.2105263157894735,
4.2105263157894735,
4.212121212121212,
4.214285714285714,
4.214285714285714,
4.214285714285714,
4.222222222222222,
4.222222222222222,
4.222222222222222,
4.222222222222222,
4.222222222222222,
4.222222222222222,
4.230769230769231,
4.24,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.266666666666667,
4.2727272727272725,
4.2727272727272725,
4.2727272727272725,
4.2727272727272725,
4.2727272727272725,
4.2727272727272725,
4.277777777777778,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.3,
4.3,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3125,
4.315789473684211,
4.318181818181818,
4.32258064516129,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.357142857142857,
4.357142857142857,
4.357142857142857,
4.357142857142857,
4.363636363636363,
4.363636363636363,
4.363636363636363,
4.363636363636363,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.384615384615385,
4.384615384615385,
4.384615384615385,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.428571428571429,
4.428571428571429,
4.428571428571429,
4.428571428571429,
4.428571428571429,
4.428571428571429,
4.434782608695652,
4.4375,
4.444444444444445,
4.444444444444445,
4.444444444444445,
4.454545454545454,
4.454545454545454,
4.454545454545454,
4.461538461538462,
4.466666666666667,
4.466666666666667,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.523809523809524,
4.538461538461538,
4.538461538461538,
4.545454545454546,
4.545454545454546,
4.545454545454546,
4.545454545454546,
4.555555555555555,
4.555555555555555,
4.555555555555555,
4.555555555555555,
4.5625,
4.5625,
4.5625,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.583333333333333,
4.583333333333333,
4.583333333333333,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.615384615384615,
4.619047619047619,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.636363636363637,
4.642857142857143,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.6923076923076925,
4.6923076923076925,
4.7,
4.7,
4.705882352941177,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.7272727272727275,
4.7272727272727275,
4.7272727272727275,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.777777777777778,
4.777777777777778,
4.785714285714286,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.818181818181818,
4.818181818181818,
4.826086956521739,
4.833333333333333,
4.833333333333333,
4.833333333333333,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.866666666666666,
4.875,
4.875,
4.875,
4.875,
4.888888888888889,
4.888888888888889,
4.888888888888889,
4.888888888888889,
4.9,
4.9,
4.9,
4.909090909090909,
4.909090909090909,
4.909090909090909,
4.916666666666667,
4.916666666666667,
4.916666666666667,
4.916666666666667,
4.916666666666667,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5.0625,
5.066666666666666,
5.090909090909091,
5.090909090909091,
5.1,
5.1,
5.1,
5.1,
5.1,
5.111111111111111,
5.111111111111111,
5.125,
5.125,
5.125,
5.142857142857143,
5.142857142857143,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.181818181818182,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.222222222222222,
5.222222222222222,
5.222222222222222,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.2727272727272725,
5.285714285714286,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.363636363636363,
5.363636363636363,
5.375,
5.384615384615385,
5.4,
5.4,
5.4,
5.4,
5.4,
5.4,
5.428571428571429,
5.428571428571429,
5.444444444444445,
5.461538461538462,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.555555555555555,
5.6,
5.6,
5.6,
5.6,
5.6,
5.625,
5.636363636363637,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.714285714285714,
5.714285714285714,
5.75,
5.75,
5.777777777777778,
5.8,
5.8,
5.8,
5.8,
5.833333333333333,
5.833333333333333,
5.857142857142857,
5.9,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6.083333333333333,
6.111111111111111,
6.166666666666667,
6.2,
6.2,
6.25,
6.25,
6.285714285714286,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.375,
6.375,
6.4,
6.428571428571429,
6.428571428571429,
6.454545454545454,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.75,
6.75,
6.833333333333333,
6.857142857142857,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7.2,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.333333333333333,
7.4,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.625,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.8,
8,
8,
8.5,
8.5,
8.571428571428571,
8.666666666666666,
9,
9,
9.5,
9.857142857142858,
10,
11,
11,
11.166666666666666,
11.5,
11.5,
12.4,
13,
15,
17.333333333333332,
21,
22
]
}
],
"layout": {
"autosize": true,
"template": {
"data": {
"bar": [
{
"error_x": {
"color": "#2a3f5f"
},
"error_y": {
"color": "#2a3f5f"
},
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "bar"
}
],
"barpolar": [
{
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "barpolar"
}
],
"carpet": [
{
"aaxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"baxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"type": "carpet"
}
],
"choropleth": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "choropleth"
}
],
"contour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "contour"
}
],
"contourcarpet": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "contourcarpet"
}
],
"heatmap": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmap"
}
],
"heatmapgl": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmapgl"
}
],
"histogram": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "histogram"
}
],
"histogram2d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2d"
}
],
"histogram2dcontour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2dcontour"
}
],
"mesh3d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "mesh3d"
}
],
"parcoords": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "parcoords"
}
],
"scatter": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter"
}
],
"scatter3d": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter3d"
}
],
"scattercarpet": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattercarpet"
}
],
"scattergeo": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergeo"
}
],
"scattergl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergl"
}
],
"scattermapbox": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattermapbox"
}
],
"scatterpolar": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolar"
}
],
"scatterpolargl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolargl"
}
],
"scatterternary": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterternary"
}
],
"surface": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "surface"
}
],
"table": [
{
"cells": {
"fill": {
"color": "#EBF0F8"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"header": {
"fill": {
"color": "#C8D4E3"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"type": "table"
}
]
},
"layout": {
"annotationdefaults": {
"arrowcolor": "#2a3f5f",
"arrowhead": 0,
"arrowwidth": 1
},
"colorscale": {
"diverging": [
[
0,
"#8e0152"
],
[
0.1,
"#c51b7d"
],
[
0.2,
"#de77ae"
],
[
0.3,
"#f1b6da"
],
[
0.4,
"#fde0ef"
],
[
0.5,
"#f7f7f7"
],
[
0.6,
"#e6f5d0"
],
[
0.7,
"#b8e186"
],
[
0.8,
"#7fbc41"
],
[
0.9,
"#4d9221"
],
[
1,
"#276419"
]
],
"sequential": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"sequentialminus": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
]
},
"colorway": [
"#636efa",
"#EF553B",
"#00cc96",
"#ab63fa",
"#FFA15A",
"#19d3f3",
"#FF6692",
"#B6E880",
"#FF97FF",
"#FECB52"
],
"font": {
"color": "#2a3f5f"
},
"geo": {
"bgcolor": "white",
"lakecolor": "white",
"landcolor": "#E5ECF6",
"showlakes": true,
"showland": true,
"subunitcolor": "white"
},
"hoverlabel": {
"align": "left"
},
"hovermode": "closest",
"mapbox": {
"style": "light"
},
"paper_bgcolor": "white",
"plot_bgcolor": "#E5ECF6",
"polar": {
"angularaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"radialaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"scene": {
"xaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"yaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"zaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
}
},
"shapedefaults": {
"line": {
"color": "#2a3f5f"
}
},
"ternary": {
"aaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"baxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"caxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"title": {
"x": 0.05
},
"xaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
},
"yaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
}
}
},
"xaxis": {
"autorange": true,
"range": [
0.45000000000000107,
22.050000000000047
],
"type": "linear"
},
"yaxis": {
"autorange": true,
"range": [
0,
317.89473684210526
]
}
}
},
"image/png": "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",
"text/html": [
"<div>\n",
" \n",
" \n",
" <div id=\"e8730a8f-7d14-4d20-8c58-a90a693a5bef\" class=\"plotly-graph-div\" style=\"height:525px; width:100%;\"></div>\n",
" <script type=\"text/javascript\">\n",
" require([\"plotly\"], function(Plotly) {\n",
" window.PLOTLYENV=window.PLOTLYENV || {};\n",
" \n",
" if (document.getElementById(\"e8730a8f-7d14-4d20-8c58-a90a693a5bef\")) {\n",
" Plotly.newPlot(\n",
" 'e8730a8f-7d14-4d20-8c58-a90a693a5bef',\n",
" [{\"type\": \"histogram\", \"x\": [0.5, 0.5555555555555556, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.7, 0.75, 0.8, 0.8333333333333334, 0.8333333333333334, 0.9285714285714286, 0.9411764705882353, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0666666666666667, 1.1, 1.1111111111111112, 1.1111111111111112, 1.1428571428571428, 1.1428571428571428, 1.1428571428571428, 1.1666666666666667, 1.1818181818181819, 1.1891891891891893, 1.2, 1.2, 1.2, 1.2, 1.25, 1.25, 1.25, 1.25, 1.2666666666666666, 1.2666666666666666, 1.2857142857142858, 1.2857142857142858, 1.2857142857142858, 1.2962962962962963, 1.2962962962962963, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3529411764705883, 1.375, 1.3846153846153846, 1.4, 1.4, 1.4, 1.4, 1.4, 1.4285714285714286, 1.4285714285714286, 1.4285714285714286, 1.4285714285714286, 1.434782608695652, 1.4444444444444444, 1.4444444444444444, 1.4444444444444444, 1.4545454545454546, 1.4545454545454546, 1.4705882352941178, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5333333333333334, 1.5384615384615385, 1.5454545454545454, 1.5555555555555556, 1.5555555555555556, 1.5555555555555556, 1.5555555555555556, 1.5555555555555556, 1.5555555555555556, 1.56, 1.5625, 1.5714285714285714, 1.5714285714285714, 1.5714285714285714, 1.5714285714285714, 1.5714285714285714, 1.5714285714285714, 1.5789473684210527, 1.5789473684210527, 1.5833333333333333, 1.5833333333333333, 1.5925925925925926, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6071428571428572, 1.6111111111111112, 1.6153846153846154, 1.625, 1.625, 1.625, 1.625, 1.625, 1.625, 1.6349206349206349, 1.6363636363636365, 1.6428571428571428, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6842105263157894, 1.7, 1.7, 1.7058823529411764, 1.7142857142857142, 1.7142857142857142, 1.7142857142857142, 1.7142857142857142, 1.7142857142857142, 1.7142857142857142, 1.7272727272727273, 1.7272727272727273, 1.7272727272727273, 1.7272727272727273, 1.7333333333333334, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.76, 1.7647058823529411, 1.7692307692307692, 1.7692307692307692, 1.7692307692307692, 1.7692307692307692, 1.7777777777777777, 1.7777777777777777, 1.7777777777777777, 1.7777777777777777, 1.7777777777777777, 1.7857142857142858, 1.7894736842105263, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8181818181818181, 1.8181818181818181, 1.8181818181818181, 1.8181818181818181, 1.8181818181818181, 1.8181818181818181, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8461538461538463, 1.8461538461538463, 1.8461538461538463, 1.8461538461538463, 1.85, 1.8518518518518519, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8636363636363635, 1.8636363636363635, 1.8666666666666667, 1.8666666666666667, 1.875, 1.875, 1.875, 1.875, 1.875, 1.875, 1.875, 1.875, 1.8823529411764706, 1.8888888888888888, 1.8888888888888888, 1.8888888888888888, 1.8909090909090909, 1.894736842105263, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9090909090909092, 1.9090909090909092, 1.9090909090909092, 1.9090909090909092, 1.9090909090909092, 1.9090909090909092, 1.9142857142857144, 1.9166666666666667, 1.9166666666666667, 1.9166666666666667, 1.9166666666666667, 1.9166666666666667, 1.9230769230769231, 1.9230769230769231, 1.9230769230769231, 1.9230769230769231, 1.9230769230769231, 1.9285714285714286, 1.9285714285714286, 1.9285714285714286, 1.9285714285714286, 1.9333333333333333, 1.9333333333333333, 1.9375, 1.9411764705882353, 1.9428571428571428, 1.9473684210526316, 1.9473684210526316, 1.9523809523809523, 1.9523809523809523, 1.9545454545454546, 1.9565217391304348, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0303030303030303, 2.04, 2.0416666666666665, 2.0454545454545454, 2.0454545454545454, 2.05, 2.0526315789473686, 2.0555555555555554, 2.0555555555555554, 2.0588235294117645, 2.0588235294117645, 2.0625, 2.0625, 2.064516129032258, 2.066666666666667, 2.066666666666667, 2.0689655172413794, 2.0714285714285716, 2.0714285714285716, 2.076923076923077, 2.076923076923077, 2.076923076923077, 2.076923076923077, 2.076923076923077, 2.081081081081081, 2.0816326530612246, 2.0833333333333335, 2.0833333333333335, 2.0833333333333335, 2.0833333333333335, 2.0833333333333335, 2.0869565217391304, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1052631578947367, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.1153846153846154, 2.1176470588235294, 2.1176470588235294, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.1333333333333333, 2.1333333333333333, 2.1333333333333333, 2.1333333333333333, 2.1333333333333333, 2.1363636363636362, 2.1363636363636362, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.16, 2.161290322580645, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.176470588235294, 2.176470588235294, 2.1785714285714284, 2.1794871794871793, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1842105263157894, 2.185185185185185, 2.185185185185185, 2.1875, 2.1875, 2.1875, 2.1875, 2.1904761904761907, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.210526315789474, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2241379310344827, 2.227272727272727, 2.2285714285714286, 2.230769230769231, 2.230769230769231, 2.230769230769231, 2.230769230769231, 2.230769230769231, 2.235294117647059, 2.235294117647059, 2.235294117647059, 2.235294117647059, 2.235294117647059, 2.238095238095238, 2.24, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.257142857142857, 2.259259259259259, 2.263157894736842, 2.263157894736842, 2.2666666666666666, 2.2666666666666666, 2.2666666666666666, 2.269230769230769, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.2777777777777777, 2.2777777777777777, 2.2777777777777777, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2916666666666665, 2.2941176470588234, 2.2941176470588234, 2.2941176470588234, 2.2962962962962963, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.303030303030303, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.310344827586207, 2.310344827586207, 2.3125, 2.3125, 2.3125, 2.3125, 2.32, 2.3214285714285716, 2.3225806451612905, 2.323529411764706, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3461538461538463, 2.3461538461538463, 2.347826086956522, 2.35, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.36, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3684210526315788, 2.3684210526315788, 2.3684210526315788, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.380952380952381, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.388888888888889, 2.388888888888889, 2.388888888888889, 2.388888888888889, 2.388888888888889, 2.391304347826087, 2.393939393939394, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.409090909090909, 2.411764705882353, 2.411764705882353, 2.411764705882353, 2.411764705882353, 2.411764705882353, 2.413793103448276, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4375, 2.4375, 2.4375, 2.4375, 2.4375, 2.4375, 2.44, 2.44, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4642857142857144, 2.466666666666667, 2.466666666666667, 2.466666666666667, 2.466666666666667, 2.466666666666667, 2.466666666666667, 2.4705882352941178, 2.4705882352941178, 2.4705882352941178, 2.473684210526316, 2.473684210526316, 2.475, 2.4782608695652173, 2.4782608695652173, 2.4827586206896552, 2.4827586206896552, 2.4893617021276597, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5172413793103448, 2.5185185185185186, 2.5185185185185186, 2.5238095238095237, 2.5238095238095237, 2.526315789473684, 2.526315789473684, 2.5277777777777777, 2.5294117647058822, 2.533333333333333, 2.533333333333333, 2.533333333333333, 2.533333333333333, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5416666666666665, 2.542372881355932, 2.5428571428571427, 2.5454545454545454, 2.5454545454545454, 2.5454545454545454, 2.5454545454545454, 2.5454545454545454, 2.55, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5625, 2.5625, 2.566666666666667, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5789473684210527, 2.5789473684210527, 2.5789473684210527, 2.5789473684210527, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.588235294117647, 2.588235294117647, 2.588235294117647, 2.588235294117647, 2.588235294117647, 2.588235294117647, 2.590909090909091, 2.5945945945945947, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.607142857142857, 2.608695652173913, 2.611111111111111, 2.611111111111111, 2.611111111111111, 2.611111111111111, 2.611111111111111, 2.6129032258064515, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6176470588235294, 2.619047619047619, 2.6206896551724137, 2.6206896551724137, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.6296296296296298, 2.6315789473684212, 2.6315789473684212, 2.6315789473684212, 2.6315789473684212, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.64, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.6470588235294117, 2.6470588235294117, 2.6470588235294117, 2.6470588235294117, 2.6470588235294117, 2.6470588235294117, 2.65, 2.65, 2.652173913043478, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6744186046511627, 2.6785714285714284, 2.6818181818181817, 2.6818181818181817, 2.6818181818181817, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6875, 2.6875, 2.689655172413793, 2.689655172413793, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6956521739130435, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7058823529411766, 2.7058823529411766, 2.7058823529411766, 2.7058823529411766, 2.7058823529411766, 2.7083333333333335, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.72, 2.72, 2.7222222222222223, 2.7222222222222223, 2.7222222222222223, 2.7222222222222223, 2.7222222222222223, 2.7241379310344827, 2.7241379310344827, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.7333333333333334, 2.7333333333333334, 2.7333333333333334, 2.7333333333333334, 2.7333333333333334, 2.736842105263158, 2.739130434782609, 2.739130434782609, 2.739130434782609, 2.739130434782609, 2.739130434782609, 2.74468085106383, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.757575757575758, 2.757575757575758, 2.7586206896551726, 2.7586206896551726, 2.76, 2.761904761904762, 2.761904761904762, 2.764705882352941, 2.764705882352941, 2.764705882352941, 2.764705882352941, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.782608695652174, 2.782608695652174, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.789473684210526, 2.789473684210526, 2.789473684210526, 2.7916666666666665, 2.7916666666666665, 2.793103448275862, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8076923076923075, 2.8095238095238093, 2.8125, 2.8125, 2.8125, 2.8125, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8214285714285716, 2.823529411764706, 2.823529411764706, 2.8260869565217392, 2.8260869565217392, 2.8260869565217392, 2.8260869565217392, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.838709677419355, 2.8421052631578947, 2.8421052631578947, 2.8421052631578947, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8484848484848486, 2.85, 2.85, 2.8529411764705883, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.8636363636363638, 2.8636363636363638, 2.8636363636363638, 2.8636363636363638, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.88, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.892857142857143, 2.8947368421052633, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.911764705882353, 2.911764705882353, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.918918918918919, 2.92, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.9285714285714284, 2.9285714285714284, 2.9285714285714284, 2.9285714285714284, 2.9285714285714284, 2.933333333333333, 2.933333333333333, 2.933333333333333, 2.933333333333333, 2.933333333333333, 2.933333333333333, 2.9375, 2.9375, 2.9375, 2.9375, 2.9375, 2.9375, 2.9393939393939394, 2.9411764705882355, 2.9411764705882355, 2.9411764705882355, 2.942857142857143, 2.9444444444444446, 2.9444444444444446, 2.9444444444444446, 2.9473684210526314, 2.9473684210526314, 2.9473684210526314, 2.9473684210526314, 2.95, 2.95, 2.95, 2.9523809523809526, 2.9523809523809526, 2.9545454545454546, 2.9565217391304346, 2.9565217391304346, 2.9565217391304346, 2.9583333333333335, 2.9583333333333335, 2.9696969696969697, 2.9696969696969697, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.033333333333333, 3.04, 3.0434782608695654, 3.0476190476190474, 3.05, 3.05, 3.0526315789473686, 3.0555555555555554, 3.0588235294117645, 3.0588235294117645, 3.0588235294117645, 3.0588235294117645, 3.0625, 3.0625, 3.0625, 3.0625, 3.0625, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0869565217391304, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.0952380952380953, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.103448275862069, 3.1052631578947367, 3.1052631578947367, 3.1052631578947367, 3.1052631578947367, 3.107142857142857, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.1153846153846154, 3.1176470588235294, 3.1176470588235294, 3.1176470588235294, 3.1176470588235294, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.1333333333333333, 3.1333333333333333, 3.1333333333333333, 3.1333333333333333, 3.1363636363636362, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.1481481481481484, 3.15, 3.15, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.15625, 3.1578947368421053, 3.1578947368421053, 3.1578947368421053, 3.16, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1739130434782608, 3.176470588235294, 3.176470588235294, 3.176470588235294, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1875, 3.1875, 3.1904761904761907, 3.1904761904761907, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.206896551724138, 3.210526315789474, 3.210526315789474, 3.210526315789474, 3.2142857142857144, 3.2142857142857144, 3.2142857142857144, 3.217391304347826, 3.217391304347826, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.227272727272727, 3.227272727272727, 3.230769230769231, 3.230769230769231, 3.230769230769231, 3.230769230769231, 3.230769230769231, 3.235294117647059, 3.235294117647059, 3.235294117647059, 3.238095238095238, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.260869565217391, 3.260869565217391, 3.263157894736842, 3.263157894736842, 3.263157894736842, 3.2666666666666666, 3.2666666666666666, 3.2666666666666666, 3.2666666666666666, 3.269230769230769, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.2777777777777777, 3.2777777777777777, 3.2777777777777777, 3.282608695652174, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2916666666666665, 3.2941176470588234, 3.2941176470588234, 3.2941176470588234, 3.2941176470588234, 3.2941176470588234, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3043478260869565, 3.3055555555555554, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3157894736842106, 3.3181818181818183, 3.32, 3.3214285714285716, 3.3225806451612905, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.347826086956522, 3.35, 3.3529411764705883, 3.3529411764705883, 3.3529411764705883, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3684210526315788, 3.3684210526315788, 3.3684210526315788, 3.3703703703703702, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.3783783783783785, 3.3793103448275863, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.388888888888889, 3.388888888888889, 3.388888888888889, 3.388888888888889, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.411764705882353, 3.411764705882353, 3.411764705882353, 3.411764705882353, 3.411764705882353, 3.411764705882353, 3.4150943396226414, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4347826086956523, 3.4347826086956523, 3.4375, 3.4375, 3.4375, 3.4375, 3.4390243902439024, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.45, 3.45, 3.45, 3.45, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4594594594594597, 3.4615384615384617, 3.4615384615384617, 3.4615384615384617, 3.4615384615384617, 3.4615384615384617, 3.4615384615384617, 3.4642857142857144, 3.466666666666667, 3.4705882352941178, 3.473684210526316, 3.4761904761904763, 3.4782608695652173, 3.48, 3.4814814814814814, 3.4871794871794872, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5185185185185186, 3.52, 3.5217391304347827, 3.5294117647058822, 3.5294117647058822, 3.5294117647058822, 3.5294117647058822, 3.533333333333333, 3.533333333333333, 3.533333333333333, 3.533333333333333, 3.533333333333333, 3.5384615384615383, 3.5384615384615383, 3.5384615384615383, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.55, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5625, 3.5625, 3.5625, 3.5625, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.588235294117647, 3.588235294117647, 3.588235294117647, 3.590909090909091, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.611111111111111, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.619047619047619, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.6315789473684212, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.639344262295082, 3.64, 3.64, 3.642857142857143, 3.642857142857143, 3.642857142857143, 3.642857142857143, 3.642857142857143, 3.6470588235294117, 3.6470588235294117, 3.65, 3.65, 3.652173913043478, 3.6538461538461537, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6875, 3.6875, 3.6875, 3.6875, 3.6875, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7058823529411766, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.72, 3.7222222222222223, 3.7241379310344827, 3.727272727272727, 3.727272727272727, 3.727272727272727, 3.727272727272727, 3.730769230769231, 3.739130434782609, 3.739130434782609, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.76, 3.761904761904762, 3.769230769230769, 3.769230769230769, 3.769230769230769, 3.769230769230769, 3.769230769230769, 3.769230769230769, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.782608695652174, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.789473684210526, 3.789473684210526, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8125, 3.8125, 3.8125, 3.8181818181818183, 3.8181818181818183, 3.8181818181818183, 3.8181818181818183, 3.8181818181818183, 3.823529411764706, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.838709677419355, 3.8461538461538463, 3.8461538461538463, 3.8461538461538463, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.8666666666666667, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.8823529411764706, 3.8823529411764706, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.9166666666666665, 3.9166666666666665, 3.9166666666666665, 3.9166666666666665, 3.9166666666666665, 3.923076923076923, 3.923076923076923, 3.923076923076923, 3.925925925925926, 3.9285714285714284, 3.9285714285714284, 3.9285714285714284, 3.933333333333333, 3.933333333333333, 3.933333333333333, 3.9375, 3.9411764705882355, 3.9444444444444446, 3.9473684210526314, 3.9523809523809526, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.024390243902439, 4.038461538461538, 4.043478260869565, 4.0476190476190474, 4.05, 4.052631578947368, 4.0588235294117645, 4.0588235294117645, 4.0625, 4.0625, 4.066666666666666, 4.066666666666666, 4.066666666666666, 4.071428571428571, 4.071428571428571, 4.076923076923077, 4.076923076923077, 4.083333333333333, 4.083333333333333, 4.083333333333333, 4.083333333333333, 4.083333333333333, 4.086956521739131, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.1, 4.1, 4.1, 4.1, 4.1, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.117647058823529, 4.117647058823529, 4.117647058823529, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.130434782608695, 4.136363636363637, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.181818181818182, 4.181818181818182, 4.181818181818182, 4.181818181818182, 4.185185185185185, 4.190476190476191, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.206896551724138, 4.208333333333333, 4.2105263157894735, 4.2105263157894735, 4.212121212121212, 4.214285714285714, 4.214285714285714, 4.214285714285714, 4.222222222222222, 4.222222222222222, 4.222222222222222, 4.222222222222222, 4.222222222222222, 4.222222222222222, 4.230769230769231, 4.24, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.266666666666667, 4.2727272727272725, 4.2727272727272725, 4.2727272727272725, 4.2727272727272725, 4.2727272727272725, 4.2727272727272725, 4.277777777777778, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.3, 4.3, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3125, 4.315789473684211, 4.318181818181818, 4.32258064516129, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.357142857142857, 4.357142857142857, 4.357142857142857, 4.357142857142857, 4.363636363636363, 4.363636363636363, 4.363636363636363, 4.363636363636363, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.384615384615385, 4.384615384615385, 4.384615384615385, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.428571428571429, 4.428571428571429, 4.428571428571429, 4.428571428571429, 4.428571428571429, 4.428571428571429, 4.434782608695652, 4.4375, 4.444444444444445, 4.444444444444445, 4.444444444444445, 4.454545454545454, 4.454545454545454, 4.454545454545454, 4.461538461538462, 4.466666666666667, 4.466666666666667, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.523809523809524, 4.538461538461538, 4.538461538461538, 4.545454545454546, 4.545454545454546, 4.545454545454546, 4.545454545454546, 4.555555555555555, 4.555555555555555, 4.555555555555555, 4.555555555555555, 4.5625, 4.5625, 4.5625, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.583333333333333, 4.583333333333333, 4.583333333333333, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.615384615384615, 4.619047619047619, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.636363636363637, 4.642857142857143, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.6923076923076925, 4.6923076923076925, 4.7, 4.7, 4.705882352941177, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.7272727272727275, 4.7272727272727275, 4.7272727272727275, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.777777777777778, 4.777777777777778, 4.785714285714286, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.818181818181818, 4.818181818181818, 4.826086956521739, 4.833333333333333, 4.833333333333333, 4.833333333333333, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.866666666666666, 4.875, 4.875, 4.875, 4.875, 4.888888888888889, 4.888888888888889, 4.888888888888889, 4.888888888888889, 4.9, 4.9, 4.9, 4.909090909090909, 4.909090909090909, 4.909090909090909, 4.916666666666667, 4.916666666666667, 4.916666666666667, 4.916666666666667, 4.916666666666667, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0625, 5.066666666666666, 5.090909090909091, 5.090909090909091, 5.1, 5.1, 5.1, 5.1, 5.1, 5.111111111111111, 5.111111111111111, 5.125, 5.125, 5.125, 5.142857142857143, 5.142857142857143, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.181818181818182, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.222222222222222, 5.222222222222222, 5.222222222222222, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.2727272727272725, 5.285714285714286, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.363636363636363, 5.363636363636363, 5.375, 5.384615384615385, 5.4, 5.4, 5.4, 5.4, 5.4, 5.4, 5.428571428571429, 5.428571428571429, 5.444444444444445, 5.461538461538462, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.555555555555555, 5.6, 5.6, 5.6, 5.6, 5.6, 5.625, 5.636363636363637, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.714285714285714, 5.714285714285714, 5.75, 5.75, 5.777777777777778, 5.8, 5.8, 5.8, 5.8, 5.833333333333333, 5.833333333333333, 5.857142857142857, 5.9, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.083333333333333, 6.111111111111111, 6.166666666666667, 6.2, 6.2, 6.25, 6.25, 6.285714285714286, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.375, 6.375, 6.4, 6.428571428571429, 6.428571428571429, 6.454545454545454, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.75, 6.75, 6.833333333333333, 6.857142857142857, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.2, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.333333333333333, 7.4, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.625, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.8, 8.0, 8.0, 8.5, 8.5, 8.571428571428571, 8.666666666666666, 9.0, 9.0, 9.5, 9.857142857142858, 10.0, 11.0, 11.0, 11.166666666666666, 11.5, 11.5, 12.4, 13.0, 15.0, 17.333333333333332, 21.0, 22.0]}],\n",
" {\"template\": {\"data\": {\"bar\": [{\"error_x\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"error_y\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"bar\"}], \"barpolar\": [{\"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"barpolar\"}], \"carpet\": [{\"aaxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"baxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"type\": \"carpet\"}], \"choropleth\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"choropleth\"}], \"contour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"contour\"}], \"contourcarpet\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"contourcarpet\"}], \"heatmap\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmap\"}], \"heatmapgl\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmapgl\"}], \"histogram\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"histogram\"}], \"histogram2d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2d\"}], \"histogram2dcontour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2dcontour\"}], \"mesh3d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"mesh3d\"}], \"parcoords\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"parcoords\"}], \"scatter\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter\"}], \"scatter3d\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter3d\"}], \"scattercarpet\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattercarpet\"}], \"scattergeo\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergeo\"}], \"scattergl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergl\"}], \"scattermapbox\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattermapbox\"}], \"scatterpolar\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolar\"}], \"scatterpolargl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolargl\"}], \"scatterternary\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterternary\"}], \"surface\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"surface\"}], \"table\": [{\"cells\": {\"fill\": {\"color\": \"#EBF0F8\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"header\": {\"fill\": {\"color\": \"#C8D4E3\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"type\": \"table\"}]}, \"layout\": {\"annotationdefaults\": {\"arrowcolor\": \"#2a3f5f\", \"arrowhead\": 0, \"arrowwidth\": 1}, \"colorscale\": {\"diverging\": [[0, \"#8e0152\"], [0.1, \"#c51b7d\"], [0.2, \"#de77ae\"], [0.3, \"#f1b6da\"], [0.4, \"#fde0ef\"], [0.5, \"#f7f7f7\"], [0.6, \"#e6f5d0\"], [0.7, \"#b8e186\"], [0.8, \"#7fbc41\"], [0.9, \"#4d9221\"], [1, \"#276419\"]], \"sequential\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"sequentialminus\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]]}, \"colorway\": [\"#636efa\", \"#EF553B\", \"#00cc96\", \"#ab63fa\", \"#FFA15A\", \"#19d3f3\", \"#FF6692\", \"#B6E880\", \"#FF97FF\", \"#FECB52\"], \"font\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"geo\": {\"bgcolor\": \"white\", \"lakecolor\": \"white\", \"landcolor\": \"#E5ECF6\", \"showlakes\": true, \"showland\": true, \"subunitcolor\": \"white\"}, \"hoverlabel\": {\"align\": \"left\"}, \"hovermode\": \"closest\", \"mapbox\": {\"style\": \"light\"}, \"paper_bgcolor\": \"white\", \"plot_bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"polar\": {\"angularaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"radialaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"scene\": {\"xaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"yaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"zaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}}, \"shapedefaults\": {\"line\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}}, \"ternary\": {\"aaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"baxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"caxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"title\": {\"x\": 0.05}, \"xaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}, \"yaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}}}},\n",
" {\"responsive\": true}\n",
" ).then(function(){\n",
" \n",
"var gd = document.getElementById('e8730a8f-7d14-4d20-8c58-a90a693a5bef');\n",
"var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
" var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
" if (!display || display === 'none') {{\n",
" console.log([gd, 'removed!']);\n",
" Plotly.purge(gd);\n",
" observer.disconnect();\n",
" }}\n",
"}});\n",
"\n",
"// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
"var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
"if (notebookContainer) {{\n",
" x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
"// Listen for the clearing of the current output cell\n",
"var outputEl = gd.closest('.output');\n",
"if (outputEl) {{\n",
" x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
" })\n",
" };\n",
" });\n",
" </script>\n",
" </div>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/markdown": [
"### distribution of max sentence length"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.Markdown object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"application/vnd.plotly.v1+json": {
"config": {
"linkText": "Export to plot.ly",
"plotlyServerURL": "https://plot.ly",
"showLink": false
},
"data": [
{
"type": "histogram",
"x": [
2,
4,
4,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
32,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
38,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
39,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
40,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
41,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
42,
43,
43,
43,
43,
43,
43,
43,
43,
43,
43,
43,
43,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
44,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
45,
46,
46,
46,
46,
46,
46,
46,
46,
46,
46,
46,
46,
46,
46,
46,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
47,
48,
48,
48,
48,
48,
48,
48,
48,
48,
48,
48,
48,
49,
49,
49,
49,
49,
49,
49,
49,
49,
49,
49,
49,
49,
49,
50,
50,
50,
50,
50,
50,
50,
51,
51,
51,
51,
51,
51,
51,
51,
52,
52,
52,
52,
52,
52,
52,
53,
53,
53,
53,
54,
54,
54,
54,
54,
54,
54,
55,
55,
55,
55,
55,
56,
56,
56,
56,
57,
57,
57,
58,
58,
58,
59,
59,
60,
61,
62,
62,
62,
63,
63,
64,
64,
67,
70,
73,
74,
74,
75,
80,
82,
85,
86,
86,
116,
120,
132,
138
]
}
],
"layout": {
"autosize": true,
"template": {
"data": {
"bar": [
{
"error_x": {
"color": "#2a3f5f"
},
"error_y": {
"color": "#2a3f5f"
},
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "bar"
}
],
"barpolar": [
{
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "barpolar"
}
],
"carpet": [
{
"aaxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"baxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"type": "carpet"
}
],
"choropleth": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "choropleth"
}
],
"contour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "contour"
}
],
"contourcarpet": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "contourcarpet"
}
],
"heatmap": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmap"
}
],
"heatmapgl": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmapgl"
}
],
"histogram": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "histogram"
}
],
"histogram2d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2d"
}
],
"histogram2dcontour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2dcontour"
}
],
"mesh3d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "mesh3d"
}
],
"parcoords": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "parcoords"
}
],
"scatter": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter"
}
],
"scatter3d": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter3d"
}
],
"scattercarpet": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattercarpet"
}
],
"scattergeo": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergeo"
}
],
"scattergl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergl"
}
],
"scattermapbox": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattermapbox"
}
],
"scatterpolar": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolar"
}
],
"scatterpolargl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolargl"
}
],
"scatterternary": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterternary"
}
],
"surface": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "surface"
}
],
"table": [
{
"cells": {
"fill": {
"color": "#EBF0F8"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"header": {
"fill": {
"color": "#C8D4E3"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"type": "table"
}
]
},
"layout": {
"annotationdefaults": {
"arrowcolor": "#2a3f5f",
"arrowhead": 0,
"arrowwidth": 1
},
"colorscale": {
"diverging": [
[
0,
"#8e0152"
],
[
0.1,
"#c51b7d"
],
[
0.2,
"#de77ae"
],
[
0.3,
"#f1b6da"
],
[
0.4,
"#fde0ef"
],
[
0.5,
"#f7f7f7"
],
[
0.6,
"#e6f5d0"
],
[
0.7,
"#b8e186"
],
[
0.8,
"#7fbc41"
],
[
0.9,
"#4d9221"
],
[
1,
"#276419"
]
],
"sequential": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"sequentialminus": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
]
},
"colorway": [
"#636efa",
"#EF553B",
"#00cc96",
"#ab63fa",
"#FFA15A",
"#19d3f3",
"#FF6692",
"#B6E880",
"#FF97FF",
"#FECB52"
],
"font": {
"color": "#2a3f5f"
},
"geo": {
"bgcolor": "white",
"lakecolor": "white",
"landcolor": "#E5ECF6",
"showlakes": true,
"showland": true,
"subunitcolor": "white"
},
"hoverlabel": {
"align": "left"
},
"hovermode": "closest",
"mapbox": {
"style": "light"
},
"paper_bgcolor": "white",
"plot_bgcolor": "#E5ECF6",
"polar": {
"angularaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"radialaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"scene": {
"xaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"yaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"zaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
}
},
"shapedefaults": {
"line": {
"color": "#2a3f5f"
}
},
"ternary": {
"aaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"baxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"caxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"title": {
"x": 0.05
},
"xaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
},
"yaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
}
}
},
"xaxis": {
"autorange": true,
"range": [
1.5,
138.5
],
"type": "linear"
},
"yaxis": {
"autorange": true,
"range": [
0,
267.36842105263156
]
}
}
},
"image/png": "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",
"text/html": [
"<div>\n",
" \n",
" \n",
" <div id=\"513624ec-01af-46eb-a885-2c9c0d800461\" class=\"plotly-graph-div\" style=\"height:525px; width:100%;\"></div>\n",
" <script type=\"text/javascript\">\n",
" require([\"plotly\"], function(Plotly) {\n",
" window.PLOTLYENV=window.PLOTLYENV || {};\n",
" \n",
" if (document.getElementById(\"513624ec-01af-46eb-a885-2c9c0d800461\")) {\n",
" Plotly.newPlot(\n",
" '513624ec-01af-46eb-a885-2c9c0d800461',\n",
" [{\"type\": \"histogram\", \"x\": [2, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 39, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 42, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 43, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 44, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 45, 46, 46, 46, 46, 46, 46, 46, 46, 46, 46, 46, 46, 46, 46, 46, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 47, 48, 48, 48, 48, 48, 48, 48, 48, 48, 48, 48, 48, 49, 49, 49, 49, 49, 49, 49, 49, 49, 49, 49, 49, 49, 49, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 51, 51, 51, 51, 51, 51, 51, 51, 52, 52, 52, 52, 52, 52, 52, 53, 53, 53, 53, 54, 54, 54, 54, 54, 54, 54, 55, 55, 55, 55, 55, 56, 56, 56, 56, 57, 57, 57, 58, 58, 58, 59, 59, 60, 61, 62, 62, 62, 63, 63, 64, 64, 67, 70, 73, 74, 74, 75, 80, 82, 85, 86, 86, 116, 120, 132, 138]}],\n",
" {\"template\": {\"data\": {\"bar\": [{\"error_x\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"error_y\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"bar\"}], \"barpolar\": [{\"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"barpolar\"}], \"carpet\": [{\"aaxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"baxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"type\": \"carpet\"}], \"choropleth\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"choropleth\"}], \"contour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"contour\"}], \"contourcarpet\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"contourcarpet\"}], \"heatmap\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmap\"}], \"heatmapgl\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmapgl\"}], \"histogram\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"histogram\"}], \"histogram2d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2d\"}], \"histogram2dcontour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2dcontour\"}], \"mesh3d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"mesh3d\"}], \"parcoords\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"parcoords\"}], \"scatter\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter\"}], \"scatter3d\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter3d\"}], \"scattercarpet\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattercarpet\"}], \"scattergeo\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergeo\"}], \"scattergl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergl\"}], \"scattermapbox\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattermapbox\"}], \"scatterpolar\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolar\"}], \"scatterpolargl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolargl\"}], \"scatterternary\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterternary\"}], \"surface\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"surface\"}], \"table\": [{\"cells\": {\"fill\": {\"color\": \"#EBF0F8\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"header\": {\"fill\": {\"color\": \"#C8D4E3\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"type\": \"table\"}]}, \"layout\": {\"annotationdefaults\": {\"arrowcolor\": \"#2a3f5f\", \"arrowhead\": 0, \"arrowwidth\": 1}, \"colorscale\": {\"diverging\": [[0, \"#8e0152\"], [0.1, \"#c51b7d\"], [0.2, \"#de77ae\"], [0.3, \"#f1b6da\"], [0.4, \"#fde0ef\"], [0.5, \"#f7f7f7\"], [0.6, \"#e6f5d0\"], [0.7, \"#b8e186\"], [0.8, \"#7fbc41\"], [0.9, \"#4d9221\"], [1, \"#276419\"]], \"sequential\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"sequentialminus\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]]}, \"colorway\": [\"#636efa\", \"#EF553B\", \"#00cc96\", \"#ab63fa\", \"#FFA15A\", \"#19d3f3\", \"#FF6692\", \"#B6E880\", \"#FF97FF\", \"#FECB52\"], \"font\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"geo\": {\"bgcolor\": \"white\", \"lakecolor\": \"white\", \"landcolor\": \"#E5ECF6\", \"showlakes\": true, \"showland\": true, \"subunitcolor\": \"white\"}, \"hoverlabel\": {\"align\": \"left\"}, \"hovermode\": \"closest\", \"mapbox\": {\"style\": \"light\"}, \"paper_bgcolor\": \"white\", \"plot_bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"polar\": {\"angularaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"radialaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"scene\": {\"xaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"yaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"zaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}}, \"shapedefaults\": {\"line\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}}, \"ternary\": {\"aaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"baxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"caxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"title\": {\"x\": 0.05}, \"xaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}, \"yaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}}}},\n",
" {\"responsive\": true}\n",
" ).then(function(){\n",
" \n",
"var gd = document.getElementById('513624ec-01af-46eb-a885-2c9c0d800461');\n",
"var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
" var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
" if (!display || display === 'none') {{\n",
" console.log([gd, 'removed!']);\n",
" Plotly.purge(gd);\n",
" observer.disconnect();\n",
" }}\n",
"}});\n",
"\n",
"// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
"var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
"if (notebookContainer) {{\n",
" x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
"// Listen for the clearing of the current output cell\n",
"var outputEl = gd.closest('.output');\n",
"if (outputEl) {{\n",
" x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
" })\n",
" };\n",
" });\n",
" </script>\n",
" </div>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"display(Markdown(\"## Recipe Analysis\"))\n",
"\n",
"data = go.Histogram(x=np.sort(n_instructions_counter))\n",
"display(Markdown(\"### number of instruction's distribution\"))\n",
"iplot([data])\n",
"\n",
"data = go.Histogram(x=np.sort(avg_sent_counter))\n",
"display(Markdown(\"### distribution of avergage sentence length\"))\n",
"iplot([data])\n",
"\n",
"data = go.Histogram(x=np.sort(keyword_ratio_counter))\n",
"display(Markdown(\"### distribution of keyword ratio\"))\n",
"iplot([data])\n",
"\n",
"data = go.Histogram(x=np.sort(max_sent_counter))\n",
"display(Markdown(\"### distribution of max sentence length\"))\n",
"iplot([data])"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/markdown": [
"cumulative plots"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.Markdown object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/markdown": [
"### number of instruction's distribution"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.Markdown object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"application/vnd.plotly.v1+json": {
"config": {
"linkText": "Export to plot.ly",
"plotlyServerURL": "https://plot.ly",
"showLink": false
},
"data": [
{
"cumulative": {
"enabled": true
},
"type": "histogram",
"x": [
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
23,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
24,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
25,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
26,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
27,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
28,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
29,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
30,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
31,
32,
32,
32,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
33,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
34,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
35,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
36,
37,
37,
37,
37,
37,
37,
38,
38,
38,
38,
39,
39,
39,
40,
40,
40,
41,
41,
42,
43,
45,
46,
47,
47,
49,
53,
54,
55,
56,
58,
59,
61,
126
]
}
],
"layout": {
"autosize": true,
"template": {
"data": {
"bar": [
{
"error_x": {
"color": "#2a3f5f"
},
"error_y": {
"color": "#2a3f5f"
},
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "bar"
}
],
"barpolar": [
{
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "barpolar"
}
],
"carpet": [
{
"aaxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"baxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"type": "carpet"
}
],
"choropleth": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "choropleth"
}
],
"contour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "contour"
}
],
"contourcarpet": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "contourcarpet"
}
],
"heatmap": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmap"
}
],
"heatmapgl": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmapgl"
}
],
"histogram": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "histogram"
}
],
"histogram2d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2d"
}
],
"histogram2dcontour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2dcontour"
}
],
"mesh3d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "mesh3d"
}
],
"parcoords": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "parcoords"
}
],
"scatter": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter"
}
],
"scatter3d": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter3d"
}
],
"scattercarpet": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattercarpet"
}
],
"scattergeo": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergeo"
}
],
"scattergl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergl"
}
],
"scattermapbox": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattermapbox"
}
],
"scatterpolar": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolar"
}
],
"scatterpolargl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolargl"
}
],
"scatterternary": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterternary"
}
],
"surface": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "surface"
}
],
"table": [
{
"cells": {
"fill": {
"color": "#EBF0F8"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"header": {
"fill": {
"color": "#C8D4E3"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"type": "table"
}
]
},
"layout": {
"annotationdefaults": {
"arrowcolor": "#2a3f5f",
"arrowhead": 0,
"arrowwidth": 1
},
"colorscale": {
"diverging": [
[
0,
"#8e0152"
],
[
0.1,
"#c51b7d"
],
[
0.2,
"#de77ae"
],
[
0.3,
"#f1b6da"
],
[
0.4,
"#fde0ef"
],
[
0.5,
"#f7f7f7"
],
[
0.6,
"#e6f5d0"
],
[
0.7,
"#b8e186"
],
[
0.8,
"#7fbc41"
],
[
0.9,
"#4d9221"
],
[
1,
"#276419"
]
],
"sequential": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"sequentialminus": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
]
},
"colorway": [
"#636efa",
"#EF553B",
"#00cc96",
"#ab63fa",
"#FFA15A",
"#19d3f3",
"#FF6692",
"#B6E880",
"#FF97FF",
"#FECB52"
],
"font": {
"color": "#2a3f5f"
},
"geo": {
"bgcolor": "white",
"lakecolor": "white",
"landcolor": "#E5ECF6",
"showlakes": true,
"showland": true,
"subunitcolor": "white"
},
"hoverlabel": {
"align": "left"
},
"hovermode": "closest",
"mapbox": {
"style": "light"
},
"paper_bgcolor": "white",
"plot_bgcolor": "#E5ECF6",
"polar": {
"angularaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"radialaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"scene": {
"xaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"yaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"zaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
}
},
"shapedefaults": {
"line": {
"color": "#2a3f5f"
}
},
"ternary": {
"aaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"baxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"caxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"title": {
"x": 0.05
},
"xaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
},
"yaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
}
}
},
"xaxis": {
"autorange": true,
"range": [
0.5,
126.5
],
"type": "linear"
},
"yaxis": {
"autorange": true,
"range": [
0,
5263.157894736842
]
}
}
},
"image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABikAAAHCCAYAAACaISpAAAAgAElEQVR4Xuzde7zVZZ3o8S8JiEiAykyOzjhOkzWdtNSOpwI1Rk8ppHi8DSpiCp2kYZOIwU5EUuKiIB68QJLKeDDUCNQUL0VZR06jTmkdpSTPK2ZOzZiXEG+BiMJ57WXS6HDZ+GXt337Wfu//nN961u9Z7++zR+PDWqvTxo0bN4YfAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEAbC3QSKdpY3O0IECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBmoBI4SAQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQCUCIkUl7G5KgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIiBTOAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCJgEhRCbubEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhUIiBSVMLupgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAEClQiIFJWwuykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECAgUiTPwJOr1iafwXICBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQKFVgrz12KXXr7WLfIkVyDCJFEtByAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIFCwgUuSGJ1Lk/EKkSAJaToAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgYIFRIrc8ESKnJ9IkfSznAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiULiBS56YkUOT+RIulnOQECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEoWECly0xMpcn4iRdLPcgIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECJQsIFLkpidS5PxEiqSf5QQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChZQKTITU+kyPmJFEk/ywkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCygEiRm55IkfMTKZJ+lhMgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKBkAZEiN72GixSPPPZEnDn6kujapfMmmR8smhXv7tE9NmzYGJdcfVPc/f0Ho0uXneLsoYPilOOOqD1u9QsvxflTvx6PPr4ydu/dMyaNHRYHH7DfNq89uWptbgJWEyBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgECxAiJFbnQNFymW3v+TePDhX8SF557xH2QW33V/LVDMnjY61qxdF0NHTYnpE0bEhz6wbzRPmRt779knms46IZavWBljLp4TS+ZPi247d93qNZEidwCtJkCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQMkCIkVueg0XKb757fviuRdeii+ccdx/kBnRPDOGnnRU9Dtk/9q1Gxd9N5565rk4b8Tg6DtoZLS842KXbl1r10ZNuDJOHHh4HP7xj2zxWv++B/q4p9z5s5oAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQJFC4gUufE1XKT4h1vuif/5re/Ezl27xC7ddo6/G/S3cdrxR9aUBgwZF9fPHBd77dmn9s/LHnosFty6NC7+0llx+qgpsfSWyzZpXj53YfTu1SM+c+Qntnht2CkDRYrc+bOaAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECRQuIFLnxNVykeP31DbHu1fXRfZed49f/9nTtHRFNZx0fnzr8P0f/E0fH4usmxR679ayp/fhnK+KqebfGV8cNj6bxs+LO+dM2ac654fbad1gc++m+W7zWNOz4nL7VBAgQIJAWWP/ahujS+V3p5/EEBAgQIPDOBF59bUN09f+H3xmeVQQIENgBAutf2xhdOnfaAc/kKQgQIECAQDUCDRcp3s648M4f1r5jouWLsAcMaY6508fEPnu/p/aw+37001h4x30xaezwGDziotrHPb35c+nsm6PP7r3i2E/13eK14ad6J0U1x9ZdCRAgQKCeAhMnda7n03tuAgQIECBAgAABAgQIECDQUALXXdGloV5PW7+Yho8UN9/+/fjnXz8V4784JEaOnxUnH9M/Wr5LouVn3i13x9PPro4vN50W/QY1xb03z4iePbrXro1ovrz22CMOPWiL14487GAf99TWJ9b9CBAgUJiAP/AvbGC2S4AAAQIECBAgQIAAAQIEtlNApNhOsLc9vOEixYMP/yIO+OB7Y9fu3eLJp34Xnx83M74y5rNxyIF/E0uWPhC33bMsZk8bHWvWroshIyfH5Obh8dEPvz8mzpgXe+zWK0YNO6H2zoumC66IexZMrz3P1q49uWptbgJWEyBAgEBdBMSBurB6UgIECBAgQIAAAQIECBAgQOBtAiJF7kg0XKS4dsGSWHDr92oqPd+9a3zutIEx6NP9NinNvGZh3H7vsujUqVOcOfjoaPny65afF19eE+OnXhuPLH8ievbYNS4894zod8j+27wmUuQOoNUECHRsASGhY8/fqydAgAABAgQIECBAgAABAo0gIFLkpthwkSLHsf2rRYrtN7OCAIHyBMSE8mZmxwQIECBAgAABAgQIECBAgEDbCIgUOWeRIufnOymSfpYTIFCGgEhRxpzskgABAgQIECBAgAABAgQIEGh7AZEiZy5S5PxEiqSf5QQIVCcgPFRn784ECBAgQIAAAQIECBAgQIBA4wiIFLlZihQ5P5Ei6Wc5AQI7TkB02HGWnokAAQIECBAgQIAAAQIECBAg0FoBkaK1Upt/nEiR8xMpkn6WEyCwdQHhwQkhQIAAAQIECBAgQIAAAQIECLRvAZEiNx+RIucnUiT9LCfQEQWEh444da+ZAAECBAgQIECAAAECBAgQaFQBkSI3WZEi5ydSJP0sJ9AoAsJDo0zS6yBAgAABAgQIECBAgAABAgQIbJ+ASLF9Xm9/tEiR8xMpkn6WE2gUAZGiUSbpdRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEtk9ApNg+L5Ei5/UfVj+5au0OfkZPR4BAexAQHdrDFOyBAAECBAgQIECAAAECBAgQIND+BUSK3Iy8kyLn550UST/LCbRXAZGivU7GvggQIECAAAECBAgQIECAAAEC7UtApMjNQ6TI+YkUST/LCbSlgPDQltruRYAAAQIECBAgQIAAAQIECBDoGAIiRW7OIkXOT6RI+llOoC0FRIq21HYvAgQIECBAgAABAgQIECBAgEDHEBApcnMWKXJ+IkXSz3ICWQHhIStoPQECBAgQIECAAAECBAgQIECAQEZApMjoRYgUOT+RIulnOYGsgEiRFbSeAAECBAgQIECAAAECBAgQIEAgIyBSZPREipxehEiRFvQEBHICIkXOz2oCBAgQIECAAAECBAgQIECAAIGcgEiR8/NOipyfSJH0s5zA5gSEB+eCAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgFAGRIjcpkSLnJ1Ik/SwnIFI4AwQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiULiBS56YkUOT+RIulnOQGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoWUCkyE1PpMj5iRRJP8s7hoCPb+oYc/YqCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIdUUCkyE1dpMj5iRRJP8s7hoBI0THm7FUSIECAAAECBAgQIECAAAECBDqigEiRm7pIkfMTKZJ+lncMAZGiY8zZqyRAgAABAgQIECBAgAABAgQIdEQBkSI3dZEi5ydSJP0s7xgCIkXHmLNXSYAAAQIECBAgQIAAAQIECBDoiAIiRW7qIkXOT6RI+lleroDwUO7s7JwAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQGDHCYgUOUuRIucnUiT9LC9XQKQod3Z2ToAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgsOMERIqcpUiR8xMpkn6WlysgUpQ7OzsnQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBDYcQIiRc5SpMj5iRRJP8vLFRApyp2dnRMgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECOw4AZEiZylS5PxEiqSf5e1LQHhoX/OwGwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgfYvIFLkZiRS5PxEiqSf5e1LQKRoX/OwGwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgfYvIFLkZiRS5PxEiqSf5e1LQKRoX/OwGwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgfYvIFLkZiRS5PxEiqSf5e1LQKRoX/OwGwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgfYvIFLkZiRS5PxEiqSf5e1LQKRoX/OwGwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgfYvIFLkZiRS5PxEiqSf5e1LQKRoX/OwGwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgfYvIFLkZiRS5PxEiqSf5fUXEB7qb+wOBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECHVdApMjNXqTI+YkUST/L6y8gUtTf2B0IECBAgAABAgQIECBAgAABAgQ6roBIkZu9SJHzEymSfpbXX0CkqL+xOxAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECHRcAZEiN3uRIucnUiT9LK+/gEhRf2N3IECAAAECBAgQIECAAAECBAgQ6LgCIkVu9iJFzk+kSPpZXn8BkaL+xu5AgAABAgQIECBAgAABAgQIECDQcQVEitzsRYqcn0iR9LO8/gIiRf2N3YEAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKDjCogUudmLFDk/kSLpZ3n9BUSK+hu7AwECBAgQIECAAAECBAgQIECAQMcVEClysxcpcn4iRdLP8u0XEB2238wKAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAvUSEClysiJFzk+kSPpZvv0CIsX2m1lBgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoF4CIkVOVqTI+YkUST/Lt19ApNh+MysIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQI1EtApMjJNnSkmHXtolh6/0/irhsvqSlt2LAxLrn6prj7+w9Gly47xdlDB8Upxx1Ru7b6hZfi/Klfj0cfXxm79+4Zk8YOi4MP2G+b155ctTY3AasJbKeASLGdYB5OgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoI4CIkUOt2EjxWMr/jmunndr/Otvn90UKRbfdX8tUMyeNjrWrF0XQ0dNiekTRsSHPrBvNE+ZG3vv2Seazjohlq9YGWMunhNL5k+Lbjt33eo1kSJ3AK3efgGRYvvNrCBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQLwGRIifbkJHi1VfXx9BRU+PCMWdE8+S5myLFiOaZMfSko6LfIfvX1G5c9N146pnn4rwRg6PvoJHxg0WzYpduXWvXRk24Mk4ceHgc/vGPbPFa/74H+rin3Pmz+h0IiBTvAM0SAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAnUSEClysA0ZKWZeszD2/NPdY+CRH4vTm6ZsihQDhoyL62eOi7327FNTW/bQY7Hg1qVx8ZfOitNHTYmlt1y2SfPyuQujd68e8ZkjP7HFa8NOGShS5M6f1e9AQKR4B2iWECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEKiTgEiRg224SPHoL34VV1y/OK67bGw8/+LLb4kU/U8cHYuvmxR77Nazpvbjn62Iq+bdGl8dNzyaxs+KO+dP26Q554bba99hceyn+27xWtOw4+OVV1/PTcBqAtsp0DR2w3au8HACBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBOolIFLkZBsqUqx7dX2cMWpqXH7xyNr3S7R8GfZb30nRHHOnj4l99n5PTe2+H/00Ft5xX0waOzwGj7io9nFPb/5cOvvm6LN7rzj2U323eG34qQNj1YvrchOwmkBENF/4Lg4ECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBQoIFLkhtZQkeLhR5+Iz4+9LDp33qmmsnHjxtoXZO/avVvcPm9yTL7ixjj5mP7R8l0SLT/zbrk7nn52dXy56bToN6gp7r15RvTs0b12bUTz5bXHHnHoQVu8duRhB/u4p9z5s/oPAj7CyVEgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgUKaASJGbW0NFirdTvP2dFEuWPhC33bMsZk8bXYsXQ0ZOjsnNw+OjH35/TJwxL/bYrVeMGnZCLF+xMpouuCLuWTC9Fji2du3JVWtzE7CaQESIFI4BAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgTIFRIrc3DpUpGihavlS7dvvXRadOnWKMwcfHS1fft3y8+LLa2L81GvjkeVPRM8eu8aF554R/Q7Zf5vXRIrcAbT6DQGRwkkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgUKaASJGbW0NHihxN61aLFK1z8qitC4gUTggBAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBMgVEitzcRIqcn++kSPpZ/oaASOEkECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChTQKTIzU2kyPmJFEk/y0UKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAyQIiRW56IkXOT6RI+lkuUjgDBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEoWECly0xMpcn4iRdLPcpHCGSBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQsoBIkZueSJHzEymSfo283PdMNPJ0vTYCBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECbwiIFLmTIFLk/ESKpF8jLxcpGnm6XhsBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABkWJHnAGRIqn45Kq1yWewvFEFRIpGnazXRYAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQOCPAt5JkTsNIkXOzzspkn6NvFykaOTpem0ECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIE3hAQKXInQaTI+YkUSb9GXi5SNPJ0vTYCBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECIsWOOAMiRVLRxz0lARt4uUjRwMP10ggQIECAAAECBAgQIECAAAECBAj8QcA7KXJHQaTI+XknRdKvkZeLFI08Xa+NAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAwBsCIkXuJIgUOT+RIunXyMtFikaertdGgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAQKTYEWdApEgq+rinJGADLxcpGni4XhoBAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBPwh4J0XuKIgUOT/vpEj6NfJykaKRp+u1ESBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEHhDQKTInQSRIucnUiT9Gnm5SNHI0/XaCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECIgUO+IMiBRJRR/3lARs4OUiRQMP10sjQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAg8AcB76TIHQWRIufnnRRJv9KWCw+lTcx+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECNRXQKTI+YoUOT+RIulX2nKRorSJ2S8BAgQIECBAgAABAgQIECBAgACB+gqIFDlfkSLnJ1Ik/UpbLlKUNjH7JUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFBfAZEi5ytS5PxEiqRfactFitImZr8ECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAT8FhfAAACAASURBVAIE6isgUuR8RYqcn0iR9CttuUhR2sTslwABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEB9BUSKnK9IkfMTKZJ+pS0XKUqbmP0SIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQqK+ASJHzFSlyfiJF0q+05SJFaROzXwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQL1FRApcr4iRc5PpEj6lbZcpChtYvZLgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoL4CIkXOV6TI+YkUSb/SlosUpU3MfgkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAjUV0CkyPmKFDk/kSLpV9pykaK0idkvAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgfoKiBQ5X5Ei5ydSJP1KWy5SlDYx+yVAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQXwGRIucrUuT8RIqkX2nLRYrSJma/BAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBOorIFLkfEWKnJ9IkfQrbblIUdrE7JcAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAfQVEipyvSJHzEymSfqUtFylKm5j9EiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEKivgEiR8xUpcn4iRdKv6uWiQ9UTcH8CBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECZQuIFLn5iRQ5P5Ei6Vf1cpGi6gm4PwECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIGyBUSK3PxEipyfSJH0q3q5SFH1BNyfAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQNkCIkVufiJFzk+kSPpVvVykqHoC7k+AAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgbAGRIjc/kSLnJ1Ik/apeLlJUPQH3J0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFC2gEiRm59IkfMTKZJ+VS8XKaqegPsTIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQKFtApMjNT6TI+YkUSb+ql4sUVU/A/QkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAiULSBS5OYnUuT8RIqkX9XLRYqqJ+D+BAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBMoWECly8xMpcn4iRdKv6uUiRdUTcH8CBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECZQuIFLn5iRQ5P5Ei6Vf1cpGi6gm4PwECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIGyBUSK3PxEipyfSJH0q3q5SFH1BNyfAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQNkCIkVufg0XKf7xJ8tj9j/cHr/+t6ejW7ed45Tjjojhpw6sKW3YsDEuufqmuPv7D0aXLjvF2UMH1a63/Kx+4aU4f+rX49HHV8buvXvGpLHD4uAD9tvmtSdXrc1NwOpKBUSKSvndnAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEDxAiJFboQNFynu/O4/xgf3+8t431/tHc+/8HKc+veT4pILzo6P/Ke/jsV33V8LFLOnjY41a9fF0FFTYvqEEfGhD+wbzVPmxt579omms06I5StWxpiL58SS+dOi285dt3pNpMgdwKpXixRVT8D9CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECJQtIFLk5tdwkeLtHOd+5er49CcPiQFHfCxGNM+MoScdFf0O2b/2sBsXfTeeeua5OG/E4Og7aGT8YNGs2KVb19q1UROujBMHHh6Hf/wjW7zWv++BPu4pd/4qXy1SVD4CGyBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQtIBIkRtfw0aKlo92euDhn8fkWfPjpjkXxm693h0DhoyL62eOi7327FNTW/bQY7Hg1qVx8ZfOitNHTYmlt1y2SfPyuQujd68e8ZkjP7HFa8NOGShS5M5f5atFispHYAMECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEihYQKXLja8hIMXnWjXHbPcuic+edYsI5Q+PYT/etKfU/cXQsvm5S7LFbz9o///hnK+KqebfGV8cNj6bxs+LO+dM2ac654fbad1i0rN3StaZhx8cLv1+fm4DVlQqcN77S27s5AQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQKFC4gUuQE2ZKR4k+TX//ZMXHDJtXHiZz4Z/+3oQ2PAkOaYO31M7LP3e2oPue9HP42Fd9wXk8YOj8EjLqp93NObP5fOvjn67N4rjv1U3y1ea/lC7t+/8lpuAlZXKnBO88ZK7+/mBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAiULSBS5ObX0JGiheZbS34Yjz2+MiaNHRYjx8+Kk4/pHy3fJdHyM++Wu+PpZ1fHl5tOi36DmuLem2dEzx7da9dGNF9ee+wRhx60xWtHHnawj3vKnb+6rPYRTnVh9aQECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECGxGQKTIHYuGixQ/+T+/jIP23y922uld8fwLL8e5F11d+16Jk475ZCxZ+kDtY6BmTxsda9auiyEjJ8fk5uHx0Q+/PybOmBd77NYrRg07IZavWBlNF1wR9yyYHrt277bVa0+uWpubgNU7XECk2OGknpAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgS0IiBS5o9FwkaJ5ytx48OFf1CJFt527xnFHHRqfP/2Y6NSpU01q5jUL4/Z7l9X++czBR0fLl1+3/Lz48poYP/XaeGT5E9Gzx65x4blnRL9D9t/mNZEidwDrsVqkqIeq5yRAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAYHMCIkXuXDRcpMhxbP9qkWL7zeq9QqSot7DnJ0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEDgTQGRIncWRIqcn++kSPrVY7lIUQ9Vz0mAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAwOYERIrcuRApcn4iRdKvHstFinqoek4CBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBESKHX8GRIqkqY97SgLWYblIUQdUT0mAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAwGYFvJMidzBEipyfd1Ik/eqxXKSoh6rnJECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBgcwIiRe5ciBQ5P5Ei6VeP5SJFPVQ9JwECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECIsWOPwMiRdLUxz0lAeuwXKSoA6qnJECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBgswLeSZE7GCJFzs87KZJ+9VguUtRD1XMSIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQILA5AZEidy5EipyfSJH0q8dykaIeqp6TAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRYsefAZEiaerjnpKAdVguUtQB1VMSIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQILBZAe+kyB0MkSLn550USb96LBcp6qHqOQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQ2JyASJE7FyJFzk+kSPrVY7lIUQ9Vz0mAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAgEix48+ASJE09XFPScA6LBcp6oDqKQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQ2KyAd1LkDoZIkfPzToqkXz2WixT1UPWcBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAhsTkCkyJ0LkSLnJ1Ik/Vq7XHhorZTHESBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECDQlgIiRU5bpMj5iRRJv9YuFylaK+VxBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAi0pYBIkdMWKXJ+IkXSr7XLRYrWSnkcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQJtKSBS5LRFipyfSJH0a+1ykaK1Uh5HgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEBbCogUOW2RIucnUiT9WrtcpGitlMcRIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQINCWAiJFTlukyPmJFEm/1i4XKVor5XEECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECLSlgEiR0xYpcn4iRdKvtctFitZKeRwBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAm0pIFLktEWKnJ9IkfRr7XKRorVSHkeAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQFsKiBQ5bZEi5ydSJP1au1ykaK2UxxEgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAg0JYCIkVOW6TI+YkUSb/WLhcpWivlcQQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQItKWASJHTFilyfiJF0q+1y0WK1kp5HAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECbSkgUuS0RYqcn0iR9GvtcpGitVIeR4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAWwqIFDltkSLnJ1Ik/Vq7XKRorZTHESBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECDQlgIiRU5bpMj5iRRJv9YuFylaK+VxBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAi0pYBIkdMWKXJ+IkXSr7XLRYrWSnkcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQJtKSBS5LRFipyfSJH0a+1ykaK1Uh5HgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEBbCogUOW2RIucnUiT9WrtcpGitlMcRIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQINCWAiJFTlukyPmJFEm/1i4XKVor5XEECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECLSlgEiR0xYpcn4iRcJPeEjgWUqAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQLsQEClyYxApcn4iRcJPpEjgWUqAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQLsQEClyYxApcn4iRcJPpEjgWUqAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQLsQEClyYxApcn4iRcJPpEjgWUqAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQLsQEClyYxApcn4iRcJPpEjgWUqAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQLsQEClyYxApcn4iRcJPpEjgWUqAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQLsQEClyYxApcn4iRcJPpEjgWUqAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQLsQEClyYxApcn4iRcJPpEjgWUqAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQLsQEClyYxApcn4iRcJPpEjgWUqAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQLsQEClyYxApcn4iRcJPpEjgWUqAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQLsQEClyYxApcn4iRcJPpEjgWUqAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQLsQEClyY2i4SPHzX/5LXD53YTyx8jexS7ed48zBA+K044+sKW3YsDEuufqmuPv7D0aXLjvF2UMHxSnHHVG7tvqFl+L8qV+PRx9fGbv37hmTxg6Lgw/Yb5vXnly1NjeBDrxapOjAw/fSCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECDSIgEiRG2TDRYrb7lkW+/7FnnHQ/vvFs6uej787+6K4dsbYeN9f7R2L77q/FihmTxsda9aui6GjpsT0CSPiQx/YN5qnzI299+wTTWedEMtXrIwxF8+JJfOnRbedu271mkjxzg+gSPHO7awkQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKB9CIgUuTk0XKR4O8eoC66I444+NP7rYR+NEc0zY+hJR0W/Q/avPezGRd+Np555Ls4bMTj6DhoZP1g0K3bp1rV2bdSEK+PEgYfH4R//yBav9e97oI97Spw/kSKBZykBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAu1CQKTIjaGhI8X69a/FgNOb48Yrx8efvWePGDBkXFw/c1zstWefmtqyhx6LBbcujYu/dFacPmpKLL3lsk2aLR8Z1btXj/jMkZ/Y4rVhpwyMp1b7uKd3egQnXNT5nS61jgABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAu1CQKTIjaGhI8WV1y+O3695Jc4fNaSm1P/E0bH4ukmxx249a//845+tiKvm3RpfHTc8msbPijvnT9ukOeeG22vfYXHsp/tu8VrTsOPj9dc35ibQgVefPea1DvzqvXQCBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBBpBQKTITbFhI8U3v31fLF32cHxt2rnRpcsbf2N/wJDmmDt9TOyz93tq/3zfj34aC++4LyaNHR6DR1xU+7inN38unX1z9Nm9Vxz7qb5bvDb81IE+7ilx/nzcUwLPUgIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIE2oWASJEbQ0NGim9/50exaMn/qgWJ7rt02yQ0cvysOPmY/tHyXRItP/NuuTuefnZ1fLnptOg3qCnuvXlG9OzRvXZtRPPltccecehBW7x25GEHixSJ8ydSJPAsJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgXQiIFLkxNFyk+M4P/ym+sfh7cc2lY2LX7n8MFC1MS5Y+ELfdsyxmTxsda9auiyEjJ8fk5uHx0Q+/PybOmBd77NYrRg07IZavWBlNF1wR9yyYXnuOrV17cpXvpHinR1CkeKdy1hEgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAg0F4ERIrcJBouUnzyhHNi1eoXo1OnP8L0O+SAWrRo+Zl5zcK4/d5l0alTpzhz8NHR8uXXLT8vvrwmxk+9Nh5Z/kT07LFrXHjuGdHvkP23eU2keOcHUKR453ZWEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECDQPgREitwcGi5S5Di2f7VI8Ucz0WH7z48VBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAiULSBS5OYnUuT8fCfFv/MTKZKHyXICBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBIoTEClyIxMpcn4ihUiRPEGWEyBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQsoBIkZueSJHzEylEiuQJspwAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgZIFRIrc9ESKnJ9IIVIkT5DlBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAiULCBS5KYnUuT8RAqRInmCLCdAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoGQBkSI3PZEi5ydSiBTJE2Q5AQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIlC4gUuemJFDk/kUKkSJ4gywkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQKFlApMhNT6TI+YkUIkXyBFlOgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEDJAiJFbnoiRc5PpBApkifIcgIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEShYQKXLTEylyfiKFSJE8QZYTIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCygEiRm55IkfMTKUSK5AmynAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBkgVEitz0RIqcn0ghUiRPkOUECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECJQsIFLkpidS5PxECpEieYIsJ0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgZAGRIjc9kSLnJ1KIFMkTZDkBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiULiBS56YkUOT+RQqRIniDLCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoWUCkyE1PpMj5iRQiRfIEWU6AAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQMkCIkVueiJFzk+kECmSJ8hyAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgRKFhApctMTKXJ+IoVIkTxBlhMgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgULKASJGbnkiR8xMpRIrkCbKcAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIGSBUSK3PREipxfw0eKiZM6J4UsJ0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQOMKiBS52YoUOT+RIulnOQECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEoWECly0xMpcn4iRdLPcgIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECJQsIFLkpidS5PxEiqSf5QQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChZQKTITU+kyPmJFEk/ywkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCygEiRm55IkfMTKZJ+lhMgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKBkAZEiNz2RIucnUiT9LCdAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEDJAiJFbnoiRc5PpEj6WU6AAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIGSBUSK3PREipyfSJH0s5wAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIlC4gUuemJFDk/kSLpZzkBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgRKFhApctMTKXJ+IkXSz3ICBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAiULCBS5KYnUuT8RIqkn+UECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoWUCkyE1PpMj5iRRJP8sJECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQsoBIkZueSJHzEymSfpYTIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgZAGRIjc9kSLnJ1Ik/SwnQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAyQIiRW56IkXOT6RI+llOgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBkgVEitz0RIqcn0iR9LOcAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECJQuIFLnpiRQ5P5Ei6Wc5AQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEShYQKXLTEylyfiJF0s9yAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIlCwgUuSmJ1Lk/ESKpJ/lBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQKFlApMhNT6TI+YkUST/LCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgULKASJGbnkiR8ysyUkyc1Dn5qi0nQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgRYBkSJ3DhoyUqxZ+0o0T55bk7lqyjmbhDZs2BiXXH1T3P39B6NLl53i7KGD4pTjjqhdX/3CS3H+1K/Ho4+vjN1794xJY4fFwQfst81rT65am5tABatFigrQ3ZIAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgYYUEClyY224SPHbZ56LpvGz4sAPvS+e+d3qt0SKxXfdXwsUs6eNjjVr18XQUVNi+oQR8aEP7BvNU+bG3nv2iaazTojlK1bGmIvnxJL506Lbzl23ek2kyB1AqwkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCygEiRm17DRYrfr3klfvmr38Sr69fHgsVL3xIpRjTPjKEnHRX9Dtm/pnbjou/GU888F+eNGBx9B42MHyyaFbt061q7NmrClXHiwMPj8I9/ZIvX+vc90Mc95c6f1QQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChaQKTIja/hIsWbHA/85Odx023fe0ukGDBkXFw/c1zstWef2sOWPfRYLLh1aVz8pbPi9FFTYuktl23SvHzuwujdq0d85shPbPHasFMGihS582c1AQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEihYQKXLj61CRov+Jo2PxdZNij9161tR+/LMVcdW8W+Or44bXPiLqzvnTNmnOueH2aPkOi2M/3XeL15qGHR/rX9uQm0AFq79w3usV3NUtCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAg0HgCIkVuph0qUgwY0hxzp4+JffZ+T03tvh/9NBbecV9MGjs8Bo+4qPZxT2/+XDr75uize6849lN9t3ht+KkD49kX1uUmUMHq8ye+q4K7uiUBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQaT0CkyM20Q0WKkeNnxcnH9I+W75Jo+Zl3y93x9LOr48tNp0W/QU1x780zomeP7rVrI5ovrz32iEMP2uK1Iw872Mc95c6f1QQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChaQKTIja9DRYolSx+I2+5ZFrOnjY41a9fFkJGTY3Lz8Pjoh98fE2fMiz126xWjhp0Qy1esjKYLroh7FkyPXbt32+q1J1etzU2ggtUTJ3Wu4K5uSYAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgcYTEClyM+1QkaKFauY1C+P2e5dFp06d4szBR0fLl1+3/Lz48poYP/XaeGT5E9Gzx65x4blnRL9D9t/mNZEidwCtJkCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQMkCIkVueg0bKXIsrV8tUrTeyiMJECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECDQaAIiRW6iIkXOz3dSJP0sJ0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQMkCIkVueiJFzk+kSPpZToAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgZIFRIrc9ESKnJ9IkfSznAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiULiBS56YkUOT+RIulnOQECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEoWECly0xMpcn4iRdLPcgIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECJQsIFLkpidS5PxEiqSf5QQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChZQKTITU+kyPmJFEk/ywkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCygEiRm55IkfMTKZJ+lhMgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKBkAZEiNz2RIufXbiLFxEmdk6/EcgIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBDYXgGRYnvF3vp4kSLnJ1Ik/SwnQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAyQIiRW56IkXOT6RI+llOgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBkgVEitz0RIqcn0iR9LOcAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECJQuIFLnpiRQ5P5Ei6Wc5AQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEShYQKXLTEylyfiJF0s9yAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIlCwgUuSmJ1Lk/ESKpJ/lBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQKFlApMhNT6TI+YkUST/LCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgULKASJGbnkiR8xMpkn6WEyBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoGQBkSI3PZEi5ydSJP0sJ0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQMkCIkVueiJFzk+kSPpZToAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgZIFRIrc9ESKnJ9IkfSznAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiULiBS56YkUOT+RIulnOQECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEoWECly0xMpcn4iRdLPcgIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECJQsIFLkpidS5PxEiqSf5QQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChZQKTITU+kyPmJFEk/ywkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFCygEiRm55IkfOrW6SYOKlzNGLYQAAAFZJJREFUcmeWEyBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEC9BUSKnLBIkfMTKZJ+lhMgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKBkAZEiNz2RIucnUiT9LCdAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEDJAiJFbnoiRc5PpEj6WU6AAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIGSBUSK3PREipyfSJH0s5wAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIlC4gUuemJFDk/kSLpZzkBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgRKFhApctMTKXJ+IkXSz3ICBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAiULCBS5KYnUuT8RIqkn+UECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoWUCkyE1PpMj5iRRJP8sJECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQsoBIkZueSJHzEymSfpYTIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgZAGRIjc9kSLnJ1Ik/SwnQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAyQIiRW56IkXOb7sixcRJnZN3s5wAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIE2pOASJGbhkiR8xMpkn6WEyBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoGQBkSI3PZEi5ydSJP0sJ0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQMkCIkVueiJFzk+kSPpZToAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgZIFRIrc9ESKnJ9IkfSznAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAiULiBS56YkUOT+RIulnOQECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEoWECly0xMpWuG3+oWX4vypX49HH18Zu/fuGZPGDouDD9ivtvLJVWtb8QxvPGTipM6tfqwHEiBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgED7FxApcjMSKVrh1zxlbuy9Z59oOuuEWL5iZYy5eE4smT8tuu3cVaRohZ+HECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoFEFRIrcZEWKbfht2LAx+g4aGT9YNCt26da19uhRE66MEwceHv37HhifO2d9bgJWEyBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgECxAiJFbnQixTb8nn52dZw+akosveWyTY+8fO7C6N2rRww7ZaBIkTt/VhMgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKBoAZEiNz6RYht+/+9fn46m8bPizvnTNj1yzg23R8s7LJqGHS9S5M6f1QQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChaQKTIjU+k2IbfM797PgaPuKj2cU9v/lw6++bos3uvGH7qwJy+1QQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoAMLiBTbGP7GjRuj36CmuPfmGdGzR/fao0c0Xx4nH9M/jjzs4A58dLx0AgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECCQExApWuE3cca82GO3XjFq2AmxfMXKaLrgirhnwfTYtXu3Vqz2EAIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQGBzAiJFK87Fiy+vifFTr41Hlj8RPXvsGheee0b0O2T/Vqz0EAIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQGBLAiKFs0GAQLsS+Pkv/yUun7swnlj5m9il285x5uABcdrxR9b2uPqFl+L8qV+PRx9fGbv37hmTxg6Lgw/Yr13t32YINIrAhg0b47PnTI337bt3fOW8M/0ONspgvY4iBB74yc/jiusXx7O/ez722rNP3HjVeL+DRUzOJhtB4F9+81R85bJ/iGd+tzre9a53xedO+0wcP+Cw2kt7bMU/x4RLr4tnVz0ff/PX+8SlE86OP9mjdyO8bK+BQKUCLR+zfc2Nd8T8hd+JB5bM2bSXlv8eveTqm+Lu7z8YXbrsFGcPHRSnHHdE7frWrlX6YtycQIECa9a+Es2T59Z2ftWUcza9An8+U+AwC96ySFHw8GydQCMK3HbPstj3L/aMg/bfr/Y/AP/u7Ivi2hlj431/tXc0T5kbe+/ZJ5rOeuOj18ZcPCeWzJ8W3Xbu2ogUXhOBSgVuWHhvLHvo0dhnrz/dFCn8DlY6EjfvIAKP/uJXMWH6vLhs4hfi/e/987e8ar+DHeQQeJmVCvz3L10Wxx3dL475r5+I3z33Qpz4uYmx+LpJsVuvd8fA05tjwugz4rCPHRDfWLw0Hnj45zF76uhK9+vmBEoXWP/a6zF20tfiT/v0jiXfeyD+8Y7Zm17S4rvurwWK2dNGx5q162LoqCkxfcKI+NAH9o2tXSvdxP4JtKXAb595LprGz4oDP/S+WqD/95HCn8+05STcS6RwBggQaNcCoy64Io47+tA4ot/B0XfQyPjBolmxS7c3osSoCVfGiQMPj/59D2zXr8HmCJQm0PK3SL88ZW7tnUwPPfKLWqRo+dtqfgdLm6T9lijwxQuvjJOP6R+HfezDb9m+38ESp2nPJQoMPvvimDRuWHzgr/+itv1Bnx0fV089J1548fcx7aoFcdOcC2v/95bfyU+e8MW4+xuXxrt7dC/xpdozgXYjsOyhx2ofqf2JY/8+Hrrra5v2NaJ5Zgw96ahNH7d946LvxlPPPBdj//6U2Nq1dvPCbIRAAQK/X/NK/PJXv4lX16+PBYuXviVSvH37/nymgIEWvEWRouDh2TqBRhdYv/61GHB6c9x45fja2+1PHzUllt5y2aaX3fKxUL179YhhpwxsdAqvj0CbCbT8octZ514SX246LX79b8/Egw//vBYpnn52td/BNpuCG3VkgZYYeM7wE2PRXffHhg0bYvCgv42/G/S3fgc78qHw2ttU4HvLHo5r5t8RY84+Ob6/7JHYaad3xfgvnh5Llj5Qe+fElC9/btN+TvnCpLjgnKFxwN/8VZvu0c0INKLAa6+/Hv0GNb0lUgwYMi6unzmu9tGHLT8tMWPBrUvjmkvHxNauNaKP10Sg3gItHzd6023f22Kk8Ocz9Z6A5xcpnAECBNqtwJXXL46Wqn/+qCHx//716dpbEO+cP23TfufccHvtb7E1DTu+3b4GGyNQmsA/3HJPtHwm6cizjo/v/PDHmyKF38HSJmm/JQqse3V9fPSoz9c+A/8Lnz2u9rt4xqiptT8U7dWzh38PljhUey5O4KWX18ToiVfH079bHa+8si6unjo6/uZ9+8S3lvwwHv+/v46J556x6TWdOfqS2u/qxw76YHGv04YJtDeBzUWK/ieOrn3c2h679axt98c/WxFXzbs15l85PrZ2rb29NvshUILAtiKFP58pYYpl71GkKHt+dk+gYQW++e37Yumyh+Nr086NLl06xzO/ez4Gj7io9nFPb/5cOvvm6LN7rxh+qndSNOxB8MLaVGDlr38bEy65Lv7nleOjS+ed3hIp/A626SjcrIMKtPwNtUMGnB3/dPc10bVrl5rC1+Z/OzrvtFMcd9Sh/j3YQc+Fl922Ai2feT/4uCNq30nR8kXZX7p4Tu1vbf/8iX+JZQ8+Wvuy7Dd/Wr6v4qLzzowDPvjett2kuxFoQIHNv5OiOeZOHxP77P2e2iu+70c/jYV33BfXXHpeDBiy5WsNyOMlEai7wNYihT+fqTu/G0SESOEYECDQ7gS+/Z0fxaIl/6v2H6Tdd+lW29/GjRtrb/+99+YZ0fMPn/s7ovny2ud2H3nYwe3uNdgQgRIF5t54Z1x305Lax6u1/Lz22uvx+uuvx75/8Wdx27yv+h0scaj2XJzAESefG9+85ivxJ3v0ru39iusW1z7a8IyTPu13sLhp2nBpAs+uej5O/fuvxve+OXPT1mdduyh27/3u+M8f+UB85bIb4ltfv+iNf0e+/nocetyo+M5NM6JXz11Le6n2S6DdCWwuUowcP6v2v/fe/A7CebfcXfv4w5Z32m/tWrt7cTZEoACBLUUKfz5TwPAaZIsiRYMM0ssg0CgC3/nhP8U3Fn+v9jfWdu3+RqB482fijHmxx269YtSwE2L5ipXRdMEVcc+C6f/hcY1i4XUQqFrg33/cU8te/A5WPRH37wgCLW+l/+3Tz8Xk5uGx+oWX4vSmKXHl5C/G+9/7534HO8IB8BorFWj5Q9IjTjo35k4/Lz6431/WPnLtc+fNqP2358cO/k9x7GfPr/3h6KH/5YD4xuKlcd//fiTm/Y/mSvfs5gQaRWBzkaLlu2Buu2dZzJ42OtasXRdDRk6u/fvxox9+f+17YrZ0rVFMvA4CbSmwuUjhz2facgLuJVI4AwQItCuBT55wTqxa/WJ06vTHbfU75IBatHjx5TUxfuq18cjyJ6Jnj13jwnPPiH6H7N+u9m8zBBpJ4O2Rwu9gI03Xa2mvAq+sezUumnlDtPwPxV267RxnDz02jh9wWG27fgfb69Tsq5EEHnzkF/E/5n4rfr/2ldo7eU/8zOEx7JQ3Plr0l7/6TYyfdm389ulV8d6/3CsuueDz8ed/9ieN9PK9FgKVCWwuUrRsZuY1C+P2e5dFp06d4szBR2/6fdzWtcpeiBsTKFRgc5HCn88UOsxCty1SFDo42yZAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAqULiBSlT9D+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAoQIiRaGDs20CBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFC6gEhR+gTtnwABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIFCogUhQ6ONsmQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQKlC4gUpU/Q/gkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQKECIkWhg7NtAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQuoBIUfoE7Z8AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBQqIFIUOjjbJkCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECpQuIFKVP0P4JECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEChAiJFoYOzbQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgULqASFH6BO2fAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgUKiBSFDo42yZAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAqULiBSlT9D+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAoQIiRaGDs20CBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFC6gEhR+gTtnwABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIFCogUhQ6ONsmQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQKlC4gUpU/Q/gkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQKECIkWhg7NtAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQuoBIUfoE7Z8AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBQqIFIUOjjbJkCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECpQuIFKVP0P4JECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEChAiJFoYOzbQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgULqASFH6BO2fAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgUKiBSFDo42yZAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAqULiBSlT9D+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAoQIiRaGDs20CBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFC6gEhR+gTtnwABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIFCogUhQ6ONsmQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQKlC4gUpU/Q/gkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQKECIkWhg7NtAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQuoBIUfoE7Z8AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBQqIFIUOjjbJkCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECpQuIFKVP0P4JECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEChAiJFoYOzbQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgULqASFH6BO2fAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgUKiBSFDo42yZAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAqULiBSlT9D+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAoQIiRaGDs20CBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFC6gEhR+gTtnwABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIFCogUhQ6ONsmQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQKlC4gUpU/Q/gkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQKECIkWhg7NtAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQuoBIUfoE7Z8AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBQqIFIUOjjbJkCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECpQuIFKVP0P4JECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEChAiJFoYOzbQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgULqASFH6BO2fAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgUKiBSFDo42yZAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAqULiBSlT9D+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAoQIiRaGDs20CBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFC6gEhR+gTtnwABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIFCogUhQ6ONsmQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQKlC4gUpU/Q/gkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQKECIkWhg7NtAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQuoBIUfoE7Z8AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBQqIFIUOjjbJkCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECpQuIFKVP0P4JECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEChAiJFoYOzbQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgULqASFH6BO2fAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgUKiBSFDo42yZAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAqULiBSlT9D+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAoQIiRaGDs20CBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFC6gEhR+gTtnwABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIFCogUhQ6ONsmQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQKlC4gUpU/Q/gkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQKECIkWhg7Pt/98OHZAAAAAACPr/uh2BTtCAAQMGDBgwYMCAAQMGDBgwYMCAAQMGDNwHApW4NAVq6AwoAAAAAElFTkSuQmCC",
"text/html": [
"<div>\n",
" \n",
" \n",
" <div id=\"17678f8b-34a5-4113-862d-250a361d5057\" class=\"plotly-graph-div\" style=\"height:525px; width:100%;\"></div>\n",
" <script type=\"text/javascript\">\n",
" require([\"plotly\"], function(Plotly) {\n",
" window.PLOTLYENV=window.PLOTLYENV || {};\n",
" \n",
" if (document.getElementById(\"17678f8b-34a5-4113-862d-250a361d5057\")) {\n",
" Plotly.newPlot(\n",
" '17678f8b-34a5-4113-862d-250a361d5057',\n",
" [{\"cumulative\": {\"enabled\": true}, \"type\": \"histogram\", \"x\": [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 27, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 29, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 32, 32, 32, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 33, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 34, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 37, 37, 37, 37, 37, 37, 38, 38, 38, 38, 39, 39, 39, 40, 40, 40, 41, 41, 42, 43, 45, 46, 47, 47, 49, 53, 54, 55, 56, 58, 59, 61, 126]}],\n",
" {\"template\": {\"data\": {\"bar\": [{\"error_x\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"error_y\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"bar\"}], \"barpolar\": [{\"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"barpolar\"}], \"carpet\": [{\"aaxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"baxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"type\": \"carpet\"}], \"choropleth\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"choropleth\"}], \"contour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"contour\"}], \"contourcarpet\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"contourcarpet\"}], \"heatmap\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmap\"}], \"heatmapgl\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmapgl\"}], \"histogram\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"histogram\"}], \"histogram2d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2d\"}], \"histogram2dcontour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2dcontour\"}], \"mesh3d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"mesh3d\"}], \"parcoords\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"parcoords\"}], \"scatter\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter\"}], \"scatter3d\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter3d\"}], \"scattercarpet\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattercarpet\"}], \"scattergeo\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergeo\"}], \"scattergl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergl\"}], \"scattermapbox\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattermapbox\"}], \"scatterpolar\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolar\"}], \"scatterpolargl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolargl\"}], \"scatterternary\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterternary\"}], \"surface\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"surface\"}], \"table\": [{\"cells\": {\"fill\": {\"color\": \"#EBF0F8\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"header\": {\"fill\": {\"color\": \"#C8D4E3\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"type\": \"table\"}]}, \"layout\": {\"annotationdefaults\": {\"arrowcolor\": \"#2a3f5f\", \"arrowhead\": 0, \"arrowwidth\": 1}, \"colorscale\": {\"diverging\": [[0, \"#8e0152\"], [0.1, \"#c51b7d\"], [0.2, \"#de77ae\"], [0.3, \"#f1b6da\"], [0.4, \"#fde0ef\"], [0.5, \"#f7f7f7\"], [0.6, \"#e6f5d0\"], [0.7, \"#b8e186\"], [0.8, \"#7fbc41\"], [0.9, \"#4d9221\"], [1, \"#276419\"]], \"sequential\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"sequentialminus\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]]}, \"colorway\": [\"#636efa\", \"#EF553B\", \"#00cc96\", \"#ab63fa\", \"#FFA15A\", \"#19d3f3\", \"#FF6692\", \"#B6E880\", \"#FF97FF\", \"#FECB52\"], \"font\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"geo\": {\"bgcolor\": \"white\", \"lakecolor\": \"white\", \"landcolor\": \"#E5ECF6\", \"showlakes\": true, \"showland\": true, \"subunitcolor\": \"white\"}, \"hoverlabel\": {\"align\": \"left\"}, \"hovermode\": \"closest\", \"mapbox\": {\"style\": \"light\"}, \"paper_bgcolor\": \"white\", \"plot_bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"polar\": {\"angularaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"radialaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"scene\": {\"xaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"yaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"zaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}}, \"shapedefaults\": {\"line\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}}, \"ternary\": {\"aaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"baxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"caxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"title\": {\"x\": 0.05}, \"xaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}, \"yaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}}}},\n",
" {\"responsive\": true}\n",
" ).then(function(){\n",
" \n",
"var gd = document.getElementById('17678f8b-34a5-4113-862d-250a361d5057');\n",
"var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
" var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
" if (!display || display === 'none') {{\n",
" console.log([gd, 'removed!']);\n",
" Plotly.purge(gd);\n",
" observer.disconnect();\n",
" }}\n",
"}});\n",
"\n",
"// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
"var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
"if (notebookContainer) {{\n",
" x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
"// Listen for the clearing of the current output cell\n",
"var outputEl = gd.closest('.output');\n",
"if (outputEl) {{\n",
" x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
" })\n",
" };\n",
" });\n",
" </script>\n",
" </div>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/markdown": [
"### distribution of avergage sentence length"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.Markdown object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"application/vnd.plotly.v1+json": {
"config": {
"linkText": "Export to plot.ly",
"plotlyServerURL": "https://plot.ly",
"showLink": false
},
"data": [
{
"cumulative": {
"enabled": true
},
"type": "histogram",
"x": [
2,
3.5,
4,
4,
4,
4,
4.5,
4.5,
4.5,
4.571428571428571,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.75,
4.75,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5.071428571428571,
5.142857142857143,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.4,
5.428571428571429,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.545454545454546,
5.545454545454546,
5.571428571428571,
5.6,
5.625,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.7,
5.75,
5.75,
5.75,
5.75,
5.75,
5.75,
5.777777777777778,
5.8,
5.833333333333333,
5.833333333333333,
5.857142857142857,
5.857142857142857,
5.909090909090909,
5.916666666666667,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6.071428571428571,
6.083333333333333,
6.111111111111111,
6.117647058823529,
6.125,
6.125,
6.166666666666667,
6.166666666666667,
6.181818181818182,
6.181818181818182,
6.2,
6.222222222222222,
6.25,
6.25,
6.25,
6.25,
6.25,
6.25,
6.2727272727272725,
6.2727272727272725,
6.285714285714286,
6.285714285714286,
6.3,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.368421052631579,
6.375,
6.384615384615385,
6.391304347826087,
6.4,
6.4,
6.428571428571429,
6.428571428571429,
6.444444444444445,
6.444444444444445,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.533333333333333,
6.538461538461538,
6.571428571428571,
6.571428571428571,
6.6,
6.6,
6.6,
6.6,
6.625,
6.636363636363637,
6.64,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.7,
6.7,
6.7,
6.714285714285714,
6.714285714285714,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.75,
6.769230769230769,
6.769230769230769,
6.8,
6.8,
6.8,
6.818181818181818,
6.818181818181818,
6.833333333333333,
6.833333333333333,
6.875,
6.894736842105263,
6.9,
6.909090909090909,
6.909090909090909,
6.909090909090909,
6.909090909090909,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7.027027027027027,
7.0625,
7.076923076923077,
7.090909090909091,
7.090909090909091,
7.1,
7.111111111111111,
7.111111111111111,
7.111111111111111,
7.125,
7.125,
7.142857142857143,
7.142857142857143,
7.153846153846154,
7.153846153846154,
7.157894736842105,
7.166666666666667,
7.166666666666667,
7.166666666666667,
7.181818181818182,
7.2,
7.2,
7.2,
7.2,
7.2,
7.2,
7.2,
7.214285714285714,
7.222222222222222,
7.222222222222222,
7.225806451612903,
7.230769230769231,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.2727272727272725,
7.285714285714286,
7.3,
7.3,
7.3,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.333333333333333,
7.3478260869565215,
7.363636363636363,
7.363636363636363,
7.375,
7.375,
7.375,
7.375,
7.375,
7.384615384615385,
7.4,
7.4,
7.4,
7.4,
7.4,
7.416666666666667,
7.428571428571429,
7.428571428571429,
7.428571428571429,
7.428571428571429,
7.428571428571429,
7.435897435897436,
7.444444444444445,
7.444444444444445,
7.444444444444445,
7.454545454545454,
7.454545454545454,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.538461538461538,
7.545454545454546,
7.545454545454546,
7.545454545454546,
7.555555555555555,
7.555555555555555,
7.555555555555555,
7.571428571428571,
7.571428571428571,
7.571428571428571,
7.571428571428571,
7.583333333333333,
7.583333333333333,
7.6,
7.6,
7.6,
7.6,
7.6,
7.6,
7.6,
7.615384615384615,
7.625,
7.625,
7.625,
7.636363636363637,
7.636363636363637,
7.636363636363637,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.676470588235294,
7.6875,
7.7,
7.7,
7.705882352941177,
7.714285714285714,
7.714285714285714,
7.714285714285714,
7.714285714285714,
7.714285714285714,
7.714285714285714,
7.7272727272727275,
7.7272727272727275,
7.7272727272727275,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.75,
7.769230769230769,
7.769230769230769,
7.777777777777778,
7.777777777777778,
7.777777777777778,
7.777777777777778,
7.777777777777778,
7.785714285714286,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.8,
7.818181818181818,
7.818181818181818,
7.818181818181818,
7.823529411764706,
7.833333333333333,
7.833333333333333,
7.833333333333333,
7.833333333333333,
7.833333333333333,
7.833333333333333,
7.857142857142857,
7.857142857142857,
7.857142857142857,
7.875,
7.888888888888889,
7.888888888888889,
7.888888888888889,
7.9,
7.9,
7.9,
7.909090909090909,
7.916666666666667,
7.928571428571429,
7.928571428571429,
7.928571428571429,
7.933333333333334,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8,
8.066666666666666,
8.066666666666666,
8.066666666666666,
8.071428571428571,
8.083333333333334,
8.083333333333334,
8.090909090909092,
8.090909090909092,
8.1,
8.1,
8.1,
8.1,
8.11111111111111,
8.11111111111111,
8.11111111111111,
8.117647058823529,
8.125,
8.125,
8.125,
8.125,
8.136363636363637,
8.142857142857142,
8.153846153846153,
8.153846153846153,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.166666666666666,
8.178571428571429,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.2,
8.222222222222221,
8.222222222222221,
8.222222222222221,
8.222222222222221,
8.23076923076923,
8.235294117647058,
8.24,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.25,
8.272727272727273,
8.272727272727273,
8.277777777777779,
8.285714285714286,
8.285714285714286,
8.285714285714286,
8.285714285714286,
8.285714285714286,
8.3,
8.3,
8.3,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.333333333333334,
8.363636363636363,
8.375,
8.375,
8.375,
8.375,
8.375,
8.375,
8.375,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.4,
8.409090909090908,
8.411764705882353,
8.416666666666666,
8.416666666666666,
8.416666666666666,
8.416666666666666,
8.421052631578947,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.428571428571429,
8.444444444444445,
8.451612903225806,
8.454545454545455,
8.454545454545455,
8.454545454545455,
8.458333333333334,
8.461538461538462,
8.461538461538462,
8.466666666666667,
8.466666666666667,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.5,
8.529411764705882,
8.529411764705882,
8.533333333333333,
8.538461538461538,
8.545454545454545,
8.545454545454545,
8.55,
8.55,
8.55,
8.555555555555555,
8.555555555555555,
8.555555555555555,
8.5625,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.571428571428571,
8.583333333333334,
8.6,
8.6,
8.6,
8.6,
8.6,
8.6,
8.6,
8.6,
8.615384615384615,
8.615384615384615,
8.615384615384615,
8.625,
8.625,
8.625,
8.625,
8.625,
8.625,
8.625,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.666666666666666,
8.692307692307692,
8.7,
8.7,
8.7,
8.714285714285714,
8.714285714285714,
8.714285714285714,
8.714285714285714,
8.714285714285714,
8.714285714285714,
8.727272727272727,
8.727272727272727,
8.73076923076923,
8.736842105263158,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.75,
8.76923076923077,
8.76923076923077,
8.777777777777779,
8.777777777777779,
8.785714285714286,
8.785714285714286,
8.785714285714286,
8.793103448275861,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.8,
8.818181818181818,
8.818181818181818,
8.818181818181818,
8.823529411764707,
8.826086956521738,
8.833333333333334,
8.833333333333334,
8.833333333333334,
8.833333333333334,
8.833333333333334,
8.846153846153847,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.857142857142858,
8.875,
8.875,
8.875,
8.875,
8.875,
8.875,
8.882352941176471,
8.884615384615385,
8.88888888888889,
8.88888888888889,
8.88888888888889,
8.9,
8.9,
8.9,
8.90625,
8.909090909090908,
8.909090909090908,
8.916666666666666,
8.923076923076923,
8.923076923076923,
8.923076923076923,
8.923076923076923,
8.928571428571429,
8.933333333333334,
8.942857142857143,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9,
9.045454545454545,
9.055555555555555,
9.055555555555555,
9.0625,
9.071428571428571,
9.076923076923077,
9.076923076923077,
9.076923076923077,
9.083333333333334,
9.083333333333334,
9.083333333333334,
9.083333333333334,
9.090909090909092,
9.090909090909092,
9.090909090909092,
9.1,
9.1,
9.1,
9.1,
9.1,
9.11111111111111,
9.11111111111111,
9.11111111111111,
9.11111111111111,
9.125,
9.125,
9.125,
9.125,
9.125,
9.125,
9.125,
9.130434782608695,
9.133333333333333,
9.133333333333333,
9.137931034482758,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.142857142857142,
9.153846153846153,
9.153846153846153,
9.153846153846153,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.166666666666666,
9.181818181818182,
9.181818181818182,
9.181818181818182,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.2,
9.206896551724139,
9.214285714285714,
9.214285714285714,
9.222222222222221,
9.222222222222221,
9.222222222222221,
9.23076923076923,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.25,
9.266666666666667,
9.266666666666667,
9.266666666666667,
9.272727272727273,
9.277777777777779,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.285714285714286,
9.294117647058824,
9.3,
9.3,
9.3,
9.3,
9.303030303030303,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.333333333333334,
9.363636363636363,
9.363636363636363,
9.363636363636363,
9.363636363636363,
9.363636363636363,
9.375,
9.375,
9.375,
9.375,
9.375,
9.384615384615385,
9.38888888888889,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.4,
9.416666666666666,
9.416666666666666,
9.421052631578947,
9.421052631578947,
9.428571428571429,
9.428571428571429,
9.428571428571429,
9.428571428571429,
9.444444444444445,
9.444444444444445,
9.444444444444445,
9.444444444444445,
9.454545454545455,
9.454545454545455,
9.454545454545455,
9.454545454545455,
9.454545454545455,
9.454545454545455,
9.461538461538462,
9.470588235294118,
9.476190476190476,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.5,
9.529411764705882,
9.53125,
9.533333333333333,
9.538461538461538,
9.538461538461538,
9.538461538461538,
9.538461538461538,
9.545454545454545,
9.545454545454545,
9.545454545454545,
9.55,
9.555555555555555,
9.555555555555555,
9.555555555555555,
9.555555555555555,
9.5625,
9.5625,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.571428571428571,
9.578947368421053,
9.583333333333334,
9.583333333333334,
9.583333333333334,
9.588235294117647,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.6,
9.615384615384615,
9.618181818181819,
9.625,
9.625,
9.625,
9.625,
9.625,
9.625,
9.625,
9.625,
9.636363636363637,
9.636363636363637,
9.642857142857142,
9.642857142857142,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.666666666666666,
9.681818181818182,
9.681818181818182,
9.68421052631579,
9.6875,
9.692307692307692,
9.692307692307692,
9.7,
9.7,
9.705882352941176,
9.705882352941176,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.714285714285714,
9.727272727272727,
9.727272727272727,
9.736842105263158,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.75,
9.76,
9.764705882352942,
9.76923076923077,
9.76923076923077,
9.76923076923077,
9.777777777777779,
9.777777777777779,
9.777777777777779,
9.777777777777779,
9.785714285714286,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8,
9.8125,
9.8125,
9.814814814814815,
9.818181818181818,
9.818181818181818,
9.818181818181818,
9.818181818181818,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.833333333333334,
9.846153846153847,
9.846153846153847,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.857142857142858,
9.866666666666667,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.875,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.88888888888889,
9.9,
9.9,
9.9,
9.9,
9.909090909090908,
9.909090909090908,
9.909090909090908,
9.916666666666666,
9.916666666666666,
9.923076923076923,
9.923076923076923,
9.923076923076923,
9.933333333333334,
9.933333333333334,
9.941176470588236,
9.954545454545455,
9.957446808510639,
9.958333333333334,
9.973684210526315,
9.976744186046512,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10,
10.03448275862069,
10.038461538461538,
10.052631578947368,
10.058823529411764,
10.058823529411764,
10.06060606060606,
10.0625,
10.066666666666666,
10.076923076923077,
10.076923076923077,
10.076923076923077,
10.076923076923077,
10.083333333333334,
10.083333333333334,
10.090909090909092,
10.090909090909092,
10.090909090909092,
10.090909090909092,
10.1,
10.1,
10.1,
10.1,
10.1,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.11111111111111,
10.125,
10.125,
10.125,
10.125,
10.125,
10.125,
10.125,
10.125,
10.133333333333333,
10.142857142857142,
10.142857142857142,
10.142857142857142,
10.142857142857142,
10.142857142857142,
10.142857142857142,
10.147058823529411,
10.148148148148149,
10.153846153846153,
10.157894736842104,
10.157894736842104,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.166666666666666,
10.176470588235293,
10.176470588235293,
10.176470588235293,
10.181818181818182,
10.181818181818182,
10.181818181818182,
10.181818181818182,
10.1875,
10.1875,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.2,
10.210526315789474,
10.214285714285714,
10.214285714285714,
10.222222222222221,
10.222222222222221,
10.23076923076923,
10.238095238095237,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.25,
10.266666666666667,
10.266666666666667,
10.272727272727273,
10.272727272727273,
10.272727272727273,
10.272727272727273,
10.277777777777779,
10.277777777777779,
10.277777777777779,
10.277777777777779,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.285714285714286,
10.3,
10.3,
10.3,
10.3,
10.3,
10.3,
10.3,
10.307692307692308,
10.307692307692308,
10.307692307692308,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.333333333333334,
10.35,
10.35,
10.352941176470589,
10.352941176470589,
10.36,
10.363636363636363,
10.375,
10.375,
10.375,
10.375,
10.375,
10.375,
10.375,
10.380952380952381,
10.384615384615385,
10.384615384615385,
10.384615384615385,
10.384615384615385,
10.38888888888889,
10.38888888888889,
10.38888888888889,
10.391304347826088,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.4,
10.409090909090908,
10.416666666666666,
10.416666666666666,
10.416666666666666,
10.416666666666666,
10.421052631578947,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.428571428571429,
10.4375,
10.444444444444445,
10.444444444444445,
10.444444444444445,
10.444444444444445,
10.444444444444445,
10.444444444444445,
10.454545454545455,
10.454545454545455,
10.454545454545455,
10.454545454545455,
10.454545454545455,
10.454545454545455,
10.466666666666667,
10.472222222222221,
10.473684210526315,
10.473684210526315,
10.482758620689655,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.5,
10.529411764705882,
10.55,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.555555555555555,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.571428571428571,
10.578947368421053,
10.583333333333334,
10.583333333333334,
10.583333333333334,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.6,
10.607142857142858,
10.61111111111111,
10.615384615384615,
10.615384615384615,
10.625,
10.625,
10.625,
10.625,
10.625,
10.631578947368421,
10.631578947368421,
10.636363636363637,
10.636363636363637,
10.636363636363637,
10.636363636363637,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.666666666666666,
10.6875,
10.692307692307692,
10.692307692307692,
10.7,
10.7,
10.7,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.714285714285714,
10.722222222222221,
10.727272727272727,
10.727272727272727,
10.727272727272727,
10.733333333333333,
10.736842105263158,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.75,
10.764705882352942,
10.764705882352942,
10.76923076923077,
10.777777777777779,
10.785714285714286,
10.789473684210526,
10.793103448275861,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.8,
10.806451612903226,
10.818181818181818,
10.818181818181818,
10.818181818181818,
10.825,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.833333333333334,
10.842105263157896,
10.846153846153847,
10.846153846153847,
10.846153846153847,
10.857142857142858,
10.857142857142858,
10.857142857142858,
10.857142857142858,
10.857142857142858,
10.857142857142858,
10.866666666666667,
10.866666666666667,
10.866666666666667,
10.875,
10.875,
10.875,
10.875,
10.875,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.88888888888889,
10.894736842105264,
10.9,
10.9,
10.9,
10.9,
10.909090909090908,
10.909090909090908,
10.909090909090908,
10.909090909090908,
10.909090909090908,
10.916666666666666,
10.916666666666666,
10.916666666666666,
10.916666666666666,
10.916666666666666,
10.923076923076923,
10.923076923076923,
10.923076923076923,
10.933333333333334,
10.941176470588236,
10.96,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11,
11.043478260869565,
11.058823529411764,
11.058823529411764,
11.0625,
11.0625,
11.071428571428571,
11.071428571428571,
11.071428571428571,
11.076923076923077,
11.076923076923077,
11.076923076923077,
11.076923076923077,
11.083333333333334,
11.090909090909092,
11.090909090909092,
11.1,
11.1,
11.1,
11.1,
11.10344827586207,
11.105263157894736,
11.11111111111111,
11.11111111111111,
11.11111111111111,
11.11111111111111,
11.125,
11.125,
11.125,
11.133333333333333,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.142857142857142,
11.153846153846153,
11.153846153846153,
11.153846153846153,
11.153846153846153,
11.157894736842104,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.166666666666666,
11.172413793103448,
11.173913043478262,
11.176470588235293,
11.176470588235293,
11.176470588235293,
11.181818181818182,
11.181818181818182,
11.181818181818182,
11.181818181818182,
11.19047619047619,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.2,
11.222222222222221,
11.222222222222221,
11.222222222222221,
11.222222222222221,
11.23076923076923,
11.23076923076923,
11.23076923076923,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.25,
11.26086956521739,
11.26086956521739,
11.266666666666667,
11.266666666666667,
11.266666666666667,
11.272727272727273,
11.272727272727273,
11.277777777777779,
11.277777777777779,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.285714285714286,
11.294117647058824,
11.3,
11.3,
11.3,
11.3,
11.3,
11.3,
11.3,
11.3,
11.307692307692308,
11.31578947368421,
11.32258064516129,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.333333333333334,
11.342857142857143,
11.357142857142858,
11.363636363636363,
11.363636363636363,
11.368421052631579,
11.375,
11.375,
11.375,
11.375,
11.375,
11.375,
11.375,
11.380952380952381,
11.384615384615385,
11.384615384615385,
11.384615384615385,
11.38888888888889,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.4,
11.416666666666666,
11.416666666666666,
11.416666666666666,
11.416666666666666,
11.416666666666666,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.428571428571429,
11.4375,
11.4375,
11.444444444444445,
11.444444444444445,
11.444444444444445,
11.444444444444445,
11.454545454545455,
11.454545454545455,
11.454545454545455,
11.454545454545455,
11.454545454545455,
11.454545454545455,
11.461538461538462,
11.461538461538462,
11.461538461538462,
11.470588235294118,
11.470588235294118,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.5,
11.523809523809524,
11.526315789473685,
11.529411764705882,
11.529411764705882,
11.529411764705882,
11.538461538461538,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.545454545454545,
11.55,
11.551724137931034,
11.555555555555555,
11.555555555555555,
11.555555555555555,
11.555555555555555,
11.555555555555555,
11.555555555555555,
11.565217391304348,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.571428571428571,
11.578947368421053,
11.583333333333334,
11.583333333333334,
11.583333333333334,
11.583333333333334,
11.588235294117647,
11.588235294117647,
11.592592592592593,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.6,
11.608695652173912,
11.615384615384615,
11.615384615384615,
11.625,
11.625,
11.625,
11.625,
11.625,
11.625,
11.636363636363637,
11.636363636363637,
11.642857142857142,
11.653846153846153,
11.653846153846153,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.666666666666666,
11.6875,
11.692307692307692,
11.692307692307692,
11.692307692307692,
11.696969696969697,
11.7,
11.7,
11.705882352941176,
11.705882352941176,
11.714285714285714,
11.714285714285714,
11.714285714285714,
11.714285714285714,
11.714285714285714,
11.714285714285714,
11.72,
11.722222222222221,
11.722222222222221,
11.722222222222221,
11.727272727272727,
11.727272727272727,
11.727272727272727,
11.733333333333333,
11.733333333333333,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.75,
11.761904761904763,
11.764705882352942,
11.764705882352942,
11.76923076923077,
11.76923076923077,
11.777777777777779,
11.777777777777779,
11.777777777777779,
11.777777777777779,
11.777777777777779,
11.777777777777779,
11.785714285714286,
11.789473684210526,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8,
11.8125,
11.8125,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.818181818181818,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.833333333333334,
11.846153846153847,
11.846153846153847,
11.846153846153847,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.857142857142858,
11.866666666666667,
11.875,
11.875,
11.875,
11.875,
11.875,
11.875,
11.882352941176471,
11.882352941176471,
11.88888888888889,
11.88888888888889,
11.88888888888889,
11.88888888888889,
11.88888888888889,
11.9,
11.9,
11.9,
11.9,
11.904761904761905,
11.909090909090908,
11.909090909090908,
11.909090909090908,
11.91304347826087,
11.916666666666666,
11.916666666666666,
11.916666666666666,
11.916666666666666,
11.916666666666666,
11.923076923076923,
11.923076923076923,
11.923076923076923,
11.928571428571429,
11.933333333333334,
11.933333333333334,
11.947368421052632,
11.956521739130435,
11.962962962962964,
11.96875,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12,
12.041666666666666,
12.055555555555555,
12.066666666666666,
12.066666666666666,
12.068965517241379,
12.071428571428571,
12.071428571428571,
12.076923076923077,
12.076923076923077,
12.083333333333334,
12.083333333333334,
12.083333333333334,
12.083333333333334,
12.083333333333334,
12.090909090909092,
12.090909090909092,
12.090909090909092,
12.090909090909092,
12.1,
12.1,
12.1,
12.1,
12.1,
12.10344827586207,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.11111111111111,
12.115384615384615,
12.12,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.125,
12.136363636363637,
12.137931034482758,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.142857142857142,
12.153846153846153,
12.153846153846153,
12.157894736842104,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.166666666666666,
12.181818181818182,
12.181818181818182,
12.181818181818182,
12.181818181818182,
12.2,
12.2,
12.2,
12.2,
12.2,
12.214285714285714,
12.214285714285714,
12.214285714285714,
12.214285714285714,
12.214285714285714,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.222222222222221,
12.23076923076923,
12.233333333333333,
12.235294117647058,
12.238095238095237,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25,
12.25925925925926,
12.264705882352942,
12.272727272727273,
12.272727272727273,
12.272727272727273,
12.272727272727273,
12.272727272727273,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.285714285714286,
12.294117647058824,
12.3,
12.3,
12.3,
12.307692307692308,
12.3125,
12.31578947368421,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.333333333333334,
12.347826086956522,
12.357142857142858,
12.363636363636363,
12.363636363636363,
12.363636363636363,
12.363636363636363,
12.368421052631579,
12.375,
12.375,
12.375,
12.375,
12.375,
12.375,
12.375,
12.375,
12.380952380952381,
12.384615384615385,
12.384615384615385,
12.384615384615385,
12.391304347826088,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.4,
12.421052631578947,
12.428571428571429,
12.428571428571429,
12.428571428571429,
12.428571428571429,
12.444444444444445,
12.444444444444445,
12.444444444444445,
12.444444444444445,
12.444444444444445,
12.454545454545455,
12.461538461538462,
12.461538461538462,
12.478260869565217,
12.478260869565217,
12.48,
12.482758620689655,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.5,
12.517241379310345,
12.521739130434783,
12.526315789473685,
12.526315789473685,
12.533333333333333,
12.538461538461538,
12.538461538461538,
12.538461538461538,
12.545454545454545,
12.545454545454545,
12.545454545454545,
12.545454545454545,
12.555555555555555,
12.555555555555555,
12.555555555555555,
12.555555555555555,
12.5625,
12.5625,
12.571428571428571,
12.571428571428571,
12.571428571428571,
12.571428571428571,
12.586206896551724,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.6,
12.61111111111111,
12.615384615384615,
12.625,
12.625,
12.625,
12.631578947368421,
12.631578947368421,
12.636363636363637,
12.636363636363637,
12.642857142857142,
12.642857142857142,
12.642857142857142,
12.647058823529411,
12.647058823529411,
12.647058823529411,
12.65,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.666666666666666,
12.68421052631579,
12.692307692307692,
12.692307692307692,
12.692307692307692,
12.696969696969697,
12.7,
12.7,
12.7,
12.7,
12.705882352941176,
12.708333333333334,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.714285714285714,
12.727272727272727,
12.727272727272727,
12.733333333333333,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.75,
12.758620689655173,
12.76923076923077,
12.771428571428572,
12.777777777777779,
12.777777777777779,
12.777777777777779,
12.777777777777779,
12.785714285714286,
12.785714285714286,
12.785714285714286,
12.785714285714286,
12.789473684210526,
12.8,
12.8,
12.8,
12.8,
12.80952380952381,
12.818181818181818,
12.818181818181818,
12.818181818181818,
12.818181818181818,
12.818181818181818,
12.818181818181818,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.833333333333334,
12.846153846153847,
12.846153846153847,
12.846153846153847,
12.846153846153847,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.857142857142858,
12.862068965517242,
12.866666666666667,
12.875,
12.875,
12.875,
12.875,
12.875,
12.88,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.88888888888889,
12.9,
12.9,
12.9,
12.909090909090908,
12.909090909090908,
12.909090909090908,
12.909090909090908,
12.916666666666666,
12.916666666666666,
12.916666666666666,
12.923076923076923,
12.923076923076923,
12.925925925925926,
12.928571428571429,
12.933333333333334,
12.941176470588236,
12.944444444444445,
12.952380952380953,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13,
13.038461538461538,
13.043478260869565,
13.05,
13.05,
13.058823529411764,
13.058823529411764,
13.066666666666666,
13.071428571428571,
13.071428571428571,
13.076923076923077,
13.076923076923077,
13.083333333333334,
13.090909090909092,
13.095238095238095,
13.1,
13.1,
13.1,
13.1,
13.1,
13.1,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.11111111111111,
13.117647058823529,
13.125,
13.125,
13.125,
13.125,
13.128205128205128,
13.130434782608695,
13.133333333333333,
13.133333333333333,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.142857142857142,
13.15,
13.153846153846153,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.166666666666666,
13.173913043478262,
13.176470588235293,
13.181818181818182,
13.1875,
13.1875,
13.192307692307692,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.2,
13.210526315789474,
13.210526315789474,
13.214285714285714,
13.214285714285714,
13.214285714285714,
13.217391304347826,
13.222222222222221,
13.222222222222221,
13.222222222222221,
13.222222222222221,
13.222222222222221,
13.222222222222221,
13.227272727272727,
13.23076923076923,
13.23076923076923,
13.23076923076923,
13.23076923076923,
13.235294117647058,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.25,
13.266666666666667,
13.266666666666667,
13.272727272727273,
13.272727272727273,
13.285714285714286,
13.285714285714286,
13.285714285714286,
13.285714285714286,
13.291666666666666,
13.291666666666666,
13.294117647058824,
13.294117647058824,
13.294117647058824,
13.294117647058824,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.3,
13.307692307692308,
13.307692307692308,
13.3125,
13.32,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.333333333333334,
13.347826086956522,
13.35,
13.352941176470589,
13.352941176470589,
13.357142857142858,
13.357142857142858,
13.357142857142858,
13.357142857142858,
13.363636363636363,
13.363636363636363,
13.363636363636363,
13.363636363636363,
13.366666666666667,
13.368421052631579,
13.368421052631579,
13.375,
13.375,
13.375,
13.375,
13.375,
13.384615384615385,
13.384615384615385,
13.384615384615385,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.4,
13.407407407407407,
13.409090909090908,
13.409090909090908,
13.409090909090908,
13.416666666666666,
13.416666666666666,
13.416666666666666,
13.416666666666666,
13.416666666666666,
13.428571428571429,
13.428571428571429,
13.428571428571429,
13.428571428571429,
13.428571428571429,
13.434782608695652,
13.434782608695652,
13.4375,
13.44,
13.444444444444445,
13.454545454545455,
13.454545454545455,
13.454545454545455,
13.461538461538462,
13.461538461538462,
13.472222222222221,
13.473684210526315,
13.476190476190476,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.5,
13.515151515151516,
13.521739130434783,
13.538461538461538,
13.545454545454545,
13.545454545454545,
13.545454545454545,
13.555555555555555,
13.555555555555555,
13.555555555555555,
13.5625,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.571428571428571,
13.583333333333334,
13.583333333333334,
13.583333333333334,
13.583333333333334,
13.588235294117647,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.6,
13.607142857142858,
13.615384615384615,
13.615384615384615,
13.625,
13.625,
13.625,
13.625,
13.625,
13.625,
13.625,
13.625,
13.631578947368421,
13.636363636363637,
13.636363636363637,
13.636363636363637,
13.636363636363637,
13.636363636363637,
13.64,
13.642857142857142,
13.65,
13.653846153846153,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.666666666666666,
13.681818181818182,
13.6875,
13.7,
13.7,
13.7,
13.703703703703704,
13.714285714285714,
13.714285714285714,
13.714285714285714,
13.714285714285714,
13.714285714285714,
13.722222222222221,
13.722222222222221,
13.722222222222221,
13.727272727272727,
13.727272727272727,
13.733333333333333,
13.733333333333333,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.75,
13.764705882352942,
13.76923076923077,
13.76923076923077,
13.772727272727273,
13.777777777777779,
13.785714285714286,
13.785714285714286,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.8,
13.818181818181818,
13.818181818181818,
13.818181818181818,
13.818181818181818,
13.818181818181818,
13.823529411764707,
13.833333333333334,
13.833333333333334,
13.833333333333334,
13.833333333333334,
13.833333333333334,
13.846153846153847,
13.85,
13.857142857142858,
13.857142857142858,
13.857142857142858,
13.875,
13.875,
13.875,
13.875,
13.875,
13.875,
13.875,
13.875,
13.88888888888889,
13.88888888888889,
13.88888888888889,
13.9,
13.9,
13.9,
13.9,
13.9,
13.904761904761905,
13.916666666666666,
13.916666666666666,
13.923076923076923,
13.923076923076923,
13.923076923076923,
13.933333333333334,
13.933333333333334,
13.933333333333334,
13.933333333333334,
13.944444444444445,
13.947368421052632,
13.962962962962964,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14,
14.043478260869565,
14.058823529411764,
14.0625,
14.066666666666666,
14.066666666666666,
14.066666666666666,
14.066666666666666,
14.071428571428571,
14.071428571428571,
14.08695652173913,
14.08695652173913,
14.090909090909092,
14.090909090909092,
14.090909090909092,
14.1,
14.11111111111111,
14.11111111111111,
14.11111111111111,
14.11111111111111,
14.117647058823529,
14.125,
14.125,
14.125,
14.125,
14.125,
14.130434782608695,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.142857142857142,
14.153846153846153,
14.153846153846153,
14.153846153846153,
14.166666666666666,
14.166666666666666,
14.166666666666666,
14.166666666666666,
14.166666666666666,
14.166666666666666,
14.176470588235293,
14.181818181818182,
14.181818181818182,
14.181818181818182,
14.181818181818182,
14.181818181818182,
14.1875,
14.2,
14.2,
14.2,
14.2,
14.2,
14.2,
14.2,
14.2,
14.214285714285714,
14.222222222222221,
14.222222222222221,
14.222222222222221,
14.23076923076923,
14.235294117647058,
14.25,
14.25,
14.25,
14.25,
14.25,
14.25,
14.25,
14.25,
14.266666666666667,
14.272727272727273,
14.272727272727273,
14.272727272727273,
14.272727272727273,
14.28,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.285714285714286,
14.3,
14.3125,
14.3125,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.333333333333334,
14.341463414634147,
14.342105263157896,
14.347826086956522,
14.35,
14.35,
14.35,
14.35,
14.357142857142858,
14.36,
14.363636363636363,
14.363636363636363,
14.363636363636363,
14.363636363636363,
14.363636363636363,
14.375,
14.375,
14.375,
14.375,
14.375,
14.375,
14.375,
14.384615384615385,
14.38888888888889,
14.391304347826088,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.4,
14.411764705882353,
14.416666666666666,
14.416666666666666,
14.421052631578947,
14.428571428571429,
14.428571428571429,
14.428571428571429,
14.428571428571429,
14.428571428571429,
14.428571428571429,
14.444444444444445,
14.444444444444445,
14.444444444444445,
14.444444444444445,
14.45,
14.454545454545455,
14.454545454545455,
14.461538461538462,
14.461538461538462,
14.473684210526315,
14.473684210526315,
14.476190476190476,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.5,
14.533333333333333,
14.538461538461538,
14.538461538461538,
14.538461538461538,
14.538461538461538,
14.545454545454545,
14.545454545454545,
14.55,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.555555555555555,
14.5625,
14.5625,
14.571428571428571,
14.571428571428571,
14.571428571428571,
14.571428571428571,
14.571428571428571,
14.583333333333334,
14.588235294117647,
14.588235294117647,
14.592592592592593,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.6,
14.61111111111111,
14.61111111111111,
14.615384615384615,
14.615384615384615,
14.615384615384615,
14.625,
14.625,
14.625,
14.625,
14.625,
14.625,
14.631578947368421,
14.636363636363637,
14.636363636363637,
14.636363636363637,
14.636363636363637,
14.636363636363637,
14.642857142857142,
14.647058823529411,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.666666666666666,
14.68421052631579,
14.68421052631579,
14.6875,
14.6875,
14.692307692307692,
14.7,
14.7,
14.714285714285714,
14.714285714285714,
14.714285714285714,
14.722222222222221,
14.727272727272727,
14.727272727272727,
14.73076923076923,
14.733333333333333,
14.733333333333333,
14.733333333333333,
14.742857142857142,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.75,
14.763157894736842,
14.76923076923077,
14.774193548387096,
14.777777777777779,
14.777777777777779,
14.782608695652174,
14.785714285714286,
14.785714285714286,
14.8,
14.8,
14.8,
14.8,
14.8,
14.805555555555555,
14.818181818181818,
14.823529411764707,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.833333333333334,
14.846153846153847,
14.846153846153847,
14.857142857142858,
14.857142857142858,
14.857142857142858,
14.857142857142858,
14.857142857142858,
14.857142857142858,
14.875,
14.875,
14.875,
14.875,
14.875,
14.875,
14.88888888888889,
14.88888888888889,
14.88888888888889,
14.88888888888889,
14.88888888888889,
14.909090909090908,
14.916666666666666,
14.916666666666666,
14.923076923076923,
14.923076923076923,
14.928571428571429,
14.928571428571429,
14.928571428571429,
14.933333333333334,
14.941176470588236,
14.945945945945946,
14.964285714285714,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15,
15.058823529411764,
15.058823529411764,
15.0625,
15.071428571428571,
15.076923076923077,
15.08,
15.083333333333334,
15.08695652173913,
15.087301587301587,
15.090909090909092,
15.090909090909092,
15.090909090909092,
15.1,
15.1,
15.105263157894736,
15.11111111111111,
15.11111111111111,
15.11111111111111,
15.11111111111111,
15.11111111111111,
15.11111111111111,
15.125,
15.133333333333333,
15.142857142857142,
15.142857142857142,
15.142857142857142,
15.142857142857142,
15.15,
15.16,
15.16,
15.166666666666666,
15.166666666666666,
15.166666666666666,
15.166666666666666,
15.181818181818182,
15.181818181818182,
15.1875,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.2,
15.214285714285714,
15.222222222222221,
15.222222222222221,
15.222222222222221,
15.226415094339623,
15.23076923076923,
15.235294117647058,
15.25,
15.25,
15.25,
15.25,
15.25,
15.25,
15.266666666666667,
15.266666666666667,
15.272727272727273,
15.272727272727273,
15.272727272727273,
15.277777777777779,
15.285714285714286,
15.285714285714286,
15.285714285714286,
15.285714285714286,
15.291666666666666,
15.291666666666666,
15.3,
15.3,
15.3,
15.3,
15.3,
15.307692307692308,
15.307692307692308,
15.31578947368421,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.333333333333334,
15.357142857142858,
15.363636363636363,
15.363636363636363,
15.368421052631579,
15.375,
15.375,
15.375,
15.38888888888889,
15.4,
15.4,
15.4,
15.4,
15.4,
15.4,
15.4,
15.411764705882353,
15.411764705882353,
15.416666666666666,
15.416666666666666,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.428571428571429,
15.434782608695652,
15.444444444444445,
15.444444444444445,
15.454545454545455,
15.454545454545455,
15.454545454545455,
15.461538461538462,
15.461538461538462,
15.461538461538462,
15.470588235294118,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.5,
15.517241379310345,
15.523809523809524,
15.538461538461538,
15.538461538461538,
15.541666666666666,
15.541666666666666,
15.545454545454545,
15.545454545454545,
15.55,
15.555555555555555,
15.5625,
15.571428571428571,
15.571428571428571,
15.571428571428571,
15.583333333333334,
15.583333333333334,
15.583333333333334,
15.583333333333334,
15.588235294117647,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.6,
15.607142857142858,
15.615384615384615,
15.625,
15.625,
15.625,
15.625,
15.625,
15.636363636363637,
15.65,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.666666666666666,
15.6875,
15.692307692307692,
15.692307692307692,
15.695652173913043,
15.695652173913043,
15.7,
15.7,
15.7,
15.7,
15.7,
15.705882352941176,
15.705882352941176,
15.708333333333334,
15.709677419354838,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.714285714285714,
15.727272727272727,
15.727272727272727,
15.733333333333333,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.75,
15.777777777777779,
15.777777777777779,
15.777777777777779,
15.785714285714286,
15.785714285714286,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8,
15.8125,
15.818181818181818,
15.818181818181818,
15.818181818181818,
15.823529411764707,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.833333333333334,
15.83673469387755,
15.84,
15.857142857142858,
15.857142857142858,
15.866666666666667,
15.866666666666667,
15.866666666666667,
15.875,
15.875,
15.875,
15.88888888888889,
15.9,
15.9,
15.9,
15.9,
15.909090909090908,
15.923076923076923,
15.928571428571429,
15.928571428571429,
15.933333333333334,
15.9375,
15.954545454545455,
15.96,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16,
16.05263157894737,
16.055555555555557,
16.0625,
16.076923076923077,
16.083333333333332,
16.1,
16.1,
16.105263157894736,
16.11111111111111,
16.11111111111111,
16.125,
16.125,
16.125,
16.125,
16.133333333333333,
16.142857142857142,
16.142857142857142,
16.142857142857142,
16.153846153846153,
16.157894736842106,
16.166666666666668,
16.181818181818183,
16.19047619047619,
16.193548387096776,
16.2,
16.2,
16.2,
16.2,
16.217391304347824,
16.22222222222222,
16.22222222222222,
16.25,
16.25,
16.25,
16.25,
16.25,
16.25,
16.25,
16.263157894736842,
16.272727272727273,
16.27777777777778,
16.285714285714285,
16.285714285714285,
16.285714285714285,
16.285714285714285,
16.285714285714285,
16.307692307692307,
16.307692307692307,
16.31578947368421,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.333333333333332,
16.357142857142858,
16.375,
16.375,
16.379310344827587,
16.4,
16.4,
16.4,
16.4,
16.4,
16.4,
16.4,
16.4,
16.40909090909091,
16.41176470588235,
16.416666666666668,
16.428571428571427,
16.4375,
16.448275862068964,
16.45,
16.454545454545453,
16.46153846153846,
16.46153846153846,
16.46153846153846,
16.466666666666665,
16.466666666666665,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.5,
16.53846153846154,
16.555555555555557,
16.555555555555557,
16.566666666666666,
16.571428571428573,
16.571428571428573,
16.571428571428573,
16.571428571428573,
16.571428571428573,
16.583333333333332,
16.58695652173913,
16.6,
16.6,
16.6,
16.6,
16.6,
16.6,
16.6,
16.615384615384617,
16.625,
16.625,
16.636363636363637,
16.636363636363637,
16.636363636363637,
16.636363636363637,
16.642857142857142,
16.647058823529413,
16.647058823529413,
16.666666666666668,
16.666666666666668,
16.666666666666668,
16.666666666666668,
16.666666666666668,
16.666666666666668,
16.68421052631579,
16.692307692307693,
16.692307692307693,
16.714285714285715,
16.714285714285715,
16.714285714285715,
16.714285714285715,
16.72,
16.727272727272727,
16.727272727272727,
16.733333333333334,
16.75,
16.75,
16.75,
16.76923076923077,
16.77777777777778,
16.77777777777778,
16.77777777777778,
16.77777777777778,
16.785714285714285,
16.8,
16.8,
16.8,
16.8,
16.8,
16.8,
16.8,
16.80952380952381,
16.818181818181817,
16.818181818181817,
16.823529411764707,
16.823529411764707,
16.82758620689655,
16.833333333333332,
16.833333333333332,
16.833333333333332,
16.833333333333332,
16.846153846153847,
16.857142857142858,
16.857142857142858,
16.857142857142858,
16.857142857142858,
16.863636363636363,
16.869565217391305,
16.875,
16.875,
16.88888888888889,
16.88888888888889,
16.892857142857142,
16.9,
16.904761904761905,
16.90909090909091,
16.90909090909091,
16.916666666666668,
16.916666666666668,
16.933333333333334,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17,
17.035714285714285,
17.05263157894737,
17.058823529411764,
17.076923076923077,
17.09090909090909,
17.1,
17.11111111111111,
17.11111111111111,
17.11111111111111,
17.114754098360656,
17.125,
17.125,
17.142857142857142,
17.15,
17.153846153846153,
17.153846153846153,
17.166666666666668,
17.166666666666668,
17.166666666666668,
17.166666666666668,
17.166666666666668,
17.181818181818183,
17.181818181818183,
17.181818181818183,
17.2,
17.2,
17.2,
17.2,
17.2,
17.22222222222222,
17.23076923076923,
17.235294117647058,
17.243243243243242,
17.25,
17.25,
17.25,
17.25,
17.266666666666666,
17.272727272727273,
17.272727272727273,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.285714285714285,
17.307692307692307,
17.333333333333332,
17.333333333333332,
17.333333333333332,
17.333333333333332,
17.347826086956523,
17.35,
17.357142857142858,
17.375,
17.375,
17.384615384615383,
17.4,
17.4,
17.4,
17.4,
17.4,
17.4,
17.419354838709676,
17.428571428571427,
17.428571428571427,
17.444444444444443,
17.46153846153846,
17.470588235294116,
17.470588235294116,
17.48148148148148,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.5,
17.533333333333335,
17.545454545454547,
17.555555555555557,
17.555555555555557,
17.555555555555557,
17.555555555555557,
17.555555555555557,
17.56,
17.571428571428573,
17.571428571428573,
17.583333333333332,
17.58823529411765,
17.59259259259259,
17.6,
17.6,
17.6,
17.6,
17.6,
17.615384615384617,
17.625,
17.625,
17.63157894736842,
17.636363636363637,
17.636363636363637,
17.636363636363637,
17.636363636363637,
17.636363636363637,
17.652173913043477,
17.666666666666668,
17.666666666666668,
17.666666666666668,
17.666666666666668,
17.692307692307693,
17.714285714285715,
17.714285714285715,
17.714285714285715,
17.75,
17.75,
17.75,
17.75,
17.76923076923077,
17.772727272727273,
17.77777777777778,
17.77777777777778,
17.8,
17.8,
17.80952380952381,
17.80952380952381,
17.80952380952381,
17.8125,
17.818181818181817,
17.818181818181817,
17.818181818181817,
17.833333333333332,
17.846153846153847,
17.857142857142858,
17.857142857142858,
17.857142857142858,
17.875,
17.892857142857142,
17.9,
17.9,
17.916666666666668,
17.928571428571427,
17.975609756097562,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18,
18.0625,
18.066666666666666,
18.074074074074073,
18.074074074074073,
18.1,
18.1,
18.125,
18.133333333333333,
18.142857142857142,
18.142857142857142,
18.142857142857142,
18.15,
18.166666666666668,
18.166666666666668,
18.181818181818183,
18.1875,
18.2,
18.2,
18.2,
18.22222222222222,
18.22222222222222,
18.25,
18.26086956521739,
18.272727272727273,
18.285714285714285,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.333333333333332,
18.36,
18.363636363636363,
18.375,
18.384615384615383,
18.4,
18.4,
18.4,
18.4,
18.428571428571427,
18.4375,
18.444444444444443,
18.46153846153846,
18.473684210526315,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.5,
18.516129032258064,
18.545454545454547,
18.545454545454547,
18.545454545454547,
18.555555555555557,
18.566666666666666,
18.571428571428573,
18.58823529411765,
18.6,
18.61111111111111,
18.625,
18.642857142857142,
18.647058823529413,
18.666666666666668,
18.666666666666668,
18.666666666666668,
18.68421052631579,
18.69047619047619,
18.727272727272727,
18.75,
18.75,
18.75,
18.75,
18.75,
18.75,
18.75,
18.8,
18.8,
18.80952380952381,
18.818181818181817,
18.833333333333332,
18.833333333333332,
18.842105263157894,
18.857142857142858,
18.857142857142858,
18.857142857142858,
18.875,
18.875,
18.892857142857142,
18.9,
18.90909090909091,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19,
19.0625,
19.1,
19.1,
19.106382978723403,
19.125,
19.125,
19.142857142857142,
19.142857142857142,
19.166666666666668,
19.166666666666668,
19.175,
19.181818181818183,
19.2,
19.25,
19.25,
19.25,
19.25,
19.26086956521739,
19.285714285714285,
19.294117647058822,
19.307692307692307,
19.324324324324323,
19.333333333333332,
19.333333333333332,
19.333333333333332,
19.338983050847457,
19.375,
19.4,
19.4375,
19.454545454545453,
19.454545454545453,
19.5,
19.5,
19.5,
19.5,
19.5,
19.517241379310345,
19.53846153846154,
19.545454545454547,
19.548387096774192,
19.571428571428573,
19.6,
19.615384615384617,
19.61904761904762,
19.642857142857142,
19.666666666666668,
19.714285714285715,
19.714285714285715,
19.727272727272727,
19.727272727272727,
19.75,
19.8,
19.80952380952381,
19.846153846153847,
19.857142857142858,
19.857142857142858,
19.88888888888889,
19.90909090909091,
19.90909090909091,
19.91891891891892,
19.941176470588236,
19.96969696969697,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20,
20.125,
20.142857142857142,
20.142857142857142,
20.166666666666668,
20.2,
20.2,
20.2,
20.2,
20.25,
20.3,
20.31578947368421,
20.333333333333332,
20.333333333333332,
20.333333333333332,
20.346153846153847,
20.384615384615383,
20.416666666666668,
20.428571428571427,
20.444444444444443,
20.5,
20.5,
20.5,
20.5,
20.5,
20.5,
20.5,
20.545454545454547,
20.555555555555557,
20.571428571428573,
20.583333333333332,
20.6,
20.625,
20.636363636363637,
20.666666666666668,
20.666666666666668,
20.705882352941178,
20.714285714285715,
20.75,
20.75,
20.8,
20.8,
20.8,
20.857142857142858,
20.857142857142858,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21,
21.1,
21.133333333333333,
21.181818181818183,
21.2,
21.2,
21.2,
21.25,
21.25,
21.25,
21.266666666666666,
21.333333333333332,
21.333333333333332,
21.4,
21.4375,
21.444444444444443,
21.476190476190474,
21.6,
21.6,
21.625,
21.666666666666668,
21.666666666666668,
21.714285714285715,
21.75,
21.75,
21.818181818181817,
21.904761904761905,
22,
22,
22,
22,
22,
22,
22.083333333333332,
22.125,
22.166666666666668,
22.22222222222222,
22.25,
22.25,
22.333333333333332,
22.333333333333332,
22.333333333333332,
22.333333333333332,
22.583333333333332,
22.583333333333332,
22.642857142857142,
22.666666666666668,
22.75,
22.77777777777778,
22.8,
22.8,
22.9,
22.9,
22.9,
23,
23,
23,
23,
23,
23.11111111111111,
23.166666666666668,
23.166666666666668,
23.17391304347826,
23.25,
23.272727272727273,
23.285714285714285,
23.38888888888889,
23.416666666666668,
23.45945945945946,
23.5,
23.75,
23.833333333333332,
23.863636363636363,
24,
24,
24,
24,
24,
24.133333333333333,
24.166666666666668,
24.285714285714285,
24.4,
24.5,
24.666666666666668,
24.727272727272727,
25,
25,
25.2,
25.4,
25.5,
25.666666666666668,
25.714285714285715,
25.75,
25.75,
26.25,
26.333333333333332,
26.428571428571427,
26.625,
27,
27,
27,
27.25,
27.333333333333332,
28.666666666666668,
29,
30,
30,
30,
31,
31,
31.25,
31.333333333333332,
31.5,
31.833333333333332,
32,
32,
32.22222222222222,
32.25,
32.42857142857143,
32.857142857142854,
33,
34,
34.5,
34.75,
35,
36.25,
38,
39,
39,
40,
41.5,
42,
42.333333333333336,
50,
51,
52.4,
60
]
}
],
"layout": {
"autosize": true,
"template": {
"data": {
"bar": [
{
"error_x": {
"color": "#2a3f5f"
},
"error_y": {
"color": "#2a3f5f"
},
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "bar"
}
],
"barpolar": [
{
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "barpolar"
}
],
"carpet": [
{
"aaxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"baxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"type": "carpet"
}
],
"choropleth": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "choropleth"
}
],
"contour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "contour"
}
],
"contourcarpet": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "contourcarpet"
}
],
"heatmap": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmap"
}
],
"heatmapgl": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmapgl"
}
],
"histogram": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "histogram"
}
],
"histogram2d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2d"
}
],
"histogram2dcontour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2dcontour"
}
],
"mesh3d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "mesh3d"
}
],
"parcoords": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "parcoords"
}
],
"scatter": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter"
}
],
"scatter3d": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter3d"
}
],
"scattercarpet": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattercarpet"
}
],
"scattergeo": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergeo"
}
],
"scattergl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergl"
}
],
"scattermapbox": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattermapbox"
}
],
"scatterpolar": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolar"
}
],
"scatterpolargl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolargl"
}
],
"scatterternary": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterternary"
}
],
"surface": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "surface"
}
],
"table": [
{
"cells": {
"fill": {
"color": "#EBF0F8"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"header": {
"fill": {
"color": "#C8D4E3"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"type": "table"
}
]
},
"layout": {
"annotationdefaults": {
"arrowcolor": "#2a3f5f",
"arrowhead": 0,
"arrowwidth": 1
},
"colorscale": {
"diverging": [
[
0,
"#8e0152"
],
[
0.1,
"#c51b7d"
],
[
0.2,
"#de77ae"
],
[
0.3,
"#f1b6da"
],
[
0.4,
"#fde0ef"
],
[
0.5,
"#f7f7f7"
],
[
0.6,
"#e6f5d0"
],
[
0.7,
"#b8e186"
],
[
0.8,
"#7fbc41"
],
[
0.9,
"#4d9221"
],
[
1,
"#276419"
]
],
"sequential": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"sequentialminus": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
]
},
"colorway": [
"#636efa",
"#EF553B",
"#00cc96",
"#ab63fa",
"#FFA15A",
"#19d3f3",
"#FF6692",
"#B6E880",
"#FF97FF",
"#FECB52"
],
"font": {
"color": "#2a3f5f"
},
"geo": {
"bgcolor": "white",
"lakecolor": "white",
"landcolor": "#E5ECF6",
"showlakes": true,
"showland": true,
"subunitcolor": "white"
},
"hoverlabel": {
"align": "left"
},
"hovermode": "closest",
"mapbox": {
"style": "light"
},
"paper_bgcolor": "white",
"plot_bgcolor": "#E5ECF6",
"polar": {
"angularaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"radialaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"scene": {
"xaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"yaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"zaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
}
},
"shapedefaults": {
"line": {
"color": "#2a3f5f"
}
},
"ternary": {
"aaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"baxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"caxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"title": {
"x": 0.05
},
"xaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
},
"yaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
}
}
},
"xaxis": {
"autorange": true,
"range": [
1.75,
60.25
],
"type": "linear"
},
"yaxis": {
"autorange": true,
"range": [
0,
5263.157894736842
]
}
}
},
"image/png": "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",
"text/html": [
"<div>\n",
" \n",
" \n",
" <div id=\"12a3645c-404a-4f52-b7f0-3896805d9d03\" class=\"plotly-graph-div\" style=\"height:525px; width:100%;\"></div>\n",
" <script type=\"text/javascript\">\n",
" require([\"plotly\"], function(Plotly) {\n",
" window.PLOTLYENV=window.PLOTLYENV || {};\n",
" \n",
" if (document.getElementById(\"12a3645c-404a-4f52-b7f0-3896805d9d03\")) {\n",
" Plotly.newPlot(\n",
" '12a3645c-404a-4f52-b7f0-3896805d9d03',\n",
" [{\"cumulative\": {\"enabled\": true}, \"type\": \"histogram\", \"x\": [2.0, 3.5, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.5, 4.5, 4.5, 4.571428571428571, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.75, 4.75, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.071428571428571, 5.142857142857143, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.4, 5.428571428571429, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.545454545454546, 5.545454545454546, 5.571428571428571, 5.6, 5.625, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.7, 5.75, 5.75, 5.75, 5.75, 5.75, 5.75, 5.777777777777778, 5.8, 5.833333333333333, 5.833333333333333, 5.857142857142857, 5.857142857142857, 5.909090909090909, 5.916666666666667, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.071428571428571, 6.083333333333333, 6.111111111111111, 6.117647058823529, 6.125, 6.125, 6.166666666666667, 6.166666666666667, 6.181818181818182, 6.181818181818182, 6.2, 6.222222222222222, 6.25, 6.25, 6.25, 6.25, 6.25, 6.25, 6.2727272727272725, 6.2727272727272725, 6.285714285714286, 6.285714285714286, 6.3, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.368421052631579, 6.375, 6.384615384615385, 6.391304347826087, 6.4, 6.4, 6.428571428571429, 6.428571428571429, 6.444444444444445, 6.444444444444445, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.533333333333333, 6.538461538461538, 6.571428571428571, 6.571428571428571, 6.6, 6.6, 6.6, 6.6, 6.625, 6.636363636363637, 6.64, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.7, 6.7, 6.7, 6.714285714285714, 6.714285714285714, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.75, 6.769230769230769, 6.769230769230769, 6.8, 6.8, 6.8, 6.818181818181818, 6.818181818181818, 6.833333333333333, 6.833333333333333, 6.875, 6.894736842105263, 6.9, 6.909090909090909, 6.909090909090909, 6.909090909090909, 6.909090909090909, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.027027027027027, 7.0625, 7.076923076923077, 7.090909090909091, 7.090909090909091, 7.1, 7.111111111111111, 7.111111111111111, 7.111111111111111, 7.125, 7.125, 7.142857142857143, 7.142857142857143, 7.153846153846154, 7.153846153846154, 7.157894736842105, 7.166666666666667, 7.166666666666667, 7.166666666666667, 7.181818181818182, 7.2, 7.2, 7.2, 7.2, 7.2, 7.2, 7.2, 7.214285714285714, 7.222222222222222, 7.222222222222222, 7.225806451612903, 7.230769230769231, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.2727272727272725, 7.285714285714286, 7.3, 7.3, 7.3, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.333333333333333, 7.3478260869565215, 7.363636363636363, 7.363636363636363, 7.375, 7.375, 7.375, 7.375, 7.375, 7.384615384615385, 7.4, 7.4, 7.4, 7.4, 7.4, 7.416666666666667, 7.428571428571429, 7.428571428571429, 7.428571428571429, 7.428571428571429, 7.428571428571429, 7.435897435897436, 7.444444444444445, 7.444444444444445, 7.444444444444445, 7.454545454545454, 7.454545454545454, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.538461538461538, 7.545454545454546, 7.545454545454546, 7.545454545454546, 7.555555555555555, 7.555555555555555, 7.555555555555555, 7.571428571428571, 7.571428571428571, 7.571428571428571, 7.571428571428571, 7.583333333333333, 7.583333333333333, 7.6, 7.6, 7.6, 7.6, 7.6, 7.6, 7.6, 7.615384615384615, 7.625, 7.625, 7.625, 7.636363636363637, 7.636363636363637, 7.636363636363637, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.676470588235294, 7.6875, 7.7, 7.7, 7.705882352941177, 7.714285714285714, 7.714285714285714, 7.714285714285714, 7.714285714285714, 7.714285714285714, 7.714285714285714, 7.7272727272727275, 7.7272727272727275, 7.7272727272727275, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.75, 7.769230769230769, 7.769230769230769, 7.777777777777778, 7.777777777777778, 7.777777777777778, 7.777777777777778, 7.777777777777778, 7.785714285714286, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.8, 7.818181818181818, 7.818181818181818, 7.818181818181818, 7.823529411764706, 7.833333333333333, 7.833333333333333, 7.833333333333333, 7.833333333333333, 7.833333333333333, 7.833333333333333, 7.857142857142857, 7.857142857142857, 7.857142857142857, 7.875, 7.888888888888889, 7.888888888888889, 7.888888888888889, 7.9, 7.9, 7.9, 7.909090909090909, 7.916666666666667, 7.928571428571429, 7.928571428571429, 7.928571428571429, 7.933333333333334, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.0, 8.066666666666666, 8.066666666666666, 8.066666666666666, 8.071428571428571, 8.083333333333334, 8.083333333333334, 8.090909090909092, 8.090909090909092, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.11111111111111, 8.11111111111111, 8.11111111111111, 8.117647058823529, 8.125, 8.125, 8.125, 8.125, 8.136363636363637, 8.142857142857142, 8.153846153846153, 8.153846153846153, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.166666666666666, 8.178571428571429, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.2, 8.222222222222221, 8.222222222222221, 8.222222222222221, 8.222222222222221, 8.23076923076923, 8.235294117647058, 8.24, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.25, 8.272727272727273, 8.272727272727273, 8.277777777777779, 8.285714285714286, 8.285714285714286, 8.285714285714286, 8.285714285714286, 8.285714285714286, 8.3, 8.3, 8.3, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.333333333333334, 8.363636363636363, 8.375, 8.375, 8.375, 8.375, 8.375, 8.375, 8.375, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.4, 8.409090909090908, 8.411764705882353, 8.416666666666666, 8.416666666666666, 8.416666666666666, 8.416666666666666, 8.421052631578947, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.428571428571429, 8.444444444444445, 8.451612903225806, 8.454545454545455, 8.454545454545455, 8.454545454545455, 8.458333333333334, 8.461538461538462, 8.461538461538462, 8.466666666666667, 8.466666666666667, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.5, 8.529411764705882, 8.529411764705882, 8.533333333333333, 8.538461538461538, 8.545454545454545, 8.545454545454545, 8.55, 8.55, 8.55, 8.555555555555555, 8.555555555555555, 8.555555555555555, 8.5625, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.571428571428571, 8.583333333333334, 8.6, 8.6, 8.6, 8.6, 8.6, 8.6, 8.6, 8.6, 8.615384615384615, 8.615384615384615, 8.615384615384615, 8.625, 8.625, 8.625, 8.625, 8.625, 8.625, 8.625, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.666666666666666, 8.692307692307692, 8.7, 8.7, 8.7, 8.714285714285714, 8.714285714285714, 8.714285714285714, 8.714285714285714, 8.714285714285714, 8.714285714285714, 8.727272727272727, 8.727272727272727, 8.73076923076923, 8.736842105263158, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.75, 8.76923076923077, 8.76923076923077, 8.777777777777779, 8.777777777777779, 8.785714285714286, 8.785714285714286, 8.785714285714286, 8.793103448275861, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.8, 8.818181818181818, 8.818181818181818, 8.818181818181818, 8.823529411764707, 8.826086956521738, 8.833333333333334, 8.833333333333334, 8.833333333333334, 8.833333333333334, 8.833333333333334, 8.846153846153847, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.857142857142858, 8.875, 8.875, 8.875, 8.875, 8.875, 8.875, 8.882352941176471, 8.884615384615385, 8.88888888888889, 8.88888888888889, 8.88888888888889, 8.9, 8.9, 8.9, 8.90625, 8.909090909090908, 8.909090909090908, 8.916666666666666, 8.923076923076923, 8.923076923076923, 8.923076923076923, 8.923076923076923, 8.928571428571429, 8.933333333333334, 8.942857142857143, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.0, 9.045454545454545, 9.055555555555555, 9.055555555555555, 9.0625, 9.071428571428571, 9.076923076923077, 9.076923076923077, 9.076923076923077, 9.083333333333334, 9.083333333333334, 9.083333333333334, 9.083333333333334, 9.090909090909092, 9.090909090909092, 9.090909090909092, 9.1, 9.1, 9.1, 9.1, 9.1, 9.11111111111111, 9.11111111111111, 9.11111111111111, 9.11111111111111, 9.125, 9.125, 9.125, 9.125, 9.125, 9.125, 9.125, 9.130434782608695, 9.133333333333333, 9.133333333333333, 9.137931034482758, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.142857142857142, 9.153846153846153, 9.153846153846153, 9.153846153846153, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.166666666666666, 9.181818181818182, 9.181818181818182, 9.181818181818182, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.2, 9.206896551724139, 9.214285714285714, 9.214285714285714, 9.222222222222221, 9.222222222222221, 9.222222222222221, 9.23076923076923, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.25, 9.266666666666667, 9.266666666666667, 9.266666666666667, 9.272727272727273, 9.277777777777779, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.285714285714286, 9.294117647058824, 9.3, 9.3, 9.3, 9.3, 9.303030303030303, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.333333333333334, 9.363636363636363, 9.363636363636363, 9.363636363636363, 9.363636363636363, 9.363636363636363, 9.375, 9.375, 9.375, 9.375, 9.375, 9.384615384615385, 9.38888888888889, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.4, 9.416666666666666, 9.416666666666666, 9.421052631578947, 9.421052631578947, 9.428571428571429, 9.428571428571429, 9.428571428571429, 9.428571428571429, 9.444444444444445, 9.444444444444445, 9.444444444444445, 9.444444444444445, 9.454545454545455, 9.454545454545455, 9.454545454545455, 9.454545454545455, 9.454545454545455, 9.454545454545455, 9.461538461538462, 9.470588235294118, 9.476190476190476, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.5, 9.529411764705882, 9.53125, 9.533333333333333, 9.538461538461538, 9.538461538461538, 9.538461538461538, 9.538461538461538, 9.545454545454545, 9.545454545454545, 9.545454545454545, 9.55, 9.555555555555555, 9.555555555555555, 9.555555555555555, 9.555555555555555, 9.5625, 9.5625, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.571428571428571, 9.578947368421053, 9.583333333333334, 9.583333333333334, 9.583333333333334, 9.588235294117647, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.6, 9.615384615384615, 9.618181818181819, 9.625, 9.625, 9.625, 9.625, 9.625, 9.625, 9.625, 9.625, 9.636363636363637, 9.636363636363637, 9.642857142857142, 9.642857142857142, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.666666666666666, 9.681818181818182, 9.681818181818182, 9.68421052631579, 9.6875, 9.692307692307692, 9.692307692307692, 9.7, 9.7, 9.705882352941176, 9.705882352941176, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.714285714285714, 9.727272727272727, 9.727272727272727, 9.736842105263158, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.75, 9.76, 9.764705882352942, 9.76923076923077, 9.76923076923077, 9.76923076923077, 9.777777777777779, 9.777777777777779, 9.777777777777779, 9.777777777777779, 9.785714285714286, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8, 9.8125, 9.8125, 9.814814814814815, 9.818181818181818, 9.818181818181818, 9.818181818181818, 9.818181818181818, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.833333333333334, 9.846153846153847, 9.846153846153847, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.857142857142858, 9.866666666666667, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.875, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.88888888888889, 9.9, 9.9, 9.9, 9.9, 9.909090909090908, 9.909090909090908, 9.909090909090908, 9.916666666666666, 9.916666666666666, 9.923076923076923, 9.923076923076923, 9.923076923076923, 9.933333333333334, 9.933333333333334, 9.941176470588236, 9.954545454545455, 9.957446808510639, 9.958333333333334, 9.973684210526315, 9.976744186046512, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.0, 10.03448275862069, 10.038461538461538, 10.052631578947368, 10.058823529411764, 10.058823529411764, 10.06060606060606, 10.0625, 10.066666666666666, 10.076923076923077, 10.076923076923077, 10.076923076923077, 10.076923076923077, 10.083333333333334, 10.083333333333334, 10.090909090909092, 10.090909090909092, 10.090909090909092, 10.090909090909092, 10.1, 10.1, 10.1, 10.1, 10.1, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.11111111111111, 10.125, 10.125, 10.125, 10.125, 10.125, 10.125, 10.125, 10.125, 10.133333333333333, 10.142857142857142, 10.142857142857142, 10.142857142857142, 10.142857142857142, 10.142857142857142, 10.142857142857142, 10.147058823529411, 10.148148148148149, 10.153846153846153, 10.157894736842104, 10.157894736842104, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.166666666666666, 10.176470588235293, 10.176470588235293, 10.176470588235293, 10.181818181818182, 10.181818181818182, 10.181818181818182, 10.181818181818182, 10.1875, 10.1875, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.2, 10.210526315789474, 10.214285714285714, 10.214285714285714, 10.222222222222221, 10.222222222222221, 10.23076923076923, 10.238095238095237, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.25, 10.266666666666667, 10.266666666666667, 10.272727272727273, 10.272727272727273, 10.272727272727273, 10.272727272727273, 10.277777777777779, 10.277777777777779, 10.277777777777779, 10.277777777777779, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.285714285714286, 10.3, 10.3, 10.3, 10.3, 10.3, 10.3, 10.3, 10.307692307692308, 10.307692307692308, 10.307692307692308, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.333333333333334, 10.35, 10.35, 10.352941176470589, 10.352941176470589, 10.36, 10.363636363636363, 10.375, 10.375, 10.375, 10.375, 10.375, 10.375, 10.375, 10.380952380952381, 10.384615384615385, 10.384615384615385, 10.384615384615385, 10.384615384615385, 10.38888888888889, 10.38888888888889, 10.38888888888889, 10.391304347826088, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.4, 10.409090909090908, 10.416666666666666, 10.416666666666666, 10.416666666666666, 10.416666666666666, 10.421052631578947, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.428571428571429, 10.4375, 10.444444444444445, 10.444444444444445, 10.444444444444445, 10.444444444444445, 10.444444444444445, 10.444444444444445, 10.454545454545455, 10.454545454545455, 10.454545454545455, 10.454545454545455, 10.454545454545455, 10.454545454545455, 10.466666666666667, 10.472222222222221, 10.473684210526315, 10.473684210526315, 10.482758620689655, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.529411764705882, 10.55, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.555555555555555, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.571428571428571, 10.578947368421053, 10.583333333333334, 10.583333333333334, 10.583333333333334, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.6, 10.607142857142858, 10.61111111111111, 10.615384615384615, 10.615384615384615, 10.625, 10.625, 10.625, 10.625, 10.625, 10.631578947368421, 10.631578947368421, 10.636363636363637, 10.636363636363637, 10.636363636363637, 10.636363636363637, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.666666666666666, 10.6875, 10.692307692307692, 10.692307692307692, 10.7, 10.7, 10.7, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.714285714285714, 10.722222222222221, 10.727272727272727, 10.727272727272727, 10.727272727272727, 10.733333333333333, 10.736842105263158, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.75, 10.764705882352942, 10.764705882352942, 10.76923076923077, 10.777777777777779, 10.785714285714286, 10.789473684210526, 10.793103448275861, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.8, 10.806451612903226, 10.818181818181818, 10.818181818181818, 10.818181818181818, 10.825, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.833333333333334, 10.842105263157896, 10.846153846153847, 10.846153846153847, 10.846153846153847, 10.857142857142858, 10.857142857142858, 10.857142857142858, 10.857142857142858, 10.857142857142858, 10.857142857142858, 10.866666666666667, 10.866666666666667, 10.866666666666667, 10.875, 10.875, 10.875, 10.875, 10.875, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.88888888888889, 10.894736842105264, 10.9, 10.9, 10.9, 10.9, 10.909090909090908, 10.909090909090908, 10.909090909090908, 10.909090909090908, 10.909090909090908, 10.916666666666666, 10.916666666666666, 10.916666666666666, 10.916666666666666, 10.916666666666666, 10.923076923076923, 10.923076923076923, 10.923076923076923, 10.933333333333334, 10.941176470588236, 10.96, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.0, 11.043478260869565, 11.058823529411764, 11.058823529411764, 11.0625, 11.0625, 11.071428571428571, 11.071428571428571, 11.071428571428571, 11.076923076923077, 11.076923076923077, 11.076923076923077, 11.076923076923077, 11.083333333333334, 11.090909090909092, 11.090909090909092, 11.1, 11.1, 11.1, 11.1, 11.10344827586207, 11.105263157894736, 11.11111111111111, 11.11111111111111, 11.11111111111111, 11.11111111111111, 11.125, 11.125, 11.125, 11.133333333333333, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.142857142857142, 11.153846153846153, 11.153846153846153, 11.153846153846153, 11.153846153846153, 11.157894736842104, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.166666666666666, 11.172413793103448, 11.173913043478262, 11.176470588235293, 11.176470588235293, 11.176470588235293, 11.181818181818182, 11.181818181818182, 11.181818181818182, 11.181818181818182, 11.19047619047619, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.2, 11.222222222222221, 11.222222222222221, 11.222222222222221, 11.222222222222221, 11.23076923076923, 11.23076923076923, 11.23076923076923, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.25, 11.26086956521739, 11.26086956521739, 11.266666666666667, 11.266666666666667, 11.266666666666667, 11.272727272727273, 11.272727272727273, 11.277777777777779, 11.277777777777779, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.285714285714286, 11.294117647058824, 11.3, 11.3, 11.3, 11.3, 11.3, 11.3, 11.3, 11.3, 11.307692307692308, 11.31578947368421, 11.32258064516129, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.333333333333334, 11.342857142857143, 11.357142857142858, 11.363636363636363, 11.363636363636363, 11.368421052631579, 11.375, 11.375, 11.375, 11.375, 11.375, 11.375, 11.375, 11.380952380952381, 11.384615384615385, 11.384615384615385, 11.384615384615385, 11.38888888888889, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.4, 11.416666666666666, 11.416666666666666, 11.416666666666666, 11.416666666666666, 11.416666666666666, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.428571428571429, 11.4375, 11.4375, 11.444444444444445, 11.444444444444445, 11.444444444444445, 11.444444444444445, 11.454545454545455, 11.454545454545455, 11.454545454545455, 11.454545454545455, 11.454545454545455, 11.454545454545455, 11.461538461538462, 11.461538461538462, 11.461538461538462, 11.470588235294118, 11.470588235294118, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.5, 11.523809523809524, 11.526315789473685, 11.529411764705882, 11.529411764705882, 11.529411764705882, 11.538461538461538, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.545454545454545, 11.55, 11.551724137931034, 11.555555555555555, 11.555555555555555, 11.555555555555555, 11.555555555555555, 11.555555555555555, 11.555555555555555, 11.565217391304348, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.571428571428571, 11.578947368421053, 11.583333333333334, 11.583333333333334, 11.583333333333334, 11.583333333333334, 11.588235294117647, 11.588235294117647, 11.592592592592593, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.6, 11.608695652173912, 11.615384615384615, 11.615384615384615, 11.625, 11.625, 11.625, 11.625, 11.625, 11.625, 11.636363636363637, 11.636363636363637, 11.642857142857142, 11.653846153846153, 11.653846153846153, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.666666666666666, 11.6875, 11.692307692307692, 11.692307692307692, 11.692307692307692, 11.696969696969697, 11.7, 11.7, 11.705882352941176, 11.705882352941176, 11.714285714285714, 11.714285714285714, 11.714285714285714, 11.714285714285714, 11.714285714285714, 11.714285714285714, 11.72, 11.722222222222221, 11.722222222222221, 11.722222222222221, 11.727272727272727, 11.727272727272727, 11.727272727272727, 11.733333333333333, 11.733333333333333, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.75, 11.761904761904763, 11.764705882352942, 11.764705882352942, 11.76923076923077, 11.76923076923077, 11.777777777777779, 11.777777777777779, 11.777777777777779, 11.777777777777779, 11.777777777777779, 11.777777777777779, 11.785714285714286, 11.789473684210526, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8, 11.8125, 11.8125, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.818181818181818, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.833333333333334, 11.846153846153847, 11.846153846153847, 11.846153846153847, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.857142857142858, 11.866666666666667, 11.875, 11.875, 11.875, 11.875, 11.875, 11.875, 11.882352941176471, 11.882352941176471, 11.88888888888889, 11.88888888888889, 11.88888888888889, 11.88888888888889, 11.88888888888889, 11.9, 11.9, 11.9, 11.9, 11.904761904761905, 11.909090909090908, 11.909090909090908, 11.909090909090908, 11.91304347826087, 11.916666666666666, 11.916666666666666, 11.916666666666666, 11.916666666666666, 11.916666666666666, 11.923076923076923, 11.923076923076923, 11.923076923076923, 11.928571428571429, 11.933333333333334, 11.933333333333334, 11.947368421052632, 11.956521739130435, 11.962962962962964, 11.96875, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.0, 12.041666666666666, 12.055555555555555, 12.066666666666666, 12.066666666666666, 12.068965517241379, 12.071428571428571, 12.071428571428571, 12.076923076923077, 12.076923076923077, 12.083333333333334, 12.083333333333334, 12.083333333333334, 12.083333333333334, 12.083333333333334, 12.090909090909092, 12.090909090909092, 12.090909090909092, 12.090909090909092, 12.1, 12.1, 12.1, 12.1, 12.1, 12.10344827586207, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.11111111111111, 12.115384615384615, 12.12, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.125, 12.136363636363637, 12.137931034482758, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.142857142857142, 12.153846153846153, 12.153846153846153, 12.157894736842104, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.166666666666666, 12.181818181818182, 12.181818181818182, 12.181818181818182, 12.181818181818182, 12.2, 12.2, 12.2, 12.2, 12.2, 12.214285714285714, 12.214285714285714, 12.214285714285714, 12.214285714285714, 12.214285714285714, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.222222222222221, 12.23076923076923, 12.233333333333333, 12.235294117647058, 12.238095238095237, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25, 12.25925925925926, 12.264705882352942, 12.272727272727273, 12.272727272727273, 12.272727272727273, 12.272727272727273, 12.272727272727273, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.285714285714286, 12.294117647058824, 12.3, 12.3, 12.3, 12.307692307692308, 12.3125, 12.31578947368421, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.333333333333334, 12.347826086956522, 12.357142857142858, 12.363636363636363, 12.363636363636363, 12.363636363636363, 12.363636363636363, 12.368421052631579, 12.375, 12.375, 12.375, 12.375, 12.375, 12.375, 12.375, 12.375, 12.380952380952381, 12.384615384615385, 12.384615384615385, 12.384615384615385, 12.391304347826088, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.4, 12.421052631578947, 12.428571428571429, 12.428571428571429, 12.428571428571429, 12.428571428571429, 12.444444444444445, 12.444444444444445, 12.444444444444445, 12.444444444444445, 12.444444444444445, 12.454545454545455, 12.461538461538462, 12.461538461538462, 12.478260869565217, 12.478260869565217, 12.48, 12.482758620689655, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.5, 12.517241379310345, 12.521739130434783, 12.526315789473685, 12.526315789473685, 12.533333333333333, 12.538461538461538, 12.538461538461538, 12.538461538461538, 12.545454545454545, 12.545454545454545, 12.545454545454545, 12.545454545454545, 12.555555555555555, 12.555555555555555, 12.555555555555555, 12.555555555555555, 12.5625, 12.5625, 12.571428571428571, 12.571428571428571, 12.571428571428571, 12.571428571428571, 12.586206896551724, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.6, 12.61111111111111, 12.615384615384615, 12.625, 12.625, 12.625, 12.631578947368421, 12.631578947368421, 12.636363636363637, 12.636363636363637, 12.642857142857142, 12.642857142857142, 12.642857142857142, 12.647058823529411, 12.647058823529411, 12.647058823529411, 12.65, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.666666666666666, 12.68421052631579, 12.692307692307692, 12.692307692307692, 12.692307692307692, 12.696969696969697, 12.7, 12.7, 12.7, 12.7, 12.705882352941176, 12.708333333333334, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.714285714285714, 12.727272727272727, 12.727272727272727, 12.733333333333333, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.75, 12.758620689655173, 12.76923076923077, 12.771428571428572, 12.777777777777779, 12.777777777777779, 12.777777777777779, 12.777777777777779, 12.785714285714286, 12.785714285714286, 12.785714285714286, 12.785714285714286, 12.789473684210526, 12.8, 12.8, 12.8, 12.8, 12.80952380952381, 12.818181818181818, 12.818181818181818, 12.818181818181818, 12.818181818181818, 12.818181818181818, 12.818181818181818, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.833333333333334, 12.846153846153847, 12.846153846153847, 12.846153846153847, 12.846153846153847, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.857142857142858, 12.862068965517242, 12.866666666666667, 12.875, 12.875, 12.875, 12.875, 12.875, 12.88, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.88888888888889, 12.9, 12.9, 12.9, 12.909090909090908, 12.909090909090908, 12.909090909090908, 12.909090909090908, 12.916666666666666, 12.916666666666666, 12.916666666666666, 12.923076923076923, 12.923076923076923, 12.925925925925926, 12.928571428571429, 12.933333333333334, 12.941176470588236, 12.944444444444445, 12.952380952380953, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.0, 13.038461538461538, 13.043478260869565, 13.05, 13.05, 13.058823529411764, 13.058823529411764, 13.066666666666666, 13.071428571428571, 13.071428571428571, 13.076923076923077, 13.076923076923077, 13.083333333333334, 13.090909090909092, 13.095238095238095, 13.1, 13.1, 13.1, 13.1, 13.1, 13.1, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.11111111111111, 13.117647058823529, 13.125, 13.125, 13.125, 13.125, 13.128205128205128, 13.130434782608695, 13.133333333333333, 13.133333333333333, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.142857142857142, 13.15, 13.153846153846153, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.166666666666666, 13.173913043478262, 13.176470588235293, 13.181818181818182, 13.1875, 13.1875, 13.192307692307692, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.2, 13.210526315789474, 13.210526315789474, 13.214285714285714, 13.214285714285714, 13.214285714285714, 13.217391304347826, 13.222222222222221, 13.222222222222221, 13.222222222222221, 13.222222222222221, 13.222222222222221, 13.222222222222221, 13.227272727272727, 13.23076923076923, 13.23076923076923, 13.23076923076923, 13.23076923076923, 13.235294117647058, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.25, 13.266666666666667, 13.266666666666667, 13.272727272727273, 13.272727272727273, 13.285714285714286, 13.285714285714286, 13.285714285714286, 13.285714285714286, 13.291666666666666, 13.291666666666666, 13.294117647058824, 13.294117647058824, 13.294117647058824, 13.294117647058824, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.3, 13.307692307692308, 13.307692307692308, 13.3125, 13.32, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.333333333333334, 13.347826086956522, 13.35, 13.352941176470589, 13.352941176470589, 13.357142857142858, 13.357142857142858, 13.357142857142858, 13.357142857142858, 13.363636363636363, 13.363636363636363, 13.363636363636363, 13.363636363636363, 13.366666666666667, 13.368421052631579, 13.368421052631579, 13.375, 13.375, 13.375, 13.375, 13.375, 13.384615384615385, 13.384615384615385, 13.384615384615385, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.4, 13.407407407407407, 13.409090909090908, 13.409090909090908, 13.409090909090908, 13.416666666666666, 13.416666666666666, 13.416666666666666, 13.416666666666666, 13.416666666666666, 13.428571428571429, 13.428571428571429, 13.428571428571429, 13.428571428571429, 13.428571428571429, 13.434782608695652, 13.434782608695652, 13.4375, 13.44, 13.444444444444445, 13.454545454545455, 13.454545454545455, 13.454545454545455, 13.461538461538462, 13.461538461538462, 13.472222222222221, 13.473684210526315, 13.476190476190476, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.5, 13.515151515151516, 13.521739130434783, 13.538461538461538, 13.545454545454545, 13.545454545454545, 13.545454545454545, 13.555555555555555, 13.555555555555555, 13.555555555555555, 13.5625, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.571428571428571, 13.583333333333334, 13.583333333333334, 13.583333333333334, 13.583333333333334, 13.588235294117647, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.6, 13.607142857142858, 13.615384615384615, 13.615384615384615, 13.625, 13.625, 13.625, 13.625, 13.625, 13.625, 13.625, 13.625, 13.631578947368421, 13.636363636363637, 13.636363636363637, 13.636363636363637, 13.636363636363637, 13.636363636363637, 13.64, 13.642857142857142, 13.65, 13.653846153846153, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.666666666666666, 13.681818181818182, 13.6875, 13.7, 13.7, 13.7, 13.703703703703704, 13.714285714285714, 13.714285714285714, 13.714285714285714, 13.714285714285714, 13.714285714285714, 13.722222222222221, 13.722222222222221, 13.722222222222221, 13.727272727272727, 13.727272727272727, 13.733333333333333, 13.733333333333333, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.75, 13.764705882352942, 13.76923076923077, 13.76923076923077, 13.772727272727273, 13.777777777777779, 13.785714285714286, 13.785714285714286, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.8, 13.818181818181818, 13.818181818181818, 13.818181818181818, 13.818181818181818, 13.818181818181818, 13.823529411764707, 13.833333333333334, 13.833333333333334, 13.833333333333334, 13.833333333333334, 13.833333333333334, 13.846153846153847, 13.85, 13.857142857142858, 13.857142857142858, 13.857142857142858, 13.875, 13.875, 13.875, 13.875, 13.875, 13.875, 13.875, 13.875, 13.88888888888889, 13.88888888888889, 13.88888888888889, 13.9, 13.9, 13.9, 13.9, 13.9, 13.904761904761905, 13.916666666666666, 13.916666666666666, 13.923076923076923, 13.923076923076923, 13.923076923076923, 13.933333333333334, 13.933333333333334, 13.933333333333334, 13.933333333333334, 13.944444444444445, 13.947368421052632, 13.962962962962964, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.0, 14.043478260869565, 14.058823529411764, 14.0625, 14.066666666666666, 14.066666666666666, 14.066666666666666, 14.066666666666666, 14.071428571428571, 14.071428571428571, 14.08695652173913, 14.08695652173913, 14.090909090909092, 14.090909090909092, 14.090909090909092, 14.1, 14.11111111111111, 14.11111111111111, 14.11111111111111, 14.11111111111111, 14.117647058823529, 14.125, 14.125, 14.125, 14.125, 14.125, 14.130434782608695, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.142857142857142, 14.153846153846153, 14.153846153846153, 14.153846153846153, 14.166666666666666, 14.166666666666666, 14.166666666666666, 14.166666666666666, 14.166666666666666, 14.166666666666666, 14.176470588235293, 14.181818181818182, 14.181818181818182, 14.181818181818182, 14.181818181818182, 14.181818181818182, 14.1875, 14.2, 14.2, 14.2, 14.2, 14.2, 14.2, 14.2, 14.2, 14.214285714285714, 14.222222222222221, 14.222222222222221, 14.222222222222221, 14.23076923076923, 14.235294117647058, 14.25, 14.25, 14.25, 14.25, 14.25, 14.25, 14.25, 14.25, 14.266666666666667, 14.272727272727273, 14.272727272727273, 14.272727272727273, 14.272727272727273, 14.28, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.285714285714286, 14.3, 14.3125, 14.3125, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.333333333333334, 14.341463414634147, 14.342105263157896, 14.347826086956522, 14.35, 14.35, 14.35, 14.35, 14.357142857142858, 14.36, 14.363636363636363, 14.363636363636363, 14.363636363636363, 14.363636363636363, 14.363636363636363, 14.375, 14.375, 14.375, 14.375, 14.375, 14.375, 14.375, 14.384615384615385, 14.38888888888889, 14.391304347826088, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.4, 14.411764705882353, 14.416666666666666, 14.416666666666666, 14.421052631578947, 14.428571428571429, 14.428571428571429, 14.428571428571429, 14.428571428571429, 14.428571428571429, 14.428571428571429, 14.444444444444445, 14.444444444444445, 14.444444444444445, 14.444444444444445, 14.45, 14.454545454545455, 14.454545454545455, 14.461538461538462, 14.461538461538462, 14.473684210526315, 14.473684210526315, 14.476190476190476, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.5, 14.533333333333333, 14.538461538461538, 14.538461538461538, 14.538461538461538, 14.538461538461538, 14.545454545454545, 14.545454545454545, 14.55, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.555555555555555, 14.5625, 14.5625, 14.571428571428571, 14.571428571428571, 14.571428571428571, 14.571428571428571, 14.571428571428571, 14.583333333333334, 14.588235294117647, 14.588235294117647, 14.592592592592593, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.6, 14.61111111111111, 14.61111111111111, 14.615384615384615, 14.615384615384615, 14.615384615384615, 14.625, 14.625, 14.625, 14.625, 14.625, 14.625, 14.631578947368421, 14.636363636363637, 14.636363636363637, 14.636363636363637, 14.636363636363637, 14.636363636363637, 14.642857142857142, 14.647058823529411, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.666666666666666, 14.68421052631579, 14.68421052631579, 14.6875, 14.6875, 14.692307692307692, 14.7, 14.7, 14.714285714285714, 14.714285714285714, 14.714285714285714, 14.722222222222221, 14.727272727272727, 14.727272727272727, 14.73076923076923, 14.733333333333333, 14.733333333333333, 14.733333333333333, 14.742857142857142, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.75, 14.763157894736842, 14.76923076923077, 14.774193548387096, 14.777777777777779, 14.777777777777779, 14.782608695652174, 14.785714285714286, 14.785714285714286, 14.8, 14.8, 14.8, 14.8, 14.8, 14.805555555555555, 14.818181818181818, 14.823529411764707, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.833333333333334, 14.846153846153847, 14.846153846153847, 14.857142857142858, 14.857142857142858, 14.857142857142858, 14.857142857142858, 14.857142857142858, 14.857142857142858, 14.875, 14.875, 14.875, 14.875, 14.875, 14.875, 14.88888888888889, 14.88888888888889, 14.88888888888889, 14.88888888888889, 14.88888888888889, 14.909090909090908, 14.916666666666666, 14.916666666666666, 14.923076923076923, 14.923076923076923, 14.928571428571429, 14.928571428571429, 14.928571428571429, 14.933333333333334, 14.941176470588236, 14.945945945945946, 14.964285714285714, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.0, 15.058823529411764, 15.058823529411764, 15.0625, 15.071428571428571, 15.076923076923077, 15.08, 15.083333333333334, 15.08695652173913, 15.087301587301587, 15.090909090909092, 15.090909090909092, 15.090909090909092, 15.1, 15.1, 15.105263157894736, 15.11111111111111, 15.11111111111111, 15.11111111111111, 15.11111111111111, 15.11111111111111, 15.11111111111111, 15.125, 15.133333333333333, 15.142857142857142, 15.142857142857142, 15.142857142857142, 15.142857142857142, 15.15, 15.16, 15.16, 15.166666666666666, 15.166666666666666, 15.166666666666666, 15.166666666666666, 15.181818181818182, 15.181818181818182, 15.1875, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.2, 15.214285714285714, 15.222222222222221, 15.222222222222221, 15.222222222222221, 15.226415094339623, 15.23076923076923, 15.235294117647058, 15.25, 15.25, 15.25, 15.25, 15.25, 15.25, 15.266666666666667, 15.266666666666667, 15.272727272727273, 15.272727272727273, 15.272727272727273, 15.277777777777779, 15.285714285714286, 15.285714285714286, 15.285714285714286, 15.285714285714286, 15.291666666666666, 15.291666666666666, 15.3, 15.3, 15.3, 15.3, 15.3, 15.307692307692308, 15.307692307692308, 15.31578947368421, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.333333333333334, 15.357142857142858, 15.363636363636363, 15.363636363636363, 15.368421052631579, 15.375, 15.375, 15.375, 15.38888888888889, 15.4, 15.4, 15.4, 15.4, 15.4, 15.4, 15.4, 15.411764705882353, 15.411764705882353, 15.416666666666666, 15.416666666666666, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.428571428571429, 15.434782608695652, 15.444444444444445, 15.444444444444445, 15.454545454545455, 15.454545454545455, 15.454545454545455, 15.461538461538462, 15.461538461538462, 15.461538461538462, 15.470588235294118, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.5, 15.517241379310345, 15.523809523809524, 15.538461538461538, 15.538461538461538, 15.541666666666666, 15.541666666666666, 15.545454545454545, 15.545454545454545, 15.55, 15.555555555555555, 15.5625, 15.571428571428571, 15.571428571428571, 15.571428571428571, 15.583333333333334, 15.583333333333334, 15.583333333333334, 15.583333333333334, 15.588235294117647, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.6, 15.607142857142858, 15.615384615384615, 15.625, 15.625, 15.625, 15.625, 15.625, 15.636363636363637, 15.65, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.666666666666666, 15.6875, 15.692307692307692, 15.692307692307692, 15.695652173913043, 15.695652173913043, 15.7, 15.7, 15.7, 15.7, 15.7, 15.705882352941176, 15.705882352941176, 15.708333333333334, 15.709677419354838, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.714285714285714, 15.727272727272727, 15.727272727272727, 15.733333333333333, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.75, 15.777777777777779, 15.777777777777779, 15.777777777777779, 15.785714285714286, 15.785714285714286, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8, 15.8125, 15.818181818181818, 15.818181818181818, 15.818181818181818, 15.823529411764707, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.833333333333334, 15.83673469387755, 15.84, 15.857142857142858, 15.857142857142858, 15.866666666666667, 15.866666666666667, 15.866666666666667, 15.875, 15.875, 15.875, 15.88888888888889, 15.9, 15.9, 15.9, 15.9, 15.909090909090908, 15.923076923076923, 15.928571428571429, 15.928571428571429, 15.933333333333334, 15.9375, 15.954545454545455, 15.96, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.0, 16.05263157894737, 16.055555555555557, 16.0625, 16.076923076923077, 16.083333333333332, 16.1, 16.1, 16.105263157894736, 16.11111111111111, 16.11111111111111, 16.125, 16.125, 16.125, 16.125, 16.133333333333333, 16.142857142857142, 16.142857142857142, 16.142857142857142, 16.153846153846153, 16.157894736842106, 16.166666666666668, 16.181818181818183, 16.19047619047619, 16.193548387096776, 16.2, 16.2, 16.2, 16.2, 16.217391304347824, 16.22222222222222, 16.22222222222222, 16.25, 16.25, 16.25, 16.25, 16.25, 16.25, 16.25, 16.263157894736842, 16.272727272727273, 16.27777777777778, 16.285714285714285, 16.285714285714285, 16.285714285714285, 16.285714285714285, 16.285714285714285, 16.307692307692307, 16.307692307692307, 16.31578947368421, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.333333333333332, 16.357142857142858, 16.375, 16.375, 16.379310344827587, 16.4, 16.4, 16.4, 16.4, 16.4, 16.4, 16.4, 16.4, 16.40909090909091, 16.41176470588235, 16.416666666666668, 16.428571428571427, 16.4375, 16.448275862068964, 16.45, 16.454545454545453, 16.46153846153846, 16.46153846153846, 16.46153846153846, 16.466666666666665, 16.466666666666665, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.5, 16.53846153846154, 16.555555555555557, 16.555555555555557, 16.566666666666666, 16.571428571428573, 16.571428571428573, 16.571428571428573, 16.571428571428573, 16.571428571428573, 16.583333333333332, 16.58695652173913, 16.6, 16.6, 16.6, 16.6, 16.6, 16.6, 16.6, 16.615384615384617, 16.625, 16.625, 16.636363636363637, 16.636363636363637, 16.636363636363637, 16.636363636363637, 16.642857142857142, 16.647058823529413, 16.647058823529413, 16.666666666666668, 16.666666666666668, 16.666666666666668, 16.666666666666668, 16.666666666666668, 16.666666666666668, 16.68421052631579, 16.692307692307693, 16.692307692307693, 16.714285714285715, 16.714285714285715, 16.714285714285715, 16.714285714285715, 16.72, 16.727272727272727, 16.727272727272727, 16.733333333333334, 16.75, 16.75, 16.75, 16.76923076923077, 16.77777777777778, 16.77777777777778, 16.77777777777778, 16.77777777777778, 16.785714285714285, 16.8, 16.8, 16.8, 16.8, 16.8, 16.8, 16.8, 16.80952380952381, 16.818181818181817, 16.818181818181817, 16.823529411764707, 16.823529411764707, 16.82758620689655, 16.833333333333332, 16.833333333333332, 16.833333333333332, 16.833333333333332, 16.846153846153847, 16.857142857142858, 16.857142857142858, 16.857142857142858, 16.857142857142858, 16.863636363636363, 16.869565217391305, 16.875, 16.875, 16.88888888888889, 16.88888888888889, 16.892857142857142, 16.9, 16.904761904761905, 16.90909090909091, 16.90909090909091, 16.916666666666668, 16.916666666666668, 16.933333333333334, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.0, 17.035714285714285, 17.05263157894737, 17.058823529411764, 17.076923076923077, 17.09090909090909, 17.1, 17.11111111111111, 17.11111111111111, 17.11111111111111, 17.114754098360656, 17.125, 17.125, 17.142857142857142, 17.15, 17.153846153846153, 17.153846153846153, 17.166666666666668, 17.166666666666668, 17.166666666666668, 17.166666666666668, 17.166666666666668, 17.181818181818183, 17.181818181818183, 17.181818181818183, 17.2, 17.2, 17.2, 17.2, 17.2, 17.22222222222222, 17.23076923076923, 17.235294117647058, 17.243243243243242, 17.25, 17.25, 17.25, 17.25, 17.266666666666666, 17.272727272727273, 17.272727272727273, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.285714285714285, 17.307692307692307, 17.333333333333332, 17.333333333333332, 17.333333333333332, 17.333333333333332, 17.347826086956523, 17.35, 17.357142857142858, 17.375, 17.375, 17.384615384615383, 17.4, 17.4, 17.4, 17.4, 17.4, 17.4, 17.419354838709676, 17.428571428571427, 17.428571428571427, 17.444444444444443, 17.46153846153846, 17.470588235294116, 17.470588235294116, 17.48148148148148, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.5, 17.533333333333335, 17.545454545454547, 17.555555555555557, 17.555555555555557, 17.555555555555557, 17.555555555555557, 17.555555555555557, 17.56, 17.571428571428573, 17.571428571428573, 17.583333333333332, 17.58823529411765, 17.59259259259259, 17.6, 17.6, 17.6, 17.6, 17.6, 17.615384615384617, 17.625, 17.625, 17.63157894736842, 17.636363636363637, 17.636363636363637, 17.636363636363637, 17.636363636363637, 17.636363636363637, 17.652173913043477, 17.666666666666668, 17.666666666666668, 17.666666666666668, 17.666666666666668, 17.692307692307693, 17.714285714285715, 17.714285714285715, 17.714285714285715, 17.75, 17.75, 17.75, 17.75, 17.76923076923077, 17.772727272727273, 17.77777777777778, 17.77777777777778, 17.8, 17.8, 17.80952380952381, 17.80952380952381, 17.80952380952381, 17.8125, 17.818181818181817, 17.818181818181817, 17.818181818181817, 17.833333333333332, 17.846153846153847, 17.857142857142858, 17.857142857142858, 17.857142857142858, 17.875, 17.892857142857142, 17.9, 17.9, 17.916666666666668, 17.928571428571427, 17.975609756097562, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0, 18.0625, 18.066666666666666, 18.074074074074073, 18.074074074074073, 18.1, 18.1, 18.125, 18.133333333333333, 18.142857142857142, 18.142857142857142, 18.142857142857142, 18.15, 18.166666666666668, 18.166666666666668, 18.181818181818183, 18.1875, 18.2, 18.2, 18.2, 18.22222222222222, 18.22222222222222, 18.25, 18.26086956521739, 18.272727272727273, 18.285714285714285, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.333333333333332, 18.36, 18.363636363636363, 18.375, 18.384615384615383, 18.4, 18.4, 18.4, 18.4, 18.428571428571427, 18.4375, 18.444444444444443, 18.46153846153846, 18.473684210526315, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.5, 18.516129032258064, 18.545454545454547, 18.545454545454547, 18.545454545454547, 18.555555555555557, 18.566666666666666, 18.571428571428573, 18.58823529411765, 18.6, 18.61111111111111, 18.625, 18.642857142857142, 18.647058823529413, 18.666666666666668, 18.666666666666668, 18.666666666666668, 18.68421052631579, 18.69047619047619, 18.727272727272727, 18.75, 18.75, 18.75, 18.75, 18.75, 18.75, 18.75, 18.8, 18.8, 18.80952380952381, 18.818181818181817, 18.833333333333332, 18.833333333333332, 18.842105263157894, 18.857142857142858, 18.857142857142858, 18.857142857142858, 18.875, 18.875, 18.892857142857142, 18.9, 18.90909090909091, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0, 19.0625, 19.1, 19.1, 19.106382978723403, 19.125, 19.125, 19.142857142857142, 19.142857142857142, 19.166666666666668, 19.166666666666668, 19.175, 19.181818181818183, 19.2, 19.25, 19.25, 19.25, 19.25, 19.26086956521739, 19.285714285714285, 19.294117647058822, 19.307692307692307, 19.324324324324323, 19.333333333333332, 19.333333333333332, 19.333333333333332, 19.338983050847457, 19.375, 19.4, 19.4375, 19.454545454545453, 19.454545454545453, 19.5, 19.5, 19.5, 19.5, 19.5, 19.517241379310345, 19.53846153846154, 19.545454545454547, 19.548387096774192, 19.571428571428573, 19.6, 19.615384615384617, 19.61904761904762, 19.642857142857142, 19.666666666666668, 19.714285714285715, 19.714285714285715, 19.727272727272727, 19.727272727272727, 19.75, 19.8, 19.80952380952381, 19.846153846153847, 19.857142857142858, 19.857142857142858, 19.88888888888889, 19.90909090909091, 19.90909090909091, 19.91891891891892, 19.941176470588236, 19.96969696969697, 20.0, 20.0, 20.0, 20.0, 20.0, 20.0, 20.0, 20.125, 20.142857142857142, 20.142857142857142, 20.166666666666668, 20.2, 20.2, 20.2, 20.2, 20.25, 20.3, 20.31578947368421, 20.333333333333332, 20.333333333333332, 20.333333333333332, 20.346153846153847, 20.384615384615383, 20.416666666666668, 20.428571428571427, 20.444444444444443, 20.5, 20.5, 20.5, 20.5, 20.5, 20.5, 20.5, 20.545454545454547, 20.555555555555557, 20.571428571428573, 20.583333333333332, 20.6, 20.625, 20.636363636363637, 20.666666666666668, 20.666666666666668, 20.705882352941178, 20.714285714285715, 20.75, 20.75, 20.8, 20.8, 20.8, 20.857142857142858, 20.857142857142858, 21.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.1, 21.133333333333333, 21.181818181818183, 21.2, 21.2, 21.2, 21.25, 21.25, 21.25, 21.266666666666666, 21.333333333333332, 21.333333333333332, 21.4, 21.4375, 21.444444444444443, 21.476190476190474, 21.6, 21.6, 21.625, 21.666666666666668, 21.666666666666668, 21.714285714285715, 21.75, 21.75, 21.818181818181817, 21.904761904761905, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.083333333333332, 22.125, 22.166666666666668, 22.22222222222222, 22.25, 22.25, 22.333333333333332, 22.333333333333332, 22.333333333333332, 22.333333333333332, 22.583333333333332, 22.583333333333332, 22.642857142857142, 22.666666666666668, 22.75, 22.77777777777778, 22.8, 22.8, 22.9, 22.9, 22.9, 23.0, 23.0, 23.0, 23.0, 23.0, 23.11111111111111, 23.166666666666668, 23.166666666666668, 23.17391304347826, 23.25, 23.272727272727273, 23.285714285714285, 23.38888888888889, 23.416666666666668, 23.45945945945946, 23.5, 23.75, 23.833333333333332, 23.863636363636363, 24.0, 24.0, 24.0, 24.0, 24.0, 24.133333333333333, 24.166666666666668, 24.285714285714285, 24.4, 24.5, 24.666666666666668, 24.727272727272727, 25.0, 25.0, 25.2, 25.4, 25.5, 25.666666666666668, 25.714285714285715, 25.75, 25.75, 26.25, 26.333333333333332, 26.428571428571427, 26.625, 27.0, 27.0, 27.0, 27.25, 27.333333333333332, 28.666666666666668, 29.0, 30.0, 30.0, 30.0, 31.0, 31.0, 31.25, 31.333333333333332, 31.5, 31.833333333333332, 32.0, 32.0, 32.22222222222222, 32.25, 32.42857142857143, 32.857142857142854, 33.0, 34.0, 34.5, 34.75, 35.0, 36.25, 38.0, 39.0, 39.0, 40.0, 41.5, 42.0, 42.333333333333336, 50.0, 51.0, 52.4, 60.0]}],\n",
" {\"template\": {\"data\": {\"bar\": [{\"error_x\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"error_y\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"bar\"}], \"barpolar\": [{\"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"barpolar\"}], \"carpet\": [{\"aaxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"baxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"type\": \"carpet\"}], \"choropleth\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"choropleth\"}], \"contour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"contour\"}], \"contourcarpet\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"contourcarpet\"}], \"heatmap\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmap\"}], \"heatmapgl\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmapgl\"}], \"histogram\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"histogram\"}], \"histogram2d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2d\"}], \"histogram2dcontour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2dcontour\"}], \"mesh3d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"mesh3d\"}], \"parcoords\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"parcoords\"}], \"scatter\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter\"}], \"scatter3d\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter3d\"}], \"scattercarpet\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattercarpet\"}], \"scattergeo\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergeo\"}], \"scattergl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergl\"}], \"scattermapbox\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattermapbox\"}], \"scatterpolar\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolar\"}], \"scatterpolargl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolargl\"}], \"scatterternary\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterternary\"}], \"surface\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"surface\"}], \"table\": [{\"cells\": {\"fill\": {\"color\": \"#EBF0F8\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"header\": {\"fill\": {\"color\": \"#C8D4E3\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"type\": \"table\"}]}, \"layout\": {\"annotationdefaults\": {\"arrowcolor\": \"#2a3f5f\", \"arrowhead\": 0, \"arrowwidth\": 1}, \"colorscale\": {\"diverging\": [[0, \"#8e0152\"], [0.1, \"#c51b7d\"], [0.2, \"#de77ae\"], [0.3, \"#f1b6da\"], [0.4, \"#fde0ef\"], [0.5, \"#f7f7f7\"], [0.6, \"#e6f5d0\"], [0.7, \"#b8e186\"], [0.8, \"#7fbc41\"], [0.9, \"#4d9221\"], [1, \"#276419\"]], \"sequential\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"sequentialminus\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]]}, \"colorway\": [\"#636efa\", \"#EF553B\", \"#00cc96\", \"#ab63fa\", \"#FFA15A\", \"#19d3f3\", \"#FF6692\", \"#B6E880\", \"#FF97FF\", \"#FECB52\"], \"font\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"geo\": {\"bgcolor\": \"white\", \"lakecolor\": \"white\", \"landcolor\": \"#E5ECF6\", \"showlakes\": true, \"showland\": true, \"subunitcolor\": \"white\"}, \"hoverlabel\": {\"align\": \"left\"}, \"hovermode\": \"closest\", \"mapbox\": {\"style\": \"light\"}, \"paper_bgcolor\": \"white\", \"plot_bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"polar\": {\"angularaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"radialaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"scene\": {\"xaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"yaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"zaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}}, \"shapedefaults\": {\"line\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}}, \"ternary\": {\"aaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"baxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"caxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"title\": {\"x\": 0.05}, \"xaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}, \"yaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}}}},\n",
" {\"responsive\": true}\n",
" ).then(function(){\n",
" \n",
"var gd = document.getElementById('12a3645c-404a-4f52-b7f0-3896805d9d03');\n",
"var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
" var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
" if (!display || display === 'none') {{\n",
" console.log([gd, 'removed!']);\n",
" Plotly.purge(gd);\n",
" observer.disconnect();\n",
" }}\n",
"}});\n",
"\n",
"// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
"var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
"if (notebookContainer) {{\n",
" x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
"// Listen for the clearing of the current output cell\n",
"var outputEl = gd.closest('.output');\n",
"if (outputEl) {{\n",
" x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
" })\n",
" };\n",
" });\n",
" </script>\n",
" </div>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/markdown": [
"### distribution of keyword ratio"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.Markdown object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"application/vnd.plotly.v1+json": {
"config": {
"linkText": "Export to plot.ly",
"plotlyServerURL": "https://plot.ly",
"showLink": false
},
"data": [
{
"cumulative": {
"enabled": true
},
"type": "histogram",
"x": [
0.5,
0.5555555555555556,
0.6666666666666666,
0.6666666666666666,
0.6666666666666666,
0.6666666666666666,
0.7,
0.75,
0.8,
0.8333333333333334,
0.8333333333333334,
0.9285714285714286,
0.9411764705882353,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1,
1.0666666666666667,
1.1,
1.1111111111111112,
1.1111111111111112,
1.1428571428571428,
1.1428571428571428,
1.1428571428571428,
1.1666666666666667,
1.1818181818181819,
1.1891891891891893,
1.2,
1.2,
1.2,
1.2,
1.25,
1.25,
1.25,
1.25,
1.2666666666666666,
1.2666666666666666,
1.2857142857142858,
1.2857142857142858,
1.2857142857142858,
1.2962962962962963,
1.2962962962962963,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3333333333333333,
1.3529411764705883,
1.375,
1.3846153846153846,
1.4,
1.4,
1.4,
1.4,
1.4,
1.4285714285714286,
1.4285714285714286,
1.4285714285714286,
1.4285714285714286,
1.434782608695652,
1.4444444444444444,
1.4444444444444444,
1.4444444444444444,
1.4545454545454546,
1.4545454545454546,
1.4705882352941178,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5,
1.5333333333333334,
1.5384615384615385,
1.5454545454545454,
1.5555555555555556,
1.5555555555555556,
1.5555555555555556,
1.5555555555555556,
1.5555555555555556,
1.5555555555555556,
1.56,
1.5625,
1.5714285714285714,
1.5714285714285714,
1.5714285714285714,
1.5714285714285714,
1.5714285714285714,
1.5714285714285714,
1.5789473684210527,
1.5789473684210527,
1.5833333333333333,
1.5833333333333333,
1.5925925925925926,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6,
1.6071428571428572,
1.6111111111111112,
1.6153846153846154,
1.625,
1.625,
1.625,
1.625,
1.625,
1.625,
1.6349206349206349,
1.6363636363636365,
1.6428571428571428,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6666666666666667,
1.6842105263157894,
1.7,
1.7,
1.7058823529411764,
1.7142857142857142,
1.7142857142857142,
1.7142857142857142,
1.7142857142857142,
1.7142857142857142,
1.7142857142857142,
1.7272727272727273,
1.7272727272727273,
1.7272727272727273,
1.7272727272727273,
1.7333333333333334,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.75,
1.76,
1.7647058823529411,
1.7692307692307692,
1.7692307692307692,
1.7692307692307692,
1.7692307692307692,
1.7777777777777777,
1.7777777777777777,
1.7777777777777777,
1.7777777777777777,
1.7777777777777777,
1.7857142857142858,
1.7894736842105263,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8,
1.8181818181818181,
1.8181818181818181,
1.8181818181818181,
1.8181818181818181,
1.8181818181818181,
1.8181818181818181,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8333333333333333,
1.8461538461538463,
1.8461538461538463,
1.8461538461538463,
1.8461538461538463,
1.85,
1.8518518518518519,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8571428571428572,
1.8636363636363635,
1.8636363636363635,
1.8666666666666667,
1.8666666666666667,
1.875,
1.875,
1.875,
1.875,
1.875,
1.875,
1.875,
1.875,
1.8823529411764706,
1.8888888888888888,
1.8888888888888888,
1.8888888888888888,
1.8909090909090909,
1.894736842105263,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9,
1.9090909090909092,
1.9090909090909092,
1.9090909090909092,
1.9090909090909092,
1.9090909090909092,
1.9090909090909092,
1.9142857142857144,
1.9166666666666667,
1.9166666666666667,
1.9166666666666667,
1.9166666666666667,
1.9166666666666667,
1.9230769230769231,
1.9230769230769231,
1.9230769230769231,
1.9230769230769231,
1.9230769230769231,
1.9285714285714286,
1.9285714285714286,
1.9285714285714286,
1.9285714285714286,
1.9333333333333333,
1.9333333333333333,
1.9375,
1.9411764705882353,
1.9428571428571428,
1.9473684210526316,
1.9473684210526316,
1.9523809523809523,
1.9523809523809523,
1.9545454545454546,
1.9565217391304348,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2.0303030303030303,
2.04,
2.0416666666666665,
2.0454545454545454,
2.0454545454545454,
2.05,
2.0526315789473686,
2.0555555555555554,
2.0555555555555554,
2.0588235294117645,
2.0588235294117645,
2.0625,
2.0625,
2.064516129032258,
2.066666666666667,
2.066666666666667,
2.0689655172413794,
2.0714285714285716,
2.0714285714285716,
2.076923076923077,
2.076923076923077,
2.076923076923077,
2.076923076923077,
2.076923076923077,
2.081081081081081,
2.0816326530612246,
2.0833333333333335,
2.0833333333333335,
2.0833333333333335,
2.0833333333333335,
2.0833333333333335,
2.0869565217391304,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.090909090909091,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1,
2.1052631578947367,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.111111111111111,
2.1153846153846154,
2.1176470588235294,
2.1176470588235294,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.125,
2.1333333333333333,
2.1333333333333333,
2.1333333333333333,
2.1333333333333333,
2.1333333333333333,
2.1363636363636362,
2.1363636363636362,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.142857142857143,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.1538461538461537,
2.16,
2.161290322580645,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.1666666666666665,
2.176470588235294,
2.176470588235294,
2.1785714285714284,
2.1794871794871793,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1818181818181817,
2.1842105263157894,
2.185185185185185,
2.185185185185185,
2.1875,
2.1875,
2.1875,
2.1875,
2.1904761904761907,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.2,
2.210526315789474,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2142857142857144,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2222222222222223,
2.2241379310344827,
2.227272727272727,
2.2285714285714286,
2.230769230769231,
2.230769230769231,
2.230769230769231,
2.230769230769231,
2.230769230769231,
2.235294117647059,
2.235294117647059,
2.235294117647059,
2.235294117647059,
2.235294117647059,
2.238095238095238,
2.24,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.25,
2.257142857142857,
2.259259259259259,
2.263157894736842,
2.263157894736842,
2.2666666666666666,
2.2666666666666666,
2.2666666666666666,
2.269230769230769,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.272727272727273,
2.2777777777777777,
2.2777777777777777,
2.2777777777777777,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2857142857142856,
2.2916666666666665,
2.2941176470588234,
2.2941176470588234,
2.2941176470588234,
2.2962962962962963,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.3,
2.303030303030303,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.3076923076923075,
2.310344827586207,
2.310344827586207,
2.3125,
2.3125,
2.3125,
2.3125,
2.32,
2.3214285714285716,
2.3225806451612905,
2.323529411764706,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3333333333333335,
2.3461538461538463,
2.3461538461538463,
2.347826086956522,
2.35,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.357142857142857,
2.36,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3636363636363638,
2.3684210526315788,
2.3684210526315788,
2.3684210526315788,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.375,
2.380952380952381,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.3846153846153846,
2.388888888888889,
2.388888888888889,
2.388888888888889,
2.388888888888889,
2.388888888888889,
2.391304347826087,
2.393939393939394,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.4,
2.409090909090909,
2.411764705882353,
2.411764705882353,
2.411764705882353,
2.411764705882353,
2.411764705882353,
2.413793103448276,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4166666666666665,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4285714285714284,
2.4375,
2.4375,
2.4375,
2.4375,
2.4375,
2.4375,
2.44,
2.44,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4444444444444446,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4545454545454546,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4615384615384617,
2.4642857142857144,
2.466666666666667,
2.466666666666667,
2.466666666666667,
2.466666666666667,
2.466666666666667,
2.466666666666667,
2.4705882352941178,
2.4705882352941178,
2.4705882352941178,
2.473684210526316,
2.473684210526316,
2.475,
2.4782608695652173,
2.4782608695652173,
2.4827586206896552,
2.4827586206896552,
2.4893617021276597,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5,
2.5172413793103448,
2.5185185185185186,
2.5185185185185186,
2.5238095238095237,
2.5238095238095237,
2.526315789473684,
2.526315789473684,
2.5277777777777777,
2.5294117647058822,
2.533333333333333,
2.533333333333333,
2.533333333333333,
2.533333333333333,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5384615384615383,
2.5416666666666665,
2.542372881355932,
2.5428571428571427,
2.5454545454545454,
2.5454545454545454,
2.5454545454545454,
2.5454545454545454,
2.5454545454545454,
2.55,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5555555555555554,
2.5625,
2.5625,
2.566666666666667,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5714285714285716,
2.5789473684210527,
2.5789473684210527,
2.5789473684210527,
2.5789473684210527,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.5833333333333335,
2.588235294117647,
2.588235294117647,
2.588235294117647,
2.588235294117647,
2.588235294117647,
2.588235294117647,
2.590909090909091,
2.5945945945945947,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.6,
2.607142857142857,
2.608695652173913,
2.611111111111111,
2.611111111111111,
2.611111111111111,
2.611111111111111,
2.611111111111111,
2.6129032258064515,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6153846153846154,
2.6176470588235294,
2.619047619047619,
2.6206896551724137,
2.6206896551724137,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.625,
2.6296296296296298,
2.6315789473684212,
2.6315789473684212,
2.6315789473684212,
2.6315789473684212,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.6363636363636362,
2.64,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.642857142857143,
2.6470588235294117,
2.6470588235294117,
2.6470588235294117,
2.6470588235294117,
2.6470588235294117,
2.6470588235294117,
2.65,
2.65,
2.652173913043478,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6666666666666665,
2.6744186046511627,
2.6785714285714284,
2.6818181818181817,
2.6818181818181817,
2.6818181818181817,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6842105263157894,
2.6875,
2.6875,
2.689655172413793,
2.689655172413793,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6923076923076925,
2.6956521739130435,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7,
2.7058823529411766,
2.7058823529411766,
2.7058823529411766,
2.7058823529411766,
2.7058823529411766,
2.7083333333333335,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.7142857142857144,
2.72,
2.72,
2.7222222222222223,
2.7222222222222223,
2.7222222222222223,
2.7222222222222223,
2.7222222222222223,
2.7241379310344827,
2.7241379310344827,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.727272727272727,
2.7333333333333334,
2.7333333333333334,
2.7333333333333334,
2.7333333333333334,
2.7333333333333334,
2.736842105263158,
2.739130434782609,
2.739130434782609,
2.739130434782609,
2.739130434782609,
2.739130434782609,
2.74468085106383,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.75,
2.757575757575758,
2.757575757575758,
2.7586206896551726,
2.7586206896551726,
2.76,
2.761904761904762,
2.761904761904762,
2.764705882352941,
2.764705882352941,
2.764705882352941,
2.764705882352941,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.769230769230769,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.7777777777777777,
2.782608695652174,
2.782608695652174,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.7857142857142856,
2.789473684210526,
2.789473684210526,
2.789473684210526,
2.7916666666666665,
2.7916666666666665,
2.793103448275862,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8,
2.8076923076923075,
2.8095238095238093,
2.8125,
2.8125,
2.8125,
2.8125,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8181818181818183,
2.8214285714285716,
2.823529411764706,
2.823529411764706,
2.8260869565217392,
2.8260869565217392,
2.8260869565217392,
2.8260869565217392,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.8333333333333335,
2.838709677419355,
2.8421052631578947,
2.8421052631578947,
2.8421052631578947,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8461538461538463,
2.8484848484848486,
2.85,
2.85,
2.8529411764705883,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.857142857142857,
2.8636363636363638,
2.8636363636363638,
2.8636363636363638,
2.8636363636363638,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.8666666666666667,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.875,
2.88,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.888888888888889,
2.892857142857143,
2.8947368421052633,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.9,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.909090909090909,
2.911764705882353,
2.911764705882353,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.9166666666666665,
2.918918918918919,
2.92,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.923076923076923,
2.9285714285714284,
2.9285714285714284,
2.9285714285714284,
2.9285714285714284,
2.9285714285714284,
2.933333333333333,
2.933333333333333,
2.933333333333333,
2.933333333333333,
2.933333333333333,
2.933333333333333,
2.9375,
2.9375,
2.9375,
2.9375,
2.9375,
2.9375,
2.9393939393939394,
2.9411764705882355,
2.9411764705882355,
2.9411764705882355,
2.942857142857143,
2.9444444444444446,
2.9444444444444446,
2.9444444444444446,
2.9473684210526314,
2.9473684210526314,
2.9473684210526314,
2.9473684210526314,
2.95,
2.95,
2.95,
2.9523809523809526,
2.9523809523809526,
2.9545454545454546,
2.9565217391304346,
2.9565217391304346,
2.9565217391304346,
2.9583333333333335,
2.9583333333333335,
2.9696969696969697,
2.9696969696969697,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3.033333333333333,
3.04,
3.0434782608695654,
3.0476190476190474,
3.05,
3.05,
3.0526315789473686,
3.0555555555555554,
3.0588235294117645,
3.0588235294117645,
3.0588235294117645,
3.0588235294117645,
3.0625,
3.0625,
3.0625,
3.0625,
3.0625,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.066666666666667,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.0714285714285716,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.076923076923077,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0833333333333335,
3.0869565217391304,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.090909090909091,
3.0952380952380953,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.1,
3.103448275862069,
3.1052631578947367,
3.1052631578947367,
3.1052631578947367,
3.1052631578947367,
3.107142857142857,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.111111111111111,
3.1153846153846154,
3.1176470588235294,
3.1176470588235294,
3.1176470588235294,
3.1176470588235294,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.125,
3.1333333333333333,
3.1333333333333333,
3.1333333333333333,
3.1333333333333333,
3.1363636363636362,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.142857142857143,
3.1481481481481484,
3.15,
3.15,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.1538461538461537,
3.15625,
3.1578947368421053,
3.1578947368421053,
3.1578947368421053,
3.16,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1666666666666665,
3.1739130434782608,
3.176470588235294,
3.176470588235294,
3.176470588235294,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1818181818181817,
3.1875,
3.1875,
3.1904761904761907,
3.1904761904761907,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.2,
3.206896551724138,
3.210526315789474,
3.210526315789474,
3.210526315789474,
3.2142857142857144,
3.2142857142857144,
3.2142857142857144,
3.217391304347826,
3.217391304347826,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.2222222222222223,
3.227272727272727,
3.227272727272727,
3.230769230769231,
3.230769230769231,
3.230769230769231,
3.230769230769231,
3.230769230769231,
3.235294117647059,
3.235294117647059,
3.235294117647059,
3.238095238095238,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.25,
3.260869565217391,
3.260869565217391,
3.263157894736842,
3.263157894736842,
3.263157894736842,
3.2666666666666666,
3.2666666666666666,
3.2666666666666666,
3.2666666666666666,
3.269230769230769,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.272727272727273,
3.2777777777777777,
3.2777777777777777,
3.2777777777777777,
3.282608695652174,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2857142857142856,
3.2916666666666665,
3.2941176470588234,
3.2941176470588234,
3.2941176470588234,
3.2941176470588234,
3.2941176470588234,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3,
3.3043478260869565,
3.3055555555555554,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3076923076923075,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3125,
3.3157894736842106,
3.3181818181818183,
3.32,
3.3214285714285716,
3.3225806451612905,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.3333333333333335,
3.347826086956522,
3.35,
3.3529411764705883,
3.3529411764705883,
3.3529411764705883,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.357142857142857,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3636363636363638,
3.3684210526315788,
3.3684210526315788,
3.3684210526315788,
3.3703703703703702,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.375,
3.3783783783783785,
3.3793103448275863,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.3846153846153846,
3.388888888888889,
3.388888888888889,
3.388888888888889,
3.388888888888889,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.4,
3.411764705882353,
3.411764705882353,
3.411764705882353,
3.411764705882353,
3.411764705882353,
3.411764705882353,
3.4150943396226414,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4166666666666665,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4285714285714284,
3.4347826086956523,
3.4347826086956523,
3.4375,
3.4375,
3.4375,
3.4375,
3.4390243902439024,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.4444444444444446,
3.45,
3.45,
3.45,
3.45,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4545454545454546,
3.4594594594594597,
3.4615384615384617,
3.4615384615384617,
3.4615384615384617,
3.4615384615384617,
3.4615384615384617,
3.4615384615384617,
3.4642857142857144,
3.466666666666667,
3.4705882352941178,
3.473684210526316,
3.4761904761904763,
3.4782608695652173,
3.48,
3.4814814814814814,
3.4871794871794872,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5,
3.5185185185185186,
3.52,
3.5217391304347827,
3.5294117647058822,
3.5294117647058822,
3.5294117647058822,
3.5294117647058822,
3.533333333333333,
3.533333333333333,
3.533333333333333,
3.533333333333333,
3.533333333333333,
3.5384615384615383,
3.5384615384615383,
3.5384615384615383,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.5454545454545454,
3.55,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5555555555555554,
3.5625,
3.5625,
3.5625,
3.5625,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5714285714285716,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.5833333333333335,
3.588235294117647,
3.588235294117647,
3.588235294117647,
3.590909090909091,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.6,
3.611111111111111,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.6153846153846154,
3.619047619047619,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.625,
3.6315789473684212,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.6363636363636362,
3.639344262295082,
3.64,
3.64,
3.642857142857143,
3.642857142857143,
3.642857142857143,
3.642857142857143,
3.642857142857143,
3.6470588235294117,
3.6470588235294117,
3.65,
3.65,
3.652173913043478,
3.6538461538461537,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6666666666666665,
3.6875,
3.6875,
3.6875,
3.6875,
3.6875,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.6923076923076925,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7,
3.7058823529411766,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.7142857142857144,
3.72,
3.7222222222222223,
3.7241379310344827,
3.727272727272727,
3.727272727272727,
3.727272727272727,
3.727272727272727,
3.730769230769231,
3.739130434782609,
3.739130434782609,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.75,
3.76,
3.761904761904762,
3.769230769230769,
3.769230769230769,
3.769230769230769,
3.769230769230769,
3.769230769230769,
3.769230769230769,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.7777777777777777,
3.782608695652174,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.7857142857142856,
3.789473684210526,
3.789473684210526,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8,
3.8125,
3.8125,
3.8125,
3.8181818181818183,
3.8181818181818183,
3.8181818181818183,
3.8181818181818183,
3.8181818181818183,
3.823529411764706,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.8333333333333335,
3.838709677419355,
3.8461538461538463,
3.8461538461538463,
3.8461538461538463,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.857142857142857,
3.8666666666666667,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.875,
3.8823529411764706,
3.8823529411764706,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.888888888888889,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.9,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.909090909090909,
3.9166666666666665,
3.9166666666666665,
3.9166666666666665,
3.9166666666666665,
3.9166666666666665,
3.923076923076923,
3.923076923076923,
3.923076923076923,
3.925925925925926,
3.9285714285714284,
3.9285714285714284,
3.9285714285714284,
3.933333333333333,
3.933333333333333,
3.933333333333333,
3.9375,
3.9411764705882355,
3.9444444444444446,
3.9473684210526314,
3.9523809523809526,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4.024390243902439,
4.038461538461538,
4.043478260869565,
4.0476190476190474,
4.05,
4.052631578947368,
4.0588235294117645,
4.0588235294117645,
4.0625,
4.0625,
4.066666666666666,
4.066666666666666,
4.066666666666666,
4.071428571428571,
4.071428571428571,
4.076923076923077,
4.076923076923077,
4.083333333333333,
4.083333333333333,
4.083333333333333,
4.083333333333333,
4.083333333333333,
4.086956521739131,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.090909090909091,
4.1,
4.1,
4.1,
4.1,
4.1,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.111111111111111,
4.117647058823529,
4.117647058823529,
4.117647058823529,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.125,
4.130434782608695,
4.136363636363637,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.142857142857143,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.166666666666667,
4.181818181818182,
4.181818181818182,
4.181818181818182,
4.181818181818182,
4.185185185185185,
4.190476190476191,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.2,
4.206896551724138,
4.208333333333333,
4.2105263157894735,
4.2105263157894735,
4.212121212121212,
4.214285714285714,
4.214285714285714,
4.214285714285714,
4.222222222222222,
4.222222222222222,
4.222222222222222,
4.222222222222222,
4.222222222222222,
4.222222222222222,
4.230769230769231,
4.24,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.25,
4.266666666666667,
4.2727272727272725,
4.2727272727272725,
4.2727272727272725,
4.2727272727272725,
4.2727272727272725,
4.2727272727272725,
4.277777777777778,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.285714285714286,
4.3,
4.3,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3076923076923075,
4.3125,
4.315789473684211,
4.318181818181818,
4.32258064516129,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.333333333333333,
4.357142857142857,
4.357142857142857,
4.357142857142857,
4.357142857142857,
4.363636363636363,
4.363636363636363,
4.363636363636363,
4.363636363636363,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.375,
4.384615384615385,
4.384615384615385,
4.384615384615385,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.4,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.416666666666667,
4.428571428571429,
4.428571428571429,
4.428571428571429,
4.428571428571429,
4.428571428571429,
4.428571428571429,
4.434782608695652,
4.4375,
4.444444444444445,
4.444444444444445,
4.444444444444445,
4.454545454545454,
4.454545454545454,
4.454545454545454,
4.461538461538462,
4.466666666666667,
4.466666666666667,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.5,
4.523809523809524,
4.538461538461538,
4.538461538461538,
4.545454545454546,
4.545454545454546,
4.545454545454546,
4.545454545454546,
4.555555555555555,
4.555555555555555,
4.555555555555555,
4.555555555555555,
4.5625,
4.5625,
4.5625,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.571428571428571,
4.583333333333333,
4.583333333333333,
4.583333333333333,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.6,
4.615384615384615,
4.619047619047619,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.625,
4.636363636363637,
4.642857142857143,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.666666666666667,
4.6923076923076925,
4.6923076923076925,
4.7,
4.7,
4.705882352941177,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.714285714285714,
4.7272727272727275,
4.7272727272727275,
4.7272727272727275,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.75,
4.777777777777778,
4.777777777777778,
4.785714285714286,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.8,
4.818181818181818,
4.818181818181818,
4.826086956521739,
4.833333333333333,
4.833333333333333,
4.833333333333333,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.857142857142857,
4.866666666666666,
4.875,
4.875,
4.875,
4.875,
4.888888888888889,
4.888888888888889,
4.888888888888889,
4.888888888888889,
4.9,
4.9,
4.9,
4.909090909090909,
4.909090909090909,
4.909090909090909,
4.916666666666667,
4.916666666666667,
4.916666666666667,
4.916666666666667,
4.916666666666667,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5,
5.0625,
5.066666666666666,
5.090909090909091,
5.090909090909091,
5.1,
5.1,
5.1,
5.1,
5.1,
5.111111111111111,
5.111111111111111,
5.125,
5.125,
5.125,
5.142857142857143,
5.142857142857143,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.166666666666667,
5.181818181818182,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.2,
5.222222222222222,
5.222222222222222,
5.222222222222222,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.25,
5.2727272727272725,
5.285714285714286,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.333333333333333,
5.363636363636363,
5.363636363636363,
5.375,
5.384615384615385,
5.4,
5.4,
5.4,
5.4,
5.4,
5.4,
5.428571428571429,
5.428571428571429,
5.444444444444445,
5.461538461538462,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.5,
5.555555555555555,
5.6,
5.6,
5.6,
5.6,
5.6,
5.625,
5.636363636363637,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.666666666666667,
5.714285714285714,
5.714285714285714,
5.75,
5.75,
5.777777777777778,
5.8,
5.8,
5.8,
5.8,
5.833333333333333,
5.833333333333333,
5.857142857142857,
5.9,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6,
6.083333333333333,
6.111111111111111,
6.166666666666667,
6.2,
6.2,
6.25,
6.25,
6.285714285714286,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.333333333333333,
6.375,
6.375,
6.4,
6.428571428571429,
6.428571428571429,
6.454545454545454,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.5,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.666666666666667,
6.75,
6.75,
6.833333333333333,
6.857142857142857,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7,
7.2,
7.25,
7.25,
7.25,
7.25,
7.333333333333333,
7.4,
7.5,
7.5,
7.5,
7.5,
7.625,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.666666666666667,
7.8,
8,
8,
8.5,
8.5,
8.571428571428571,
8.666666666666666,
9,
9,
9.5,
9.857142857142858,
10,
11,
11,
11.166666666666666,
11.5,
11.5,
12.4,
13,
15,
17.333333333333332,
21,
22
]
}
],
"layout": {
"autosize": true,
"template": {
"data": {
"bar": [
{
"error_x": {
"color": "#2a3f5f"
},
"error_y": {
"color": "#2a3f5f"
},
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "bar"
}
],
"barpolar": [
{
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
}
},
"type": "barpolar"
}
],
"carpet": [
{
"aaxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"baxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"type": "carpet"
}
],
"choropleth": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "choropleth"
}
],
"contour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "contour"
}
],
"contourcarpet": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "contourcarpet"
}
],
"heatmap": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmap"
}
],
"heatmapgl": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmapgl"
}
],
"histogram": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "histogram"
}
],
"histogram2d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2d"
}
],
"histogram2dcontour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2dcontour"
}
],
"mesh3d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "mesh3d"
}
],
"parcoords": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "parcoords"
}
],
"scatter": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter"
}
],
"scatter3d": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter3d"
}
],
"scattercarpet": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattercarpet"
}
],
"scattergeo": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergeo"
}
],
"scattergl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergl"
}
],
"scattermapbox": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattermapbox"
}
],
"scatterpolar": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolar"
}
],
"scatterpolargl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolargl"
}
],
"scatterternary": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterternary"
}
],
"surface": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "surface"
}
],
"table": [
{
"cells": {
"fill": {
"color": "#EBF0F8"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"header": {
"fill": {
"color": "#C8D4E3"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"type": "table"
}
]
},
"layout": {
"annotationdefaults": {
"arrowcolor": "#2a3f5f",
"arrowhead": 0,
"arrowwidth": 1
},
"colorscale": {
"diverging": [
[
0,
"#8e0152"
],
[
0.1,
"#c51b7d"
],
[
0.2,
"#de77ae"
],
[
0.3,
"#f1b6da"
],
[
0.4,
"#fde0ef"
],
[
0.5,
"#f7f7f7"
],
[
0.6,
"#e6f5d0"
],
[
0.7,
"#b8e186"
],
[
0.8,
"#7fbc41"
],
[
0.9,
"#4d9221"
],
[
1,
"#276419"
]
],
"sequential": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"sequentialminus": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
]
},
"colorway": [
"#636efa",
"#EF553B",
"#00cc96",
"#ab63fa",
"#FFA15A",
"#19d3f3",
"#FF6692",
"#B6E880",
"#FF97FF",
"#FECB52"
],
"font": {
"color": "#2a3f5f"
},
"geo": {
"bgcolor": "white",
"lakecolor": "white",
"landcolor": "#E5ECF6",
"showlakes": true,
"showland": true,
"subunitcolor": "white"
},
"hoverlabel": {
"align": "left"
},
"hovermode": "closest",
"mapbox": {
"style": "light"
},
"paper_bgcolor": "white",
"plot_bgcolor": "#E5ECF6",
"polar": {
"angularaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"radialaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"scene": {
"xaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"yaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"zaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
}
},
"shapedefaults": {
"line": {
"color": "#2a3f5f"
}
},
"ternary": {
"aaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"baxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"caxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"title": {
"x": 0.05
},
"xaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
},
"yaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
}
}
},
"xaxis": {
"autorange": true,
"range": [
0.45000000000000107,
22.050000000000047
],
"type": "linear"
},
"yaxis": {
"autorange": true,
"range": [
0,
5263.157894736842
]
}
}
},
"image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABikAAAHCCAYAAACaISpAAAAgAElEQVR4Xu3de7jVdZ3o8Q8JiEjghUbTc5pmJmtm1FIbnwrUGB1NSTE1Q0UchXmSYjMhBjsRTQlEURw0MfFCjQ5qJGqKlyKtI8fUk1pHqcjnDJ1TE3kJyUuQNzjPXjMyY7HZbD5r7d/6rd9r/+ez1mf9fuv1+cpDvltr99qwYcOG8EOAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQ6GGBXiJFD4u7HAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFATECkcBAIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBEQKZ4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoRECkKITdRQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAGRwhkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEChEQKQphd1ECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBApHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgUIERIpC2F2UAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAQAZGiEHYXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBESK5BlYtXpd8hWMEyBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEBZBXbbebuy3npT3LdIkVyDSJEENE6AAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIESC4gUueWJFDm/ECmSgMYJECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQYgGRIrc8kSLnJ1Ik/YwTIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgzAIiRW57IkXOT6RI+hknQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAmQVEitz2RIqcn0iR9DNOgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBMguIFLntiRQ5P5Ei6WecAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECZRYQKXLbEylyfiJF0s84AQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEyiwgUuS2J1Lk/ESKpJ9xAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIlFlApMhtr+UixeNPPhWnTrww+vbpvVHmu7fMjbcP6B/r12+IC6+4Me6+7+Ho02ebOH30iDjh6INrz1vzwktx1gVXxxM/XRk77TAwpk8eE/vtvUeXj61avS63AdMECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgUFoBkSK3upaLFEsfeDQefuwncc4Zp/yRzOK7HqgFinmzJsbada/E6AkzY/a0cbHn+94d7TPnx+67Do62046N5StWxqTzr4wl18+Kftv23exjIkXuAJomQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAmQVEitz2Wi5SfP2b98fzL7wUnznl6D+SGdc+J0Z/8mMxdP+9ao/dcMu34+lnn48zx42MISPGR8cnLrbr17f22IRpl8dxww+Kgz78gU4fGzZkH1/3lDt/pgkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFBqAZEit76WixRfvfme+OdvfCu27dsntuu3bXxqxN/GScccUlM6YtSUuG7OlNht18G1f172yJOx8Nalcf7nT4uTJ8yMpTdfslHz0vmLYodBA+Ljh3yk08fGnDBcpMidP9MECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAotYBIkVtfy0WKN95YH6+8+lr0327b+MWvnql9IqLttGPi0IP+JoYdNzEWXzs9dt5xYE3tBz9aEV9ecGt8acrYaJs6N+68ftZGzSu/dnvtd1gcddiQTh9rG3NMTt80AQIECKQFXnt9ffTp/bb063gBAgQIENg6gVdfXx99/Tm8dXimCBAgUAeB117fEH1696rDK3kJAgQIECBQjEDLRYo/ZFx05/dqv2Oi4xdhHzGqPebPnhTv2n2X2tPuf/CHseiO+2P65LExctx5ta97evPnonk3xeCdBsVRhw7p9LGxJ/okRTHH1lUJECBAgED5BM6d3rt8N+2OCRAgQIAAAQIECBAgQKBLgWsv69Plczyhc4GWjxQ33X5f/PwXT8fUfxwV46fOjeOPHBYdv0ui42fBzXfHM8+tiS+0nRRDR7TFvTddHAMH9K89Nq790tpzDz5g304fO+TA/Xzdk3+7CBAgQKAlBfwH9ZZcqzdFgAABAgQIECBAgAABAg0QEClyqC0XKR5+7Cex91/9eWzfv1+sevo38ekpc+KLk/4+9t/nL2PJ0ofitnuWxbxZE2Ptuldi1PgZMaN9bHzw/e+Ncy9eEDvvOCgmjDm29smLtrMvi3sWzq69zuYeW7V6XW4DpgkQIECgpQX8x/6WXq83R4AAAQIECBAgQIAAAQIEQqTIHYKWixTXLFwSC2/9Tk1l4Nu3j384aXiMOGzoRqU5Vy2K2+9dFr169YpTRx4eHb/8uuPnxZfXxtQLronHlz8VAwdsH+eccUoM3X+vLh8TKXIH0DQBAgTKIiA2lGVT7pMAAQIECBAgQIAAAQIECPSsgEiR8265SJHj6P60SNF9MxMECBDoKQFhoaekXYcAAQIECBAgQIAAAQIECFRXQKTI7V6kyPn5nRRJP+MECBD4rwKigvNAgAABAgQIECBAgAABAgQIlE1ApMhtTKTI+YkUST/jBAi0roDg0Lq79c4IECBAgAABAgQIECBAgACB/xQQKXKnQaTI+YkUST/jBAiUW0CIKPf+3D0BAgQIECBAgAABAgQIECCQFxApcoYiRc5PpEj6GSdAoBwCYkQ59uQuCRAgQIAAAQIECBAgQIAAgZ4XECly5iJFzk+kSPoZJ0CgeQSEiObZhTshQIAAAQIECBAgQIAAAQIEyiMgUuR2JVLk/ESKpJ9xAgR6XkCM6HlzVyRAgAABAgQIECBAgAABAgRaV0CkyO1WpMj5iRRJP+MECDRGQIhojKtXJUCAAAECBAgQIECAAAECBAj8oYBIkTsTIkXOT6RI+hknQKAxAiJFY1y9KgECBAgQIECAAAECBAgQIEBApKjvGRApkp6rVq9LvoJxAgQI1F9ApKi/qVckQIAAAQIECBAgQIAAAQIECGxKwCcpcudCpMj5+SRF0s84AQI5ATEi52eaAAECBAgQIECAAAECBAgQIJAVEClygiJFzk+kSPoZJ0CgawEhomsjzyBAgAABAgQIECBAgAABAgQIFCUgUuTkRYqcn0iR9DNOgEDXAiJF10aeQYAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoSkCkyMmLFDk/kSLpZ5wAgf8UECOcBgIECBAgQIAAAQIECBAgQIBA+QREitzORIqcn0iR9DNOgIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBMosIFLktidS5PxEiqSfcQIERApngAABAgQIECBAgAABAgQIECBQZgGRIrc9kSLnJ1Ik/YwTqJqAr3Sq2sa9XwIECBAgQIAAAQIECBAgQKDVBUSK3IZFipyfSJH0M06gagIiRdU27v0SIECAAAECBAgQIECAAAECrS4gUuQ2LFLk/ESKpJ9xAlUTECmqtnHvlwABAgQIECBAgAABAgQIEGh1AZEit2GRIucnUiT9jBNoRQEhohW36j0RIECAAAECBAgQIECAAAECBDYtIFLkToZIkfMTKZJ+xgm0ooBI0Ypb9Z4IECBAgAABAgQIECBAgAABAiJFI86ASJFUXbV6XfIVjBMgUFYBMaKsm3PfBAgQIECAAAECBAgQIECAAIH6CfgkRc5SpMj5+SRF0s84gTILiBRl3p57J0CAAAECBAgQIECAAAECBAjUR0CkyDmKFDk/kSLpZ5xAmQVEijJvz70TIECAAAECBAgQIECAAAECBOojIFLkHEWKnJ9IkfQzTqDZBYSIZt+Q+yNAgAABAgQIECBAgAABAgQIFCsgUuT8RYqcn0iR9DNOoNkFRIpm35D7I0CAAAECBAgQIECAAAECBAgUKyBS5PxFipyfSJH0M06g2QVEimbfkPsjQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBQrIFLk/EWKnJ9IkfQzTqDZBUSKZt+Q+yNAgAABAgQIECBAgAABAgQIFCsgUuT8RYqcn0iR9DNOoNkFRIpm35D7I0CAAAECBAgQIECAAAECBAgUKyBS5PxFipyfSJH0M06g2QVEimbfkPsjQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBQrIFLk/EWKnJ9IkfQzTqBZBMSIZtmE+yBAgAABAgQIECBAgAABAgQIlEtApMjtS6TI+YkUST/jBJpFQKRolk24DwIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAuQREity+RIqcn0iR9DNOoFkERIpm2YT7IECAAAECBAgQIECAAAECBAiUS0CkyO1LpMj5iRRJP+MEelJAiOhJbdciQIAAAQIECBAgQIAAAQIECFRDQKTI7VmkyPmJFEk/4wR6UkCk6Elt1yJAgAABAgQIECBAgAABAgQIVENApMjtWaTI+YkUST/jBHpSQKToSW3XIkCAAAECBAgQIECAAAECBAhUQ0CkyO1ZpMj5iRRJP+MEelJApOhJbdciQIAAAQIECBAgQIAAAQIECFRDQKTI7VmkyPmJFEk/4wQaISBGNELVaxIgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECGxKQKTInQuRIucnUiT9jBNohIBI0QhVr0mAAAECBAgQIECAAAECBAgQICBS1P8MiBRJ01Wr1yVfwTgBAvUWECnqLer1CBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEOhPwSYrc2RApcn4+SZH0M06gEQIiRSNUvSYBAgQIECBAgAABAgQIECBAgMCmBESK3LkQKXJ+IkXSzziBRgiIFI1Q9ZoECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIiRf3PQEtHirnX3BJLH3g07rrhwprc+vUb4sIrboy773s4+vTZJk4fPSJOOPrg2mNrXngpzrrg6njipytjpx0GxvTJY2K/vffo8jFf91T/Q+kVCWQFRIqsoHkCBAgQIECAAAECBAgQIECAAIEtFfBJii2V2vTzWjZSPLni53HFglvj33793MZIsfiuB2qBYt6sibF23SsxesLMmD1tXOz5vndH+8z5sfuug6PttGNj+YqVMen8K2PJ9bOi37Z9N/uYSJE7gKYJNEJApGiEqtckQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBDYlIBIkTsXLRkpXn31tRg94YI4Z9Ip0T5j/sZIMa59Toz+5Mdi6P571dRuuOXb8fSzz8eZ40bGkBHj47u3zI3t+vWtPTZh2uVx3PCD4qAPf6DTx4YN2cfXPeXOn2kCDREQKRrC6kUJECBAgAABAgQIECBAgAABAgQ2ISBS5I5FS0aKOVctil3/ZKcYfsiH4uS2mRsjxRGjpsR1c6bEbrsOrqkte+TJWHjr0jj/86fFyRNmxtKbL9moeen8RbHDoAHx8UM+0uljY04YLlLkzp9pAlstIERsNZ1BAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBOgqIFDnMlosUT/zkX+Oy6xbHtZdMjt+++PJbIsWw4ybG4munx847Dqyp/eBHK+LLC26NL00ZG21T58ad18/aqHnl126v/Q6Low4b0uljbWOOid+/+kZuA6YJENgqgbbJ67dqzhABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBegqIFDnNlooUr7z6Wpwy4YK49Pzxtd8v0fHLsN/6SYr2mD97Urxr911qavc/+MNYdMf9MX3y2Bg57rza1z29+XPRvJti8E6D4qhDh3T62NgTh8fqF1/JbcA0AQJbJdB+ztu2as4QAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgXoKiBQ5zZaKFI898VR8evIl0bv3NjWVDRs21H5B9vb9+8XtC2bEjMtuiOOPHBYdv0ui42fBzXfHM8+tiS+0nRRDR7TFvTddHAMH9K89Nq790tpzDz5g304fO+TA/XzdU+78mSaw1QK+7mmr6QwSIECAAAECBAgQIECAAAECBAjUUUCkyGG2VKT4Q4o//CTFkqUPxW33LIt5sybW4sWo8TNiRvvY+OD73xvnXrwgdt5xUEwYc2wsX7Ey2s6+LO5ZOLsWODb32KrV63IbME2AwFYJiBRbxWaIAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgzgIiRQ60UpGig6rjl2rffu+y6NWrV5w68vDo+OXXHT8vvrw2pl5wTTy+/KkYOGD7OOeMU2Lo/nt1+ZhIkTuApglsTkCIcD4IECBAgAABAgQIECBAgAABAgSaXUCkyG2opSNFjmbLpkWKLXPyLAJbIyBSbI2aGQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgZ4UECly2iJFzs/vpEj6GSewOQGRwvkgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBBodgGRIrchkSLnJ1Ik/YwTECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgTILiBS57YkUOT+RIulnnIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAiUWUCkyG1PpMj5iRRJP+MERApngAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoMwCIkVueyJFzk+kSPoZJyBSOAMECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQJlFhApctsTKXJ+IkXSzzgBkcIZIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQKLOASJHbnkiR8xMpkn7GCXQInDu9NwgCBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECpRQQKXJrEylyfiJF0s84AZHCGSBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECizgEiR255IkfMTKZJ+xgmIFM4AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAmQVEitz2RIqcn0iR9DNOQKRwBggQIECAAAECBAgQIECAAAECBMosIFLktidS5PxEiqSfcQIihTNAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQZgGRIrc9kSLnJ1Ik/YwTECmcAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgTILiBS57YkUOT+RIulnnIBI4QwQIECAAAECBAgQIECAAAECBAiUWUCkyG1PpMj5iRRJP+PVETh3eu/qvFnvlAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoDICIkVu1SJFzk+kSPoZr46ASFGdXXunBAgQIECAAAECBAgQIECAAIEqCYgUuW2LFDk/kSLpZ7w6AiJFdXbtnRIgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEqiQgUuS2LVLk/ESKpJ/x6giIFNXZtXdKgAABAgQIECBAgAABAgQIEKiSgEiR27ZIkfMTKZJ+xqsjIFJUZ9feKQECBAgQIECAAAECBAgQIECgSgIiRW7bIkXOT6RI+hmvjoBIUZ1de6cECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgSoJiBS5bYsUOT+RIulnvDoCIkV1du2dEiBAgAABAgQIECBAgAABAgSqJCBS5LYtUuT8RIqkn/HqCIgU1dm1d0qAAAECBAgQIECAAAECBAgQqJKASCY3p1kAACAASURBVJHbtkiR8xMpkn7GW09AjGi9nXpHBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECnQuIFLnTIVLk/ESKpJ/x1hMQKVpvp94RAQIECBAgQIAAAQIECBAgQICASNGoMyBSJGVXrV6XfAXjBFpLQKRorX16NwQIECBAgAABAgQIECBAgAABApsX8EmK3AkRKXJ+PkmR9DPeegIiRevt1DsiQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBDoXECkyJ0OkSLnJ1Ik/Yy3noBI0Xo79Y4IECBAgAABAgQIECBAgAABAgREikadAZEiKevrnpKAxltOQKRouZV6QwQIECBAgAABAgQIECBAgAABApsR8EmK3PEQKXJ+PkmR9DPeegIiRevt1DsiQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBDoXECkyJ0OkSLnJ1Ik/Yy3noBI0Xo79Y4IECBAgAABAgQIECBAgAABAgREikadAZEiKevrnpKAxltOQKRouZV6QwQIECBAgAABAgQIECBAgAABApsR8EmK3PEQKXJ+PkmR9DPeegIiRevt1DsiQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBDoXECkyJ0OkSLnJ1Ik/YyXU0CIKOfe3DUBAgQIECBAgAABAgQIECBAgED9BUSKnKlIkfMTKZJ+xsspIFKUc2/umgABAgQIECBAgAABAgQIECBAoP4CIkXOVKTI+YkUST/j5RQQKcq5N3dNgAABAgQIECBAgAABAgQIECBQfwGRImcqUuT8RIqkn/FyCogU5dybuyZAgAABAgQIECBAgAABAgQIEKi/gEiRMxUpcn4iRdLPeDkFRIpy7s1dEyBAgAABAgQIECBAgAABAgQI1F9ApMiZihQ5P5Ei6We8nAIiRTn35q4JECBAgAABAgQIECBAgAABAgTqLyBS5ExFipyfSJH0M15OAZGinHtz1wQIECBAgAABAgQIECBAgAABAvUXEClypiJFzk+kSPoZL6eASFHOvblrAgQIECBAgAABAgQIECBAgACB+guIFDlTkSLnJ1Ik/YyXU0CkKOfe3DUBAgQIECBAgAABAgQIECBAgED9BUSKnKlIkfMTKZJ+xsspIFKUc2/umgABAgQIECBAgAABAgQIECBAoP4CIkXOtOUixfcfXR7zvnp7/OJXz0S/ftvGCUcfHGNPHF5TWr9+Q1x4xY1x930PR58+28Tpo0fUHu/4WfPCS3HWBVfHEz9dGTvtMDCmTx4T++29R5ePrVq9LrcB0wRKKCBSlHBpbpkAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKAhAiJFjrXlIsWd3/5+/NUefxrv+bPd47cvvBwnfnZ6XHj26fGBv/6LWHzXA7VAMW/WxFi77pUYPWFmzJ42LvZ837ujfeb82H3XwdF22rGxfMXKmHT+lbHk+lnRb9u+m31MpMgdQNPlFBApyrk3d02AAAECBAgQIECAAAECBAgQIFB/AZEiZ9pykeIPOc744hVx2Ef3jyMO/lCMa58Toz/5sRi6/161p91wy7fj6WefjzPHjYwhI8bHd2+ZG9v161t7bMK0y+O44QfFQR/+QKePDRuyj697yp0/000uIEY0+YLcHgECBAgQIECAAAECBAgQIECAQOECIkVuBS0bKTq+2umhx34cM+ZeHzdeeU7sOOjtccSoKXHdnCmx266Da2rLHnkyFt66NM7//Glx8oSZsfTmSzZqXjp/UewwaEB8/JCPdPrYmBOGixS582e6yQVEiiZfkNsjQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoXECkyK2gJSPFjLk3xG33LIvevbeJaZ8bHUcdNqSmNOy4ibH42umx844Da//8gx+tiC8vuDW+NGVstE2dG3deP2uj5pVfu732Oyw6Zjt7rG3MMfHC717LbcA0gSYWOHNqE9+cWyNAgAABAgQIECBAgAABAgQIECDQBAIiRW4JLRkp3iT5xa+ejbMvvCaO+/hH4xOHHxBHjGqP+bMnxbt236X2lPsf/GEsuuP+mD55bIwcd17t657e/Llo3k0xeKdBcdShQzp9rOMXcv/u96/nNmCaQBMLfK59QxPfnVsjQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgULyASJHbQUtHig6abyz5Xjz505UxffKYGD91bhx/5LDo+F0SHT8Lbr47nnluTXyh7aQYOqIt7r3p4hg4oH/tsXHtl9aee/AB+3b62CEH7ufrnnLnz3STC/i6pyZfkNsjQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAoXECkyK2g5SLFo//7Z7HvXnvENtu8LX77wstxxnlX1H6vxCeP/GgsWfpQ7Wug5s2aGGvXvRKjxs+IGe1j44Pvf2+ce/GC2HnHQTFhzLGxfMXKaDv7srhn4ezYvn+/zT62avW63AZME2hiAZGiiZfj1ggQIECAAAECBAgQIECAAAECBJpCQKTIraHlIkX7zPnx8GM/qUWKftv2jaM/dkB8+uQjo1evXjWpOVctitvvXVb751NHHh4dv/y64+fFl9fG1AuuiceXPxUDB2wf55xxSgzdf68uHxMpcgfQdHMLiBTNvR93R4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgULyASJHbQctFihxH96dFiu6bmSiPgEhRnl25UwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgWIERIqcu0iR8/M7KZJ+xptbQKRo7v24OwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgeIFRIrcDkSKnJ9IkfQz3twCIkVz78fdESBAgAABAgQIECBAgAABAgQIFC8gUuR2IFLk/ESKpJ/x5hYQKZp7P+6OAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgeAGRIrcDkSLnJ1Ik/Yw3t4BI0dz7cXcECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQLFC4gUuR2IFDk/kSLpZ7x4ASGi+B24AwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgfIKiBS53YkUOT+RIulnvHgBkaL4HbgDAgQIECBAgAABAgQIECBAgACB8gqIFLndiRQ5P5Ei6We8eAGRovgduAMCBAgQIECAAAECBAgQIECAAIHyCogUud2JFDk/kSLpZ7x4AZGi+B24AwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgfIKiBS53YkUOT+RIulnvHgBkaL4HbgDAgQIECBAgAABAgQIECBAgACB8gqIFLndiRQ5P5Ei6We8eAGRovgduAMCBAgQIECAAAECBAgQIECAAIHyCogUud2JFDk/kSLpZ7x4AZGi+B24AwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgfIKiBS53YkUOT+RIulnvHgBkaL4HbgDAgQIECBAgAABAgQIECBAgACB8gqIFLndiRQ5P5Ei6We85wTEiJ6zdiUCBAgQIECAAAECBAgQIECAAIHqCIgUuV2LFDk/kSLpZ7znBESKnrN2JQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgeoIiBS5XYsUOT+RIulnvOcERIqes3YlAgQIECBAgAABAgQIECBAgACB6giIFLldixQ5P5Ei6We85wREip6zdiUCBAgQIECAAAECBAgQIECAAIHqCIgUuV2LFDk/kSLpZ7znBESKnrN2JQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgeoIiBS5XYsUOT+RIulnvOcERIqes3YlAgQIECBAgAABAgQIECBAgACB6giIFLldixQ5P5Ei6We85wREip6zdiUCBAgQIECAAAECBAgQIECAAIHqCIgUuV2LFDk/kSLpZ7znBESKnrN2JQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgeoIiBS5XYsUOT+RIulnvOcERIqes3YlAgQIECBAgAABAgQIECBAgACB6giIFLldixQ5P5Ei6We8vgJCRH09vRoBAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBrgREiq6ENv+4SJHzEymSfsbrKyBS1NfTqxEgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBDoSkCk6EpIpMgJdTG9avW6hr6+FyfQHQGRojtankuAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEAgLyBS5Ax9kiLn55MUST/j9RUQKerr6dUIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIdCUgUnQltPnHRYqcn0iR9DNeXwGRor6eXo0AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAVwIiRVdCIkVOqItpX/fUUF4v3k0BkaKbYJ5OgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAICkgUuQAfZIi5+eTFEk/4/UVECnq6+nVCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECHQlIFJ0JbT5x0WKnJ9IkfQzXl8BkaK+nl6NAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQFcCIkVXQiJFTqiLaV/31FBeL95NAZGim2CeToAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQCApIFLkAH2SIufnkxRJP+P1FRAp6uvp1QgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAh0JSBSdCW0+cdFipyfSJH0M15fAZGivp5ejQABAgQIECBAgAABAgQIECBAgEBXAiJFV0IiRU6oi2lf99RQXi/eTQGRoptgnk6AAAECBAgQIECAAAECBAgQIEAgKSBS5AB9kiLn55MUST/j9RUQKerr6dUIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIdCUgUnQltPnHRYqcn0iR9DNeXwGRor6eXo0AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAVwIiRVdCIkVOqItpX/fUUF4v3k0BkaKbYJ5OgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAICkgUuQAfZIi5+eTFEk/4/UVECnq6+nVCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECHQlIFJ0JbT5x0WKnJ9IkfQz3n0BIaL7ZiYIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQINEpApMjJihQ5P5Ei6We8+wIiRffNTBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBBolIBIkZMVKXJ+IkXSz3j3BUSK7puZIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQINAoAZEiJytS5PxEiqSf8e4LiBTdNzNBgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoFECIkVOVqTI+YkUST/j3RcQKbpvZoIAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAowREipxsy0WKH//s/8al8xfFUyt/Gdv12zZOHXlEnHTMITWl9es3xIVX3Bh33/dw9OmzTZw+ekSccPTBtcfWvPBSnHXB1fHET1fGTjsMjOmTx8R+e+/R5WOrVq/LbcA0gW4KiBTdBPN0AgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAg0UEClyuC0XKW67Z1m8+7/vGvvutUc8t/q38anTz4trLp4c7/mz3WPxXQ/UAsW8WRNj7bpXYvSEmTF72rjY833vjvaZ82P3XQdH22nHxvIVK2PS+VfGkutnRb9t+272MZEidwBNd19ApOi+mQkCBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECjRIQKXKyLRcp/pBjwtmXxdGHHxB/d+AHY1z7nBj9yY/F0P33qj3thlu+HU8/+3ycOW5kDBkxPr57y9zYrl/f2mMTpl0exw0/KA768Ac6fWzYkH183VPu/JneCgGRYivQjBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBBokIBIkYNt6Ujx2muvxxEnt8cNl0+Nd+6ycxwxakpcN2dK7Lbr4JraskeejIW3Lo3zP39anDxhZiy9+ZKNmh1fGbXDoAHx8UM+0uljY04YHk+v8XVPuSNY9ulePf4Gpp23TY9f0wUJECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIENi0gEiROxktHSkuv25x/G7t7+OsCaNqSsOOmxiLr50eO+84sPbPP/jRivjyglvjS1PGRtvUuXHn9bM2al75tdtrv8PiqMOGdPpY25hj4o03NuQ2YLrkAj2//9MnvVFyM7dPgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoHUERIrcLls2Unz9m/fH0mWPxVdmnRF9+vSuKR0xqj3mz54U79p9l9o/3//gD2PRHffH9MljY+S482pf9/Tmz0XzborBOw2Kow4d0uljY08c7uuecufP9GYEfK2T40GAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECg+QVEityOWjJSfPNbD8YtS/5HLUj0367fRqHxU+fG8UcOi47fJdHxs+Dmu+OZ59bEF9pOiqEj2uLemy6OgQP61x4b135p7bkHH7Bvp48dcuB+IkXu/JkWKZwBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAqUWECly62u5SPGt7/2v+JfF34mrLpoU2/f/z0DRwbRk6UNx2z3LYt6sibF23SsxavyMmNE+Nj74/vfGuRcviJ13HBQTxhwby1esjLazL4t7Fs6uvcbmHlu12u+kyB1B050J+CSFs0GAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECg+QVEityOWi5SfPTYz8XqNS9Gr//y+4yH7r93LVp0/My5alHcfu+y6NWrV5w68vDo+OXXHT8vvrw2pl5wTTy+/KkYOGD7OOeMU2Lo/nt1+ZhIkTuApjsXECmcDgIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQLNLyBS5HbUcpEix9H9aZGi+2YmtkxApNgyJ88iQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgUKSASJHTFylyfn4nRdLPeOcCIoXTQYAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKD5BUSK3I5EipyfSJH0My5SOAMECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEyiwgUuS2J1Lk/ESKpJ9xkcIZIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFBmAZEitz2RIucnUiT9jIsUzgABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBMguIFLntiRQ5P5Ei6WdcpHAGCBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECJRZQKTIbU+kyPmJFEk/4yKFM0CAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgzAIiRW57IkXOT6RI+hkXKZwBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAmUWECly2xMpcn4iRdLPuEjhDBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAos4BIkdueSJHzEymSflUfP3d676oTeP8ECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIESi0gUuTWJ1Lk/ESKpF/Vx0WKqp8A758AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKDsAiJFboMiRc5PpEj6VX1cpKj6CfD+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEyi4gUuQ2KFLk/ESKpF/Vx0WKqp8A758AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKDsAiJFboMiRc5PpEj6VX1cpKj6CfD+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEyi4gUuQ2KFLk/ESKpF/Vx0WKqp8A758AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKDsAiJFboMiRc5PpEj6VX1cpKj6CfD+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEyi4gUuQ2KFLk/ESKpF/Vx0WKqp8A758AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKDsAiJFboMiRc5PpEj6VX1cpKj6CfD+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEyi4gUuQ2KFLk/ESKpF/Vx0WKqp8A758AAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKDsAiJFboMiRc5PpEj6VX1cpKj6CfD+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEyi4gUuQ2KFLk/ESKpF9VxsWIqmza+yRAgAABAgQIECBAgAABAgQIEKiagEiR27hIkfMTKZJ+VRkXKaqyae+TAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgagIiRW7jIkXOT6RI+lVlXKSoyqa9TwIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgaoJiBS5jYsUOT+RIulXlXGRoiqb9j4JECBAgAABAgQIECBAgAABAgSqJiBS5DYuUuT8RIqkX1XGRYqqbNr7JECAAAECBAgQIECAAAECBAgQqJqASJHbuEiR8xMpkn5VGRcpqrJp75MAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKBqAiJFbuMiRc5PpEj6VWVcpKjKpr1PAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBqgmIFLmNixQ5P5Ei6VeVcZGiKpv2PgkQIECAAAECBAgQIECAAAECBKomIFLkNi5S5PxEiqRfVcZFiqps2vskQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBComoBIkdu4SJHzEymSflUZFymqsmnvkwABAgQIECBAgAABAgQIECBAoGoCIkVu4yJFzk+kSPpVZVykqMqmvU8CBAgQIECAAAECBAgQIECAAIGqCYgUuY2LFDk/kSLp10rjQkQrbdN7IUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQILBlAiLFljl19iyRIucnUiT9WmlcpGilbXovBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBLZMQKTYMieRIufU6fSq1esa9MpetmwCIkXZNuZ+CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECOQFRIqcoU9S5Px8kiLp10rjIkUrbdN7IUCAAAECBAgQIECAAAECBAgQILBlAiLFljl19iyRIucnUiT9WmlcpGilbXovBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBLZMQKTYMieRIufU6bSve2oQbAlfVqQo4dLcMgECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIGkgEiRA/RJipyfT1Ik/VppXKRopW16LwQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgS2TECk2DKnzp4lUuT8RIqkXyuNixSttE3vhQABAgQIECBAgAABAgQIECBAgMCWCYgUW+YkUuScOp32dU8Ngi3hy4oUJVyaWyZAgAABAgQIECBAgAABAgQIECCQFBApcoA+SZHz80mKpF8Zx8WIMm7NPRMgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBBojIBIkXMVKXJ+IkXSr4zjIkUZt+aeCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECDRGQKTIubZkpFi77vfRPmN+TebLMz+3UWj9+g1x4RU3xt33PRx9+mwTp48eESccfXDt8TUvvBRnXXB1PPHTlbHTDgNj+uQxsd/ee3T5mK97yh3AMk6LFGXcmnsmQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAg0BgBkSLn2nKR4tfPPh9tU+fGPnu+J579zZq3RIrFdz1QCxTzZk2MteteidETZsbsaeNiz/e9O9pnzo/ddx0cbacdG8tXrIxJ518ZS66fFf227bvZx0SK3AEs47RIUcatuWcCBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECjREQKXKuLRcpfrf29/Gzf/1lvPraa7Fw8dK3RIpx7XNi9Cc/FkP336umdsMt346nn30+zhw3MoaMGB/fvWVubNevb+2xCdMuj+OGHxQHffgDnT42bMg+vu4pd/5KOS1SlHJtbpoAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAQwREihxry0WKNzkeevTHceNt33lLpDhi1JS4bs6U2G3XwbWnLXvkyVh469I4//OnxckTZsbSmy/ZqHnp/EWxw6AB8fFDPtLpY2NOGC5S5M5fKadFilKuzU0TIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQaIiASJFjrVSkGHbcxFh87fTYeceBNbUf/GhFfHnBrfGlKWNrXxF15/WzNmpe+bXbo+N3WBx12JBOH2sbc0y89vr63AZMl07gM2e+Ubp7dsMECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECDRGQKTIuVYqUhwxqj3mz54U79p9l5ra/Q/+MBbdcX9Mnzw2Ro47r/Z1T2/+XDTvphi806A46tAhnT429sTh8dwLr+Q2YLp0Amed+7bS3bMbJkCAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECgMQIiRc61UpFi/NS5cfyRw6Ljd0l0/Cy4+e545rk18YW2k2LoiLa496aLY+CA/rXHxrVfWnvuwQfs2+ljhxy4n697yp2/Uk77uqdSrs1NEyBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEGiIgEiRY61UpFiy9KG47Z5lMW/WxFi77pUYNX5GzGgfGx98/3vj3IsXxM47DooJY46N5StWRtvZl8U9C2fH9v37bfaxVavX5TZguikFhIimXIubIkCAAAECBAgQIECAAAECBAgQINB0AiJFbiWVihQdVHOuWhS337ssevXqFaeOPDw6fvl1x8+LL6+NqRdcE48vfyoGDtg+zjnjlBi6/15dPiZS5A5gs06LFM26GfdFgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoLkERIrcPlo2UuRYtnxapNhyqzI9U6Qo07bcKwECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIHiBESKnL1IkfPzOymSfs06LlI062bcFwECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIHmEhApcvsQKXJ+IkXSr1nHRYpm3Yz7IkCAAAECBAgQIECAAAECBAgQINBcAiJFbh8iRc5PpEj6Neu4SNGsm3FfBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBJpLQKTI7UOkyPmJFEm/Zh0XKZp1M+6LAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQHMJiBS5fYgUOT+RIunXrOMiRbNuxn0RIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQaC4BkSK3D5Ei5ydSJP2adVykaNbNuC8CBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECzSUgUuT2IVLk/ESKpF+zjosUzboZ90WAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECguQREitw+RIqcn0iR9Ct6XIwoegOuT4AAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQKDcAiJFbn8iRc5PpEj6FT0uUhS9AdcnQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgUG4BkSK3P5Ei5ydSJP2KHhcpit6A6xMgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAot4BIkdufSJHzEymSfkWPixRFb8D1CRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECJRbQKTI7U+kyPmJFEm/osdFiqI34PoECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEyi0gUuT2J1Lk/ESKpF/R4yJF0RtwfQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQLlFhApcvsTKXJ+IkXSr+hxkaLoDbg+AQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgXILiBS5/YkUOT+RIunXE+NCRE8ouwYBAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBagqIFLm9ixQ5P5Ei6dcT4yJFTyi7BgECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIFqCogUub2LFDk/kSLp1xPjIkVPHxOpwQAAE4VJREFUKLsGAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgWoKiBS5vYsUOT+RIunXE+MiRU8ouwYBAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBagqIFLm9ixQ5P5Ei6VevcSGiXpJehwABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACB7giIFN3R+uPnihQ5P5Ei6VevcZGiXpJehwABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACB7giIFN3REilyWpuYXrV6Xd1f0wt2X0Ck6L6ZCQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIE8gIiRc7QJylyfj5JkfSr17hIUS9Jr0OAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQHcERIruaP3xc0WKnJ9IkfSr17hIUS9Jr0OAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQHcERIruaIkUOa1NTPu6p7qTbtULihRbxWaIAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIGkgEiRA/RJipyfT1Ik/eo1LlLUS9LrECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECDQHQGRojtaf/xckSLnJ1Ik/eo1LlLUS9LrECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECDQHQGRojtaIkVOaxPTvu6p7qRb9YIixVaxGSJAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAICkgUuQAfZIi5+eTFEm/7o6LEd0V83wCBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBBopIFLkdEWKnJ9IkfTr7rhI0V0xzydAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoJECIkVOV6TI+YkUSb/ujosU3RXzfAIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIEGikgUuR0RYqcn0iR9NvUuBDRAFQvSYAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIBAQwREihyrSJHzEymSfiJFAwC9JAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECPSYgUuSoRYqcn0iR9BMpGgDoJQkQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQ6DEBkSJHLVLk/ESKpJ9I0QBAL0mAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAQI8JiBQ5apEi5ydSJPz87okEnlECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBJpCQKTIrUGkyPmJFAk/kSKBZ5QAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgaYQEClyaxApcn4iRcJPpEjgGSVAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoCkERIrcGkSKnJ9I0YWfEJE8YMYJECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEGhqAZEitx6RIucnUogUyRNknAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBMguIFLntiRQ5P5HiP/x8YiJ5kIwTIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIFBKAZEitzaRIucnUogUyRNknAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBMguIFLntiRRb4LfmhZfirAuujid+ujJ22mFgTJ88Jvbbe4/a5KrV67bgFVrjKT4t0Rp79C4IECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEKifgEiRsxQptsCvfeb82H3XwdF22rGxfMXKmHT+lbHk+lnRb9u+LRcphIgtOBCeQoAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAgf8QEClyR0Gk6MJv/foNMWTE+PjuLXNju359a8+eMO3yOG74QTFsyD5NHSkEh9y/HKYJECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECDQlYBI0ZXQ5h8XKbrwe+a5NXHyhJmx9OZLNj7z0vmLYodBA2LMCcObIlKIEbl/CUwTIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIEBgawVEiq2V+/c5kaILv//3b89E29S5cef1szY+88qv3R4dn7BoG3NMTn8T0//wudfq/ppekAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQaIyBS5FxFii78nv3Nb2PkuPNqX/f05s9F826KwTsNirEnDs/pmyZAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAhUWECm6WP6GDRti6Ii2uPemi2PggP61Z49rvzSOP3JYHHLgfhU+Ot46AQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBDICYgUW+B37sULYucdB8WEMcfG8hUro+3sy+KehbNj+/79tmDaUwgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAIFNCYgUW3AuXnx5bUy94Jp4fPlTMXDA9nHOGafE0P332oJJTyFAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQ6ExApnA0CBAi0qMDYSbPjRz/+P9Gr17+/wRM/8Xdx5rhPtei79bYIECCweYGOr/C86oY74vpF34qHlly58cnr12+IC6+4Me6+7+Ho02ebOH30iDjh6INxEiBAoDICnf35+PiTT8WpEy+Mvn16b7To+F2Nb/+Pr0GuDJA3SoBAJQV+8/wLMeeqRfHgD56M3r23iQM/9P6YNvGU6NN7m/D3x0oeCW+6wQIiRYOBvTwBAgSKEvjEadNiwT+1x047vL2oW3BdAgQINIXAa6+/EZOnfyX+ZPAOseQ7D8X375i38b4W3/VALVDMmzUx1q57JUZPmBmzp42LPd/37qa4dzdBgACBRgps7s/HpQ88Gg8/9pPaNwn4IUCAQNUEOv4Pf//3l0/HkYd+JNa/sT4mTLs8hg3ZJ078xCHh749VOw3eb08IiBQ9oewaBAgQKEDg4OPPiPsWXRq93vwoRQH34JIECBBoFoFljzxZ+7rOjxz12Xjkrq9svK1x7XNi9Cc/tvGrPG+45dvx9LPPx+TPntAst+4+CBAg0FCBzv58/Po374/nX3gpPnPK0Q29vhcnQIBAGQSu/8a34t9+/ZuY+o+jwt8fy7Ax91g2AZGibBtzvwQIENhCgQ99/DOxyzt2irXrfh9//d4/jSmfPTH+2zvfsYXTnkaAAIHWE3j9jTdi6Ii2t0SKI0ZNievmTInddh1ce8Md/7Fu4a1L46qLJrUegHdEgACBTgQ29efjV2++J/75G9+Kbfv2ie36bRufGvG3cdIxhzAkQIBAJQUmnXdlHDx039onK/z9sZJHwJtusIBI0WBgL0+AAIGiBF7+3brYvn+/eP2N9bX/4PbNe/9n3LZgRlG347oECBAoXGBT/xFu2HETY/G102PnHQfW7u8HP1oRX15wa1x/+dTC79cNECBAoKcENvXn4xtvrI9XXn0t+m+3bfziV8/Uvuqk7bRj4tCD/qanbst1CBAg0BQC3390eVx+7eL4l3nTovc224S/PzbFWtxEiwmIFC22UG+HAAECnQl89NjPxaL558Uu79gREgECBCopsOlPUrTH/NmT4l2771Izuf/BH8aiO+6Pqy46s5JG3jQBAtUU2NSfj38osejO78XyFStj+uQx1UTyrgkQqKTAkyt+HlMvuDquvmRyvPNPdqoZHDHK3x8reRi86YYKiBQN5fXiBAgQaB6BA46eEHf9y4Ux6O3bN89NuRMCBAj0oMCm/iPc+Klz4/gjh9V+EWLHz4Kb745nnlsTZ00Y1YN35lIECBAoVmBLIsVNt98XP//F07XvY/dDgACBKgj87F9/GZOnfyXmfmlC/Pm73rnxLfv7YxW27z32tIBI0dPirkeAAIEeEHj2N7+NZ1evib3e92exYcOG+OrX74lljzwRX/2nL/TA1V2CAAECzSmwqf8It2TpQ3HbPcti3qyJsXbdKzFq/IyY0T42Pvj+9zbnm3BXBAgQaIDApv58fPixn8Tef/Xnta8PXfX0b+LTU+bEFyf9fey/z1824A68JAECBJpLYOUvfh2Tvjgv5pz32fiLP93tLTfn74/NtSt30xoCIkVr7NG7IECAwFsEOv6H5KTzr4xf/fq52i87/MCe74kvtJ0U79h5B1IECBCorEBn/0/hOVctitvvXRa9evWKU0ceHmNOGF5ZI2+cAIFqCmzqz8drFi6Jhbd+pwYy8O3bxz+cNDxGHDa0mkDeNQEClROY/KWvxN33PRJve1uvje+9439bP3rv1bV/9vfHyh0Jb7jBAiJFg4G9PAECBAgQIECAAAECBAgQIECAAAECBAgQILBpAZHCySBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQKERApCmF3UQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQECkcAYIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBQgREikLYXZQAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAQKZwBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoBABkaIQdhclQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIERApngAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChEQKQohN1FCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAZHCGSBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQKERApCmF3UQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQECkcAYIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBQgREikLYXZQAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAQKZwBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoBABkaIQdhclQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIERApngAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChEQKQohN1FCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAZHCGSBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQKERApCmF3UQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQECkcAYIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBQgREikLYXZQAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAQKZwBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoBABkaIQdhclQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIERApngAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChEQKQohN1FCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAZHCGSBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQKERApCmF3UQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQECkcAYIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBQgREikLYXZQAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAQKZwBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoBABkaIQdhclQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIERApngAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChEQKQohN1FCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAZHCGSBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQKERApCmF3UQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQECkcAYIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBQgREikLYXZQAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAQKZwBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoBABkaIQdhclQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIERApngAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChEQKQohN1FCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAZHCGSBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQKERApCmF3UQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQECkcAYIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBQgREikLYXZQAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAQKZwBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoBABkaIQdhclQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIERApngAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChEQKQohN1FCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAZHCGSBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQKERApCmF3UQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQECkcAYIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBQgREikLYXZQAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAQKZwBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoBABkaIQdhclQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIERApngAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChEQKQohN1FCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAZHCGSBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQKERApCmF3UQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQECkcAYIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgACBQgREikLYXZQAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAQKZwBAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAoBABkaIQdhclQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIERApngAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQIEChEQKQohN1FCRAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAZHCGSBAgAABAgQIECBAgAABAgQIECBAgAABAgQKERApCmF3UQIECBAgQIAAAQIECBAgQIAAAQIECBAgQOD/A1XK+9hg79IaAAAAAElFTkSuQmCC",
"text/html": [
"<div>\n",
" \n",
" \n",
" <div id=\"bb5afec6-4b51-452f-901f-fd14290f25b0\" class=\"plotly-graph-div\" style=\"height:525px; width:100%;\"></div>\n",
" <script type=\"text/javascript\">\n",
" require([\"plotly\"], function(Plotly) {\n",
" window.PLOTLYENV=window.PLOTLYENV || {};\n",
" \n",
" if (document.getElementById(\"bb5afec6-4b51-452f-901f-fd14290f25b0\")) {\n",
" Plotly.newPlot(\n",
" 'bb5afec6-4b51-452f-901f-fd14290f25b0',\n",
" [{\"cumulative\": {\"enabled\": true}, \"type\": \"histogram\", \"x\": [0.5, 0.5555555555555556, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.7, 0.75, 0.8, 0.8333333333333334, 0.8333333333333334, 0.9285714285714286, 0.9411764705882353, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0666666666666667, 1.1, 1.1111111111111112, 1.1111111111111112, 1.1428571428571428, 1.1428571428571428, 1.1428571428571428, 1.1666666666666667, 1.1818181818181819, 1.1891891891891893, 1.2, 1.2, 1.2, 1.2, 1.25, 1.25, 1.25, 1.25, 1.2666666666666666, 1.2666666666666666, 1.2857142857142858, 1.2857142857142858, 1.2857142857142858, 1.2962962962962963, 1.2962962962962963, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3333333333333333, 1.3529411764705883, 1.375, 1.3846153846153846, 1.4, 1.4, 1.4, 1.4, 1.4, 1.4285714285714286, 1.4285714285714286, 1.4285714285714286, 1.4285714285714286, 1.434782608695652, 1.4444444444444444, 1.4444444444444444, 1.4444444444444444, 1.4545454545454546, 1.4545454545454546, 1.4705882352941178, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5333333333333334, 1.5384615384615385, 1.5454545454545454, 1.5555555555555556, 1.5555555555555556, 1.5555555555555556, 1.5555555555555556, 1.5555555555555556, 1.5555555555555556, 1.56, 1.5625, 1.5714285714285714, 1.5714285714285714, 1.5714285714285714, 1.5714285714285714, 1.5714285714285714, 1.5714285714285714, 1.5789473684210527, 1.5789473684210527, 1.5833333333333333, 1.5833333333333333, 1.5925925925925926, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6, 1.6071428571428572, 1.6111111111111112, 1.6153846153846154, 1.625, 1.625, 1.625, 1.625, 1.625, 1.625, 1.6349206349206349, 1.6363636363636365, 1.6428571428571428, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6666666666666667, 1.6842105263157894, 1.7, 1.7, 1.7058823529411764, 1.7142857142857142, 1.7142857142857142, 1.7142857142857142, 1.7142857142857142, 1.7142857142857142, 1.7142857142857142, 1.7272727272727273, 1.7272727272727273, 1.7272727272727273, 1.7272727272727273, 1.7333333333333334, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.75, 1.76, 1.7647058823529411, 1.7692307692307692, 1.7692307692307692, 1.7692307692307692, 1.7692307692307692, 1.7777777777777777, 1.7777777777777777, 1.7777777777777777, 1.7777777777777777, 1.7777777777777777, 1.7857142857142858, 1.7894736842105263, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8181818181818181, 1.8181818181818181, 1.8181818181818181, 1.8181818181818181, 1.8181818181818181, 1.8181818181818181, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8333333333333333, 1.8461538461538463, 1.8461538461538463, 1.8461538461538463, 1.8461538461538463, 1.85, 1.8518518518518519, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8571428571428572, 1.8636363636363635, 1.8636363636363635, 1.8666666666666667, 1.8666666666666667, 1.875, 1.875, 1.875, 1.875, 1.875, 1.875, 1.875, 1.875, 1.8823529411764706, 1.8888888888888888, 1.8888888888888888, 1.8888888888888888, 1.8909090909090909, 1.894736842105263, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9, 1.9090909090909092, 1.9090909090909092, 1.9090909090909092, 1.9090909090909092, 1.9090909090909092, 1.9090909090909092, 1.9142857142857144, 1.9166666666666667, 1.9166666666666667, 1.9166666666666667, 1.9166666666666667, 1.9166666666666667, 1.9230769230769231, 1.9230769230769231, 1.9230769230769231, 1.9230769230769231, 1.9230769230769231, 1.9285714285714286, 1.9285714285714286, 1.9285714285714286, 1.9285714285714286, 1.9333333333333333, 1.9333333333333333, 1.9375, 1.9411764705882353, 1.9428571428571428, 1.9473684210526316, 1.9473684210526316, 1.9523809523809523, 1.9523809523809523, 1.9545454545454546, 1.9565217391304348, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0303030303030303, 2.04, 2.0416666666666665, 2.0454545454545454, 2.0454545454545454, 2.05, 2.0526315789473686, 2.0555555555555554, 2.0555555555555554, 2.0588235294117645, 2.0588235294117645, 2.0625, 2.0625, 2.064516129032258, 2.066666666666667, 2.066666666666667, 2.0689655172413794, 2.0714285714285716, 2.0714285714285716, 2.076923076923077, 2.076923076923077, 2.076923076923077, 2.076923076923077, 2.076923076923077, 2.081081081081081, 2.0816326530612246, 2.0833333333333335, 2.0833333333333335, 2.0833333333333335, 2.0833333333333335, 2.0833333333333335, 2.0869565217391304, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.090909090909091, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1, 2.1052631578947367, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.111111111111111, 2.1153846153846154, 2.1176470588235294, 2.1176470588235294, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.125, 2.1333333333333333, 2.1333333333333333, 2.1333333333333333, 2.1333333333333333, 2.1333333333333333, 2.1363636363636362, 2.1363636363636362, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.142857142857143, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.1538461538461537, 2.16, 2.161290322580645, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.1666666666666665, 2.176470588235294, 2.176470588235294, 2.1785714285714284, 2.1794871794871793, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1818181818181817, 2.1842105263157894, 2.185185185185185, 2.185185185185185, 2.1875, 2.1875, 2.1875, 2.1875, 2.1904761904761907, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.2, 2.210526315789474, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2142857142857144, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2222222222222223, 2.2241379310344827, 2.227272727272727, 2.2285714285714286, 2.230769230769231, 2.230769230769231, 2.230769230769231, 2.230769230769231, 2.230769230769231, 2.235294117647059, 2.235294117647059, 2.235294117647059, 2.235294117647059, 2.235294117647059, 2.238095238095238, 2.24, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.25, 2.257142857142857, 2.259259259259259, 2.263157894736842, 2.263157894736842, 2.2666666666666666, 2.2666666666666666, 2.2666666666666666, 2.269230769230769, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.272727272727273, 2.2777777777777777, 2.2777777777777777, 2.2777777777777777, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2857142857142856, 2.2916666666666665, 2.2941176470588234, 2.2941176470588234, 2.2941176470588234, 2.2962962962962963, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.3, 2.303030303030303, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.3076923076923075, 2.310344827586207, 2.310344827586207, 2.3125, 2.3125, 2.3125, 2.3125, 2.32, 2.3214285714285716, 2.3225806451612905, 2.323529411764706, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3333333333333335, 2.3461538461538463, 2.3461538461538463, 2.347826086956522, 2.35, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.357142857142857, 2.36, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3636363636363638, 2.3684210526315788, 2.3684210526315788, 2.3684210526315788, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.375, 2.380952380952381, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.3846153846153846, 2.388888888888889, 2.388888888888889, 2.388888888888889, 2.388888888888889, 2.388888888888889, 2.391304347826087, 2.393939393939394, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.4, 2.409090909090909, 2.411764705882353, 2.411764705882353, 2.411764705882353, 2.411764705882353, 2.411764705882353, 2.413793103448276, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4166666666666665, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4285714285714284, 2.4375, 2.4375, 2.4375, 2.4375, 2.4375, 2.4375, 2.44, 2.44, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4444444444444446, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4545454545454546, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4615384615384617, 2.4642857142857144, 2.466666666666667, 2.466666666666667, 2.466666666666667, 2.466666666666667, 2.466666666666667, 2.466666666666667, 2.4705882352941178, 2.4705882352941178, 2.4705882352941178, 2.473684210526316, 2.473684210526316, 2.475, 2.4782608695652173, 2.4782608695652173, 2.4827586206896552, 2.4827586206896552, 2.4893617021276597, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5172413793103448, 2.5185185185185186, 2.5185185185185186, 2.5238095238095237, 2.5238095238095237, 2.526315789473684, 2.526315789473684, 2.5277777777777777, 2.5294117647058822, 2.533333333333333, 2.533333333333333, 2.533333333333333, 2.533333333333333, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5384615384615383, 2.5416666666666665, 2.542372881355932, 2.5428571428571427, 2.5454545454545454, 2.5454545454545454, 2.5454545454545454, 2.5454545454545454, 2.5454545454545454, 2.55, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5555555555555554, 2.5625, 2.5625, 2.566666666666667, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5714285714285716, 2.5789473684210527, 2.5789473684210527, 2.5789473684210527, 2.5789473684210527, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.5833333333333335, 2.588235294117647, 2.588235294117647, 2.588235294117647, 2.588235294117647, 2.588235294117647, 2.588235294117647, 2.590909090909091, 2.5945945945945947, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.607142857142857, 2.608695652173913, 2.611111111111111, 2.611111111111111, 2.611111111111111, 2.611111111111111, 2.611111111111111, 2.6129032258064515, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6153846153846154, 2.6176470588235294, 2.619047619047619, 2.6206896551724137, 2.6206896551724137, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.625, 2.6296296296296298, 2.6315789473684212, 2.6315789473684212, 2.6315789473684212, 2.6315789473684212, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.6363636363636362, 2.64, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.642857142857143, 2.6470588235294117, 2.6470588235294117, 2.6470588235294117, 2.6470588235294117, 2.6470588235294117, 2.6470588235294117, 2.65, 2.65, 2.652173913043478, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6666666666666665, 2.6744186046511627, 2.6785714285714284, 2.6818181818181817, 2.6818181818181817, 2.6818181818181817, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6842105263157894, 2.6875, 2.6875, 2.689655172413793, 2.689655172413793, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6923076923076925, 2.6956521739130435, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7, 2.7058823529411766, 2.7058823529411766, 2.7058823529411766, 2.7058823529411766, 2.7058823529411766, 2.7083333333333335, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.7142857142857144, 2.72, 2.72, 2.7222222222222223, 2.7222222222222223, 2.7222222222222223, 2.7222222222222223, 2.7222222222222223, 2.7241379310344827, 2.7241379310344827, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.727272727272727, 2.7333333333333334, 2.7333333333333334, 2.7333333333333334, 2.7333333333333334, 2.7333333333333334, 2.736842105263158, 2.739130434782609, 2.739130434782609, 2.739130434782609, 2.739130434782609, 2.739130434782609, 2.74468085106383, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.75, 2.757575757575758, 2.757575757575758, 2.7586206896551726, 2.7586206896551726, 2.76, 2.761904761904762, 2.761904761904762, 2.764705882352941, 2.764705882352941, 2.764705882352941, 2.764705882352941, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.769230769230769, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.7777777777777777, 2.782608695652174, 2.782608695652174, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.7857142857142856, 2.789473684210526, 2.789473684210526, 2.789473684210526, 2.7916666666666665, 2.7916666666666665, 2.793103448275862, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8, 2.8076923076923075, 2.8095238095238093, 2.8125, 2.8125, 2.8125, 2.8125, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8181818181818183, 2.8214285714285716, 2.823529411764706, 2.823529411764706, 2.8260869565217392, 2.8260869565217392, 2.8260869565217392, 2.8260869565217392, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.8333333333333335, 2.838709677419355, 2.8421052631578947, 2.8421052631578947, 2.8421052631578947, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8461538461538463, 2.8484848484848486, 2.85, 2.85, 2.8529411764705883, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.857142857142857, 2.8636363636363638, 2.8636363636363638, 2.8636363636363638, 2.8636363636363638, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.8666666666666667, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.875, 2.88, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.888888888888889, 2.892857142857143, 2.8947368421052633, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.9, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.909090909090909, 2.911764705882353, 2.911764705882353, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.9166666666666665, 2.918918918918919, 2.92, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.923076923076923, 2.9285714285714284, 2.9285714285714284, 2.9285714285714284, 2.9285714285714284, 2.9285714285714284, 2.933333333333333, 2.933333333333333, 2.933333333333333, 2.933333333333333, 2.933333333333333, 2.933333333333333, 2.9375, 2.9375, 2.9375, 2.9375, 2.9375, 2.9375, 2.9393939393939394, 2.9411764705882355, 2.9411764705882355, 2.9411764705882355, 2.942857142857143, 2.9444444444444446, 2.9444444444444446, 2.9444444444444446, 2.9473684210526314, 2.9473684210526314, 2.9473684210526314, 2.9473684210526314, 2.95, 2.95, 2.95, 2.9523809523809526, 2.9523809523809526, 2.9545454545454546, 2.9565217391304346, 2.9565217391304346, 2.9565217391304346, 2.9583333333333335, 2.9583333333333335, 2.9696969696969697, 2.9696969696969697, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.033333333333333, 3.04, 3.0434782608695654, 3.0476190476190474, 3.05, 3.05, 3.0526315789473686, 3.0555555555555554, 3.0588235294117645, 3.0588235294117645, 3.0588235294117645, 3.0588235294117645, 3.0625, 3.0625, 3.0625, 3.0625, 3.0625, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.066666666666667, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.0714285714285716, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.076923076923077, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0833333333333335, 3.0869565217391304, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.090909090909091, 3.0952380952380953, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.1, 3.103448275862069, 3.1052631578947367, 3.1052631578947367, 3.1052631578947367, 3.1052631578947367, 3.107142857142857, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.111111111111111, 3.1153846153846154, 3.1176470588235294, 3.1176470588235294, 3.1176470588235294, 3.1176470588235294, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.125, 3.1333333333333333, 3.1333333333333333, 3.1333333333333333, 3.1333333333333333, 3.1363636363636362, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.142857142857143, 3.1481481481481484, 3.15, 3.15, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.1538461538461537, 3.15625, 3.1578947368421053, 3.1578947368421053, 3.1578947368421053, 3.16, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1666666666666665, 3.1739130434782608, 3.176470588235294, 3.176470588235294, 3.176470588235294, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1818181818181817, 3.1875, 3.1875, 3.1904761904761907, 3.1904761904761907, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.2, 3.206896551724138, 3.210526315789474, 3.210526315789474, 3.210526315789474, 3.2142857142857144, 3.2142857142857144, 3.2142857142857144, 3.217391304347826, 3.217391304347826, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.2222222222222223, 3.227272727272727, 3.227272727272727, 3.230769230769231, 3.230769230769231, 3.230769230769231, 3.230769230769231, 3.230769230769231, 3.235294117647059, 3.235294117647059, 3.235294117647059, 3.238095238095238, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.25, 3.260869565217391, 3.260869565217391, 3.263157894736842, 3.263157894736842, 3.263157894736842, 3.2666666666666666, 3.2666666666666666, 3.2666666666666666, 3.2666666666666666, 3.269230769230769, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.272727272727273, 3.2777777777777777, 3.2777777777777777, 3.2777777777777777, 3.282608695652174, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2857142857142856, 3.2916666666666665, 3.2941176470588234, 3.2941176470588234, 3.2941176470588234, 3.2941176470588234, 3.2941176470588234, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3, 3.3043478260869565, 3.3055555555555554, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3076923076923075, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3125, 3.3157894736842106, 3.3181818181818183, 3.32, 3.3214285714285716, 3.3225806451612905, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.3333333333333335, 3.347826086956522, 3.35, 3.3529411764705883, 3.3529411764705883, 3.3529411764705883, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.357142857142857, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3636363636363638, 3.3684210526315788, 3.3684210526315788, 3.3684210526315788, 3.3703703703703702, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.375, 3.3783783783783785, 3.3793103448275863, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.3846153846153846, 3.388888888888889, 3.388888888888889, 3.388888888888889, 3.388888888888889, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.4, 3.411764705882353, 3.411764705882353, 3.411764705882353, 3.411764705882353, 3.411764705882353, 3.411764705882353, 3.4150943396226414, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4166666666666665, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4285714285714284, 3.4347826086956523, 3.4347826086956523, 3.4375, 3.4375, 3.4375, 3.4375, 3.4390243902439024, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.4444444444444446, 3.45, 3.45, 3.45, 3.45, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4545454545454546, 3.4594594594594597, 3.4615384615384617, 3.4615384615384617, 3.4615384615384617, 3.4615384615384617, 3.4615384615384617, 3.4615384615384617, 3.4642857142857144, 3.466666666666667, 3.4705882352941178, 3.473684210526316, 3.4761904761904763, 3.4782608695652173, 3.48, 3.4814814814814814, 3.4871794871794872, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5185185185185186, 3.52, 3.5217391304347827, 3.5294117647058822, 3.5294117647058822, 3.5294117647058822, 3.5294117647058822, 3.533333333333333, 3.533333333333333, 3.533333333333333, 3.533333333333333, 3.533333333333333, 3.5384615384615383, 3.5384615384615383, 3.5384615384615383, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.5454545454545454, 3.55, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5555555555555554, 3.5625, 3.5625, 3.5625, 3.5625, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5714285714285716, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.5833333333333335, 3.588235294117647, 3.588235294117647, 3.588235294117647, 3.590909090909091, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.6, 3.611111111111111, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.6153846153846154, 3.619047619047619, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.625, 3.6315789473684212, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.6363636363636362, 3.639344262295082, 3.64, 3.64, 3.642857142857143, 3.642857142857143, 3.642857142857143, 3.642857142857143, 3.642857142857143, 3.6470588235294117, 3.6470588235294117, 3.65, 3.65, 3.652173913043478, 3.6538461538461537, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6666666666666665, 3.6875, 3.6875, 3.6875, 3.6875, 3.6875, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.6923076923076925, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7058823529411766, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.7142857142857144, 3.72, 3.7222222222222223, 3.7241379310344827, 3.727272727272727, 3.727272727272727, 3.727272727272727, 3.727272727272727, 3.730769230769231, 3.739130434782609, 3.739130434782609, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.75, 3.76, 3.761904761904762, 3.769230769230769, 3.769230769230769, 3.769230769230769, 3.769230769230769, 3.769230769230769, 3.769230769230769, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.7777777777777777, 3.782608695652174, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.7857142857142856, 3.789473684210526, 3.789473684210526, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8, 3.8125, 3.8125, 3.8125, 3.8181818181818183, 3.8181818181818183, 3.8181818181818183, 3.8181818181818183, 3.8181818181818183, 3.823529411764706, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.8333333333333335, 3.838709677419355, 3.8461538461538463, 3.8461538461538463, 3.8461538461538463, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.857142857142857, 3.8666666666666667, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.875, 3.8823529411764706, 3.8823529411764706, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.888888888888889, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.9, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.909090909090909, 3.9166666666666665, 3.9166666666666665, 3.9166666666666665, 3.9166666666666665, 3.9166666666666665, 3.923076923076923, 3.923076923076923, 3.923076923076923, 3.925925925925926, 3.9285714285714284, 3.9285714285714284, 3.9285714285714284, 3.933333333333333, 3.933333333333333, 3.933333333333333, 3.9375, 3.9411764705882355, 3.9444444444444446, 3.9473684210526314, 3.9523809523809526, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.024390243902439, 4.038461538461538, 4.043478260869565, 4.0476190476190474, 4.05, 4.052631578947368, 4.0588235294117645, 4.0588235294117645, 4.0625, 4.0625, 4.066666666666666, 4.066666666666666, 4.066666666666666, 4.071428571428571, 4.071428571428571, 4.076923076923077, 4.076923076923077, 4.083333333333333, 4.083333333333333, 4.083333333333333, 4.083333333333333, 4.083333333333333, 4.086956521739131, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.090909090909091, 4.1, 4.1, 4.1, 4.1, 4.1, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.111111111111111, 4.117647058823529, 4.117647058823529, 4.117647058823529, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.125, 4.130434782608695, 4.136363636363637, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.142857142857143, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.166666666666667, 4.181818181818182, 4.181818181818182, 4.181818181818182, 4.181818181818182, 4.185185185185185, 4.190476190476191, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.2, 4.206896551724138, 4.208333333333333, 4.2105263157894735, 4.2105263157894735, 4.212121212121212, 4.214285714285714, 4.214285714285714, 4.214285714285714, 4.222222222222222, 4.222222222222222, 4.222222222222222, 4.222222222222222, 4.222222222222222, 4.222222222222222, 4.230769230769231, 4.24, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.25, 4.266666666666667, 4.2727272727272725, 4.2727272727272725, 4.2727272727272725, 4.2727272727272725, 4.2727272727272725, 4.2727272727272725, 4.277777777777778, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.285714285714286, 4.3, 4.3, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3076923076923075, 4.3125, 4.315789473684211, 4.318181818181818, 4.32258064516129, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.333333333333333, 4.357142857142857, 4.357142857142857, 4.357142857142857, 4.357142857142857, 4.363636363636363, 4.363636363636363, 4.363636363636363, 4.363636363636363, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.375, 4.384615384615385, 4.384615384615385, 4.384615384615385, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.4, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.416666666666667, 4.428571428571429, 4.428571428571429, 4.428571428571429, 4.428571428571429, 4.428571428571429, 4.428571428571429, 4.434782608695652, 4.4375, 4.444444444444445, 4.444444444444445, 4.444444444444445, 4.454545454545454, 4.454545454545454, 4.454545454545454, 4.461538461538462, 4.466666666666667, 4.466666666666667, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.5, 4.523809523809524, 4.538461538461538, 4.538461538461538, 4.545454545454546, 4.545454545454546, 4.545454545454546, 4.545454545454546, 4.555555555555555, 4.555555555555555, 4.555555555555555, 4.555555555555555, 4.5625, 4.5625, 4.5625, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.571428571428571, 4.583333333333333, 4.583333333333333, 4.583333333333333, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.6, 4.615384615384615, 4.619047619047619, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.625, 4.636363636363637, 4.642857142857143, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.666666666666667, 4.6923076923076925, 4.6923076923076925, 4.7, 4.7, 4.705882352941177, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.714285714285714, 4.7272727272727275, 4.7272727272727275, 4.7272727272727275, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.75, 4.777777777777778, 4.777777777777778, 4.785714285714286, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.8, 4.818181818181818, 4.818181818181818, 4.826086956521739, 4.833333333333333, 4.833333333333333, 4.833333333333333, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.857142857142857, 4.866666666666666, 4.875, 4.875, 4.875, 4.875, 4.888888888888889, 4.888888888888889, 4.888888888888889, 4.888888888888889, 4.9, 4.9, 4.9, 4.909090909090909, 4.909090909090909, 4.909090909090909, 4.916666666666667, 4.916666666666667, 4.916666666666667, 4.916666666666667, 4.916666666666667, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0625, 5.066666666666666, 5.090909090909091, 5.090909090909091, 5.1, 5.1, 5.1, 5.1, 5.1, 5.111111111111111, 5.111111111111111, 5.125, 5.125, 5.125, 5.142857142857143, 5.142857142857143, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.166666666666667, 5.181818181818182, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.2, 5.222222222222222, 5.222222222222222, 5.222222222222222, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.25, 5.2727272727272725, 5.285714285714286, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.333333333333333, 5.363636363636363, 5.363636363636363, 5.375, 5.384615384615385, 5.4, 5.4, 5.4, 5.4, 5.4, 5.4, 5.428571428571429, 5.428571428571429, 5.444444444444445, 5.461538461538462, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.5, 5.555555555555555, 5.6, 5.6, 5.6, 5.6, 5.6, 5.625, 5.636363636363637, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.666666666666667, 5.714285714285714, 5.714285714285714, 5.75, 5.75, 5.777777777777778, 5.8, 5.8, 5.8, 5.8, 5.833333333333333, 5.833333333333333, 5.857142857142857, 5.9, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.0, 6.083333333333333, 6.111111111111111, 6.166666666666667, 6.2, 6.2, 6.25, 6.25, 6.285714285714286, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.333333333333333, 6.375, 6.375, 6.4, 6.428571428571429, 6.428571428571429, 6.454545454545454, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.5, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.666666666666667, 6.75, 6.75, 6.833333333333333, 6.857142857142857, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.0, 7.2, 7.25, 7.25, 7.25, 7.25, 7.333333333333333, 7.4, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5, 7.625, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.666666666666667, 7.8, 8.0, 8.0, 8.5, 8.5, 8.571428571428571, 8.666666666666666, 9.0, 9.0, 9.5, 9.857142857142858, 10.0, 11.0, 11.0, 11.166666666666666, 11.5, 11.5, 12.4, 13.0, 15.0, 17.333333333333332, 21.0, 22.0]}],\n",
" {\"template\": {\"data\": {\"bar\": [{\"error_x\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"error_y\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"bar\"}], \"barpolar\": [{\"marker\": {\"line\": {\"color\": \"#E5ECF6\", \"width\": 0.5}}, \"type\": \"barpolar\"}], \"carpet\": [{\"aaxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"baxis\": {\"endlinecolor\": \"#2a3f5f\", \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"minorgridcolor\": \"white\", \"startlinecolor\": \"#2a3f5f\"}, \"type\": \"carpet\"}], \"choropleth\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"choropleth\"}], \"contour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"contour\"}], \"contourcarpet\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"contourcarpet\"}], \"heatmap\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmap\"}], \"heatmapgl\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"heatmapgl\"}], \"histogram\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"histogram\"}], \"histogram2d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2d\"}], \"histogram2dcontour\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"histogram2dcontour\"}], \"mesh3d\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"type\": \"mesh3d\"}], \"parcoords\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"parcoords\"}], \"scatter\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter\"}], \"scatter3d\": [{\"line\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatter3d\"}], \"scattercarpet\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattercarpet\"}], \"scattergeo\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergeo\"}], \"scattergl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattergl\"}], \"scattermapbox\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scattermapbox\"}], \"scatterpolar\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolar\"}], \"scatterpolargl\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterpolargl\"}], \"scatterternary\": [{\"marker\": {\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}}, \"type\": \"scatterternary\"}], \"surface\": [{\"colorbar\": {\"outlinewidth\": 0, \"ticks\": \"\"}, \"colorscale\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"type\": \"surface\"}], \"table\": [{\"cells\": {\"fill\": {\"color\": \"#EBF0F8\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"header\": {\"fill\": {\"color\": \"#C8D4E3\"}, \"line\": {\"color\": \"white\"}}, \"type\": \"table\"}]}, \"layout\": {\"annotationdefaults\": {\"arrowcolor\": \"#2a3f5f\", \"arrowhead\": 0, \"arrowwidth\": 1}, \"colorscale\": {\"diverging\": [[0, \"#8e0152\"], [0.1, \"#c51b7d\"], [0.2, \"#de77ae\"], [0.3, \"#f1b6da\"], [0.4, \"#fde0ef\"], [0.5, \"#f7f7f7\"], [0.6, \"#e6f5d0\"], [0.7, \"#b8e186\"], [0.8, \"#7fbc41\"], [0.9, \"#4d9221\"], [1, \"#276419\"]], \"sequential\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]], \"sequentialminus\": [[0.0, \"#0d0887\"], [0.1111111111111111, \"#46039f\"], [0.2222222222222222, \"#7201a8\"], [0.3333333333333333, \"#9c179e\"], [0.4444444444444444, \"#bd3786\"], [0.5555555555555556, \"#d8576b\"], [0.6666666666666666, \"#ed7953\"], [0.7777777777777778, \"#fb9f3a\"], [0.8888888888888888, \"#fdca26\"], [1.0, \"#f0f921\"]]}, \"colorway\": [\"#636efa\", \"#EF553B\", \"#00cc96\", \"#ab63fa\", \"#FFA15A\", \"#19d3f3\", \"#FF6692\", \"#B6E880\", \"#FF97FF\", \"#FECB52\"], \"font\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}, \"geo\": {\"bgcolor\": \"white\", \"lakecolor\": \"white\", \"landcolor\": \"#E5ECF6\", \"showlakes\": true, \"showland\": true, \"subunitcolor\": \"white\"}, \"hoverlabel\": {\"align\": \"left\"}, \"hovermode\": \"closest\", \"mapbox\": {\"style\": \"light\"}, \"paper_bgcolor\": \"white\", \"plot_bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"polar\": {\"angularaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"radialaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"scene\": {\"xaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"yaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}, \"zaxis\": {\"backgroundcolor\": \"#E5ECF6\", \"gridcolor\": \"white\", \"gridwidth\": 2, \"linecolor\": \"white\", \"showbackground\": true, \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\"}}, \"shapedefaults\": {\"line\": {\"color\": \"#2a3f5f\"}}, \"ternary\": {\"aaxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"baxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}, \"bgcolor\": \"#E5ECF6\", \"caxis\": {\"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\"}}, \"title\": {\"x\": 0.05}, \"xaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}, \"yaxis\": {\"automargin\": true, \"gridcolor\": \"white\", \"linecolor\": \"white\", \"ticks\": \"\", \"zerolinecolor\": \"white\", \"zerolinewidth\": 2}}}},\n",
" {\"responsive\": true}\n",
" ).then(function(){\n",
" \n",
"var gd = document.getElementById('bb5afec6-4b51-452f-901f-fd14290f25b0');\n",
"var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
" var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
" if (!display || display === 'none') {{\n",
" console.log([gd, 'removed!']);\n",
" Plotly.purge(gd);\n",
" observer.disconnect();\n",
" }}\n",
"}});\n",
"\n",
"// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
"var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
"if (notebookContainer) {{\n",
" x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
"// Listen for the clearing of the current output cell\n",
"var outputEl = gd.closest('.output');\n",
"if (outputEl) {{\n",
" x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
"}}\n",
"\n",
" })\n",
" };\n",
" });\n",
" </script>\n",
" </div>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"display(Markdown(\"cumulative plots\"))\n",
"\n",
"data = go.Histogram(x=np.sort(n_instructions_counter), cumulative=dict(enabled=True))\n",
"display(Markdown(\"### number of instruction's distribution\"))\n",
"iplot([data])\n",
"\n",
"data = go.Histogram(x=np.sort(avg_sent_counter), cumulative=dict(enabled=True))\n",
"display(Markdown(\"### distribution of avergage sentence length\"))\n",
"iplot([data])\n",
"\n",
"data = go.Histogram(x=np.sort(keyword_ratio_counter), cumulative=dict(enabled=True))\n",
"display(Markdown(\"### distribution of keyword ratio\"))\n",
"iplot([data])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## filter recipes by these parameters:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"cr = ConlluReader(\"all_recipes.conllu.gz\", iter_documents=True, return_recipe_ids=True)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"filtered_file = open(\"filtered_recipes.conllu\", \"w\")\n",
"\n",
"recipes = []\n",
"\n",
"threshold_n_instructions = 10\n",
"threshold_avg_sentence_length = 10\n",
"threshold_keyword_ratio = 3\n",
"threshold_max_sent_length = 15"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"\n",
"\n",
"for r, i in cr:\n",
" rec = recipe(r, i)\n",
" \n",
" if rec.n_instructions() < threshold_n_instructions:\n",
" if rec.avg_sentence_length() < threshold_avg_sentence_length:\n",
" if rec.keyword_ratio() < threshold_keyword_ratio:\n",
" if rec.max_sentence_length() < threshold_max_sent_length:\n",
" recipes.append(rec)\n",
" filtered_file.write(rec.serialize())\n",
" '''\n",
" if rec.keyword_ratio() < threshold_keyword_ratio:\n",
" recipes.append(rec)\n",
" '''\n",
"filtered_file.close()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"9560"
]
},
"execution_count": 17,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"len(recipes)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 18,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from IPython.core.display import Markdown, HTML, display\n",
"\n",
"#tagger = pycrfsuite.Tagger()\n",
"#tagger.open('test.crfsuite')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"def sentence_as_markdown_table( tokens, labels = None, predictions = None):\n",
" n = len(tokens)\n",
" s = \"<table>\\n<tr>\\n<th>Sentence:</th>\\n\"\n",
" for t in tokens:\n",
" s += f\"<th>{t}</th>\"\n",
" \n",
" s += \"<tr>\\n\"\n",
" \n",
" if labels is not None:\n",
" s += \"<th>labels:</th>\" + \"\".join([f\"<th>{l}</th>\" for l in labels])\n",
" s += \"</tr>\\n\"\n",
" \n",
" if predictions is not None:\n",
" s+= \"<th>Predicitions:</th>\" + \"\".join([f\"<th>{p}</th>\" for p in predictions])\n",
" \n",
" display(HTML(s + \"</tr>\\n</table>\\n\"))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## display example recipes"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"recipe: 00004320bb\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Dissolve</th><th>Jello</th><th>in</th><th>boiling</th><th>water</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Allow</th><th>to</th><th>cool</th><th>to</th><th>room</th><th>temp</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Whisk</th><th>in</th><th>Cool_Whip</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fold</th><th>in</th><th>watermelon</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spoon</th><th>into</th><th>crust</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Chill</th><th>for</th><th>2-3</th><th>hours</th><th>or</th><th>overnight</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Yum</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 000095fc1d\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Layer</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>serving</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0001d81db6\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>above</th><th>ingredients</th><th>together</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Enjoy</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0002a82634\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0004c0a2a8\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>bowl</th><th>,</th><th>combine</th><th>corned</th><th>beef</th><th>,</th><th>shrd</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>cheddar</th><th>,</th><th>mayo.</th><th>,</th><th>onion</th><th>,</th><th>and</th><th>relish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>atop</th><th>buttered/toasted</th><th>burger_buns</th><th>,</th><th>replace</th><th>tops</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>on</th><th>cookie</th><th>sheet</th><th>,</th><th>vent</th><th>with</th><th>aluminum</th><th>foil</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>425</th><th>'</th><th>for</th><th>aprx</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>15-20</th><th>minutes</th><th>or</th><th>until</th><th>heated</th><th>through</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0004c7c040\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Whip</th><th>cream</th><th>in</th><th>small</th><th>bowl</th><th>until</th><th>it</th><th>holds</th><th>stiff</th><th>peaks</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>together</th><th>curd</th><th>and</th><th>cream</th><th>cheese</th><th>in</th><th>separate</th><th>bowl</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fold</th><th>whipped</th><th>cream</th><th>into</th><th>curd</th><th>mixture</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pipe</th><th>or</th><th>spoon</th><th>mixture</th><th>into</th><th>shells</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>your</th><th>favorite</th><th>garnish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>until</th><th>serving</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0004d8bd26\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>oven</th><th>to</th><th>400</th><th>degrees</th><th>F</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pierce</th><th>potatoes</th><th>with</th><th>fork</th><th>or</th><th>small</th><th>sharp</th><th>knife</th><th>;</th><th>place</th><th>on</th><th>microwaveable</th><th>plate</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Microwave</th><th>on</th><th>HIGH</th><th>8</th><th>min.</th><th>,</th><th>turning</th><th>after</th><th>4</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Transfer</th><th>from</th><th>plate</th><th>to</th><th>oven</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>20</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>until</th><th>potatoes</th><th>are</th><th>tender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cut</th><th>slits</th><th>in</th><th>tops</th><th>of</th><th>potatoes</th><th>;</th><th>top</th><th>with</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0004fcb850\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>medium</th><th>saucepan</th><th>,</th><th>melt</th><th>chocolate</th><th>with</th><th>water</th><th>over</th><th>low</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Continue</th><th>heating</th><th>;</th><th>add</th><th>walnuts</th><th>,</th><th>sugar</th><th>,</th><th>rum</th><th>and</th><th>vanilla</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Remove</th><th>from</th><th>heat</th><th>;</th><th>form</th><th>into</th><th>1</th><th>inch</th><th>balls</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Roll</th><th>in</th><th>sugar</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Store</th><th>in</th><th>refrigerator</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00052b48d3\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Brown</th><th>the</th><th>meat</th><th>in</th><th>a</th><th>large</th><th>skillet</th><th>or</th><th>dutch</th><th>oven</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>onions</th><th>and</th><th>cook</th><th>until</th><th>transparent</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>bell_pepper</th><th>,</th><th>and</th><th>saute</th><th>until</th><th>tender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>rice</th><th>,</th><th>olives</th><th>,</th><th>and</th><th>raisins</th><th>and</th><th>heat</th><th>through</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>(</th><th>Raisins</th><th>should</th><th>be</th><th>plump</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Season</th><th>with</th><th>salt</th><th>and</th><th>pepper</th><th>to</th><th>taste</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 000535f6ea\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>the</th><th>cut</th><th>fruits</th><th>in</th><th>a</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>salt</th><th>,</th><th>pepper</th><th>,</th><th>fresh</th><th>cream</th><th>and</th><th>sugar</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Garnish</th><th>with</th><th>mint</th><th>leaves</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>chilled</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00058111f2\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Simmer</th><th>everything</th><th>except</th><th>the</th><th>mango</th><th>and</th><th>oil</th><th>,</th><th>until</th><th>thick</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>over</th><th>the</th><th>mangos</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>oil</th><th>and</th><th>mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cool</th><th>and</th><th>refrigerate</th><th>at</th><th>least</th><th>12</th><th>hours</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0006c5e4eb\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>blender</th><th>put</th><th>the</th><th>seltzer</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Squeeze</th><th>the</th><th>juice</th><th>from</th><th>half</th><th>a</th><th>lemon</th><th>on</th><th>top</th><th>of</th><th>the</th><th>seltzer</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>splenda</th><th>and</th><th>then</th><th>the</th><th>watermelon</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>until</th><th>slushy</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Depending</th><th>on</th><th>your</th><th>blender</th><th>,</th><th>you</th><th>may</th><th>need</th><th>a</th><th>tad</th><th>more</th><th>seltzer</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0007013e7e\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>the</th><th>mashed</th><th>potatoes</th><th>together</th><th>with</th><th>the</th><th>flour</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>DO</th><th>N'T</th><th>knead</th><th>,</th><th>because</th><th>the</th><th>dumplings</th><th>will</th><th>``</th><th>sink</th><th>''</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Shape</th><th>the</th><th>dough</th><th>into</th><th>small</th><th>balls</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>in</th><th>a</th><th>kettle</th><th>of</th><th>boiling</th><th>salted_water</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Once</th><th>they</th><th>rise</th><th>to</th><th>the</th><th>surface</th><th>,</th><th>let</th><th>them</th><th>cook</th><th>for</th><th>10</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>and</th><th>sprinkle</th><th>with</th><th>fresh_parsley</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>as</th><th>side</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0007cacb2d\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Use</th><th>3/4</th><th>cup</th><th>boiling</th><th>water</th><th>to</th><th>dissolve</th><th>Jello</th><th>-</th><th>chill</th><th>before</th><th>adding</th><th>milk</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>milk</th><th>and</th><th>fruit</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>other</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>in</th><th>to</th><th>shallow</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>and</th><th>put</th><th>in</th><th>the</th><th>frig</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>to</th><th>set</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0007fc5d26\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>400</th><th>degrees</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>first</th><th>5</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>large</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>rhubarb</th><th>and</th><th>nuts</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>in</th><th>lined</th><th>muffin</th><th>tins</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>small</th><th>bowl</th><th>,</th><th>combine</th><th>topping</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sprinkle</th><th>on</th><th>muffins</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>for</th><th>20</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 000875a149\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>canola_oil</th><th>,</th><th>lightly</th><th>flour</th><th>chicken</th><th>and</th><th>fry</th><th>in</th><th>batches</th><th>til</th><th>golden</th><th>brown</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Puree</th><th>cilantro</th><th>,</th><th>jalapeno</th><th>,</th><th>garlic</th><th>,</th><th>fish</th><th>sauce</th><th>and</th><th>lime</th><th>juice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>butter</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Make</th><th>sure</th><th>not</th><th>to</th><th>burn</th><th>the</th><th>butter</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>butter</th><th>and</th><th>puree</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Toss</th><th>chicken_wings</th><th>in</th><th>mixture</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>onto</th><th>platter</th><th>and</th><th>garnish</th><th>with</th><th>leftover</th><th>puree</th><th>and</th><th>limes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>ENJOY</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 000aaf960b\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>except</th><th>COOL_WHIP</th><th>in</th><th>blender</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>4</th><th>glasses</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>COOL_WHIP</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>immediately</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 000b0b5d50\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>all</th><th>together</th><th>and</th><th>fry</th><th>till</th><th>done</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>(</th><th>I</th><th>use</th><th>all</th><th>liver</th><th>instead</th><th>of</th><th>grnd</th><th>beef</th><th>.</th><th>)</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 000b5bbd1d\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>covered</th><th>container</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Shake</th><th>until</th><th>sugar</th><th>and</th><th>pectin</th><th>are</th><th>dissolved</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 000bcc1e31\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>pasta</th><th>according</th><th>to</th><th>package</th><th>directions</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>and</th><th>rinse</th><th>with</th><th>cold_water</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>in</th><th>large</th><th>mixing</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>and</th><th>toss</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>until</th><th>ready</th><th>to</th><th>serve</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Can</th><th>be</th><th>made</th><th>several</th><th>days</th><th>ahead</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 000d5e4996\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>greased</th><th>grill</th><th>to</th><th>medium-high</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Grill</th><th>fruit</th><th>3</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>containers</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>on</th><th>each</th><th>side</th><th>or</th><th>until</th><th>lightly</th><th>browned</th><th>on</th><th>both</th><th>sides</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cut</th><th>fruit</th><th>into</th><th>2-inch</th><th>sticks</th><th>;</th><th>place</th><th>in</th><th>large</th><th>salad</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>greens</th><th>,</th><th>jicama</th><th>and</th><th>tomatoes</th><th>;</th><th>toss</th><th>lightly</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drizzle</th><th>with</th><th>dressing</th><th>just</th><th>before</th><th>serving</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 000eb2a4d9\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>8-inch</th><th>square</th><th>baking</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>with</th><th>plastic</th><th>wrap</th><th>and</th><th>refrigerate</th><th>at</th><th>least</th><th>8</th><th>hours</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Just</th><th>before</th><th>serving</th><th>,</th><th>remove</th><th>zest</th><th>and</th><th>transfer</th><th>to</th><th>serving</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>chilled</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 000ee3c428\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>and</th><th>chill</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001038045f\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>oven</th><th>to</th><th>375</th><th>degrees</th><th>F</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Flip</th><th>over</th><th>12-cup</th><th>muffin</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spray</th><th>both</th><th>sides</th><th>of</th><th>4</th><th>tortillas</th><th>with</th><th>cooking</th><th>spray</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Press</th><th>into</th><th>spaces</th><th>between</th><th>raised</th><th>cups</th><th>to</th><th>form</th><th>bowls</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>15</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>;</th><th>cool</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>chicken</th><th>and</th><th>dressing</th><th>;</th><th>spoon</th><th>into</th><th>tortilla</th><th>bowls</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>lettuce</th><th>and</th><th>tomatoes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001160531e\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>425</th><th>degree</th><th>F</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>entire</th><th>stick_butter</th><th>into</th><th>a</th><th>9</th><th>x</th><th>13</th><th>inch</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>pan</th><th>with</th><th>butter</th><th>into</th><th>the</th><th>oven</th><th>until</th><th>butter</th><th>is</th><th>melted</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Beat</th><th>the</th><th>eggs</th><th>,</th><th>milk</th><th>,</th><th>and</th><th>salt</th><th>until</th><th>frothy</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>flour</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Beat</th><th>until</th><th>mixed</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>over</th><th>melted</th><th>butter</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>for</th><th>25</th><th>to</th><th>30</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>with</th><th>syrup</th><th>or</th><th>jelly</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00127b57b1\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>chicken</th><th>in</th><th>a</th><th>greased</th><th>9x13-inch</th><th>baking</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>cheese</th><th>slices</th><th>,</th><th>soup</th><th>and</th><th>sprinkle</th><th>with</th><th>stuffing</th><th>mix</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drizzle</th><th>butter</th><th>over</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>covered</th><th>at</th><th>350F</th><th>for</th><th>45</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00129c6253\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>ingredients</th><th>together</th><th>thoroughly</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Store</th><th>in</th><th>an</th><th>airtight</th><th>container</th><th>for</th><th>up</th><th>to</th><th>one</th><th>(</th><th>1</th><th>)</th><th>year</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0013797989\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>325</th><th>degrees</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Whisk</th><th>together</th><th>wet</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Whisk</th><th>together</th><th>dry</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>both</th><th>bowls</th><th>and</th><th>mix</th><th>with</th><th>hands</th><th>(</th><th>mix</th><th>will</th><th>be</th><th>thick</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Make</th><th>into</th><th>patties</th><th>(</th><th>cookie</th><th>size</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>for</th><th>15</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0015a0ed8e\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>all</th><th>the</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>blender</th><th>and</th><th>and</th><th>process</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Enjoy</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0016145ed6\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>everything</th><th>in</th><th>a</th><th>blender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Infuse</th><th>love</th><th>and</th><th>serve</th><th>with</th><th>your</th><th>favorite</th><th>salad</th><th>or</th><th>other</th><th>food</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00168e345c\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>350</th><th>degrees</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>an</th><th>oven</th><th>safe</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>It</th><th>helps</th><th>if</th><th>the</th><th>bowl</th><th>is</th><th>the</th><th>one</th><th>you</th><th>want</th><th>to</th><th>serve</th><th>with</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>the</th><th>dip</th><th>in</th><th>the</th><th>oven</th><th>and</th><th>cook</th><th>for</th><th>1/2</th><th>hour</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>immediately</th><th>(</th><th>with</th><th>caution</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>the</th><th>bowl</th><th>should</th><th>be</th><th>hot</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0016f38e7e\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>all</th><th>of</th><th>the</th><th>diced</th><th>melons</th><th>in</th><th>a</th><th>large</th><th>glass</th><th>pitcher</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>ice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Gently</th><th>muddle</th><th>mint</th><th>leaves</th><th>with</th><th>the</th><th>lemon</th><th>juice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>to</th><th>pitcher</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>wine</th><th>last</th><th>into</th><th>the</th><th>glass</th><th>and</th><th>stir</th><th>with</th><th>a</th><th>wooden</th><th>spoon</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00185a60a8\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>and</th><th>refrigerate</th><th>for</th><th>1</th><th>hour</th><th>up</th><th>to</th><th>3</th><th>days</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001a6c3324\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Season</th><th>chicken</th><th>with</th><th>seasoning</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Dip</th><th>chicken</th><th>in</th><th>eggs</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Flour</th><th>chicken</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fry</th><th>in</th><th>lard</th><th>until</th><th>done</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001b2ddde5\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>PLACE</th><th>peaches</th><th>in</th><th>small</th><th>microwavable</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>MICROWAVE</th><th>on</th><th>HIGH</th><th>30</th><th>seconds</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cool</th><th>slightly</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>DIVIDE</th><th>evenly</th><th>among</th><th>4</th><th>small</th><th>dessert</th><th>plates</th><th>and</th><th>enjoy</th><th>for</th><th>your</th><th>snack</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001b4d55a6\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>spray</th><th>2</th><th>9x5</th><th>loaf</th><th>pans</th><th>and</th><th>set</th><th>aside</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Start</th><th>oven</th><th>at</th><th>325</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>together</th><th>:</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>eggs</th><th>,</th><th>sugar</th><th>,</th><th>oil</th><th>,</th><th>zucchini</th><th>and</th><th>vanilla</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>all</th><th>the</th><th>dry</th><th>ingredients</th><th>mixing</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>in</th><th>the</th><th>nuts</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Divide</th><th>batter</th><th>evenly</th><th>between</th><th>the</th><th>two</th><th>pans</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>325</th><th>for</th><th>60</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>The</th><th>2</th><th>loaves</th><th>make</th><th>20</th><th>servings.serve</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001cc0fe60\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>process</th><th>first</th><th>9</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>food</th><th>processor</th><th>till</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>mixture</th><th>will</th><th>be</th><th>thick</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>bake</th><th>at</th><th>350</th><th>degrees</th><th>10-</th><th>12</th><th>minutes</th><th>do</th><th>n't</th><th>overcook</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>prepare</th><th>frosting</th><th>and</th><th>frost</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001d75f126\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>butter</th><th>in</th><th>8</th><th>x</th><th>8</th><th>inch</th><th>baking</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>lowfat</th><th>milk</th><th>,</th><th>flour</th><th>,</th><th>baking</th><th>pwdr</th><th>and</th><th>sugar</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>on</th><th>top</th><th>melted</th><th>butter</th><th>,</th><th>but</th><th>do</th><th>n't</th><th>stir</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>sliced</th><th>apples</th><th>on</th><th>top</th><th>of</th><th>batter</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sprinkle</th><th>sugar</th><th>and</th><th>cinnamon</th><th>on</th><th>top</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>350</th><th>degrees</th><th>for</th><th>40</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Dough</th><th>will</th><th>rise</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Do</th><th>n't</th><th>overbake</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001da6fa18\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Knead</th><th>10</th><th>minute</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>put</th><th>in</th><th>oiled</th><th>bowl</th><th>and</th><th>cover</th><th>with</th><th>damp</th><th>towel</th><th>90</th><th>minute</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Punch</th><th>down</th><th>and</th><th>break</th><th>into</th><th>8</th><th>pieces</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>and</th><th>let</th><th>sit</th><th>10</th><th>minute</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>flatten</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>bake</th><th>at</th><th>400</th><th>for</th><th>3</th><th>minute</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>for</th><th>more</th><th>crispy</th><th>bake</th><th>extra</th><th>3</th><th>minute</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001e8fc9d8\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Boil</th><th>liver</th><th>till</th><th>tender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Grind</th><th>very</th><th>fine</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>salt</th><th>and</th><th>pepper</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>with</th><th>cooked</th><th>mush</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pack</th><th>in</th><th>covered</th><th>container</th><th>and</th><th>chill</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>on</th><th>crackers</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001f8b08ac\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>first</th><th>3</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Toss</th><th>with</th><th>vinaigrette</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001f938961\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>bacon</th><th>in</th><th>a</th><th>large</th><th>,</th><th>deep</th><th>skillet</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>over</th><th>medium-high</th><th>heat</th><th>until</th><th>evenly</th><th>brown</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>,</th><th>crumble</th><th>and</th><th>set</th><th>aside</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>broil</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>medium</th><th>bowl</th><th>combine</th><th>the</th><th>bacon</th><th>,</th><th>cheese</th><th>,</th><th>mustard</th><th>and</th><th>mayonnaise</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Arrange</th><th>party</th><th>bread</th><th>on</th><th>a</th><th>cookie</th><th>sheet</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spoon</th><th>mixture</th><th>onto</th><th>each</th><th>slice</th><th>of</th><th>bread</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Broil</th><th>for</th><th>5</th><th>minutes</th><th>,</th><th>or</th><th>until</th><th>bubbly</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 001fcb23b8\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Unroll</th><th>crescent_rolls</th><th>and</th><th>press</th><th>seams</th><th>together</th><th>on</th><th>cookie</th><th>sheet</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>400F</th><th>for</th><th>8-10</th><th>mminutes</th><th>,</th><th>or</th><th>until</th><th>light</th><th>brown</th><th>in</th><th>colour</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Soften</th><th>cream</th><th>cheese</th><th>in</th><th>microwave</th><th>and</th><th>then</th><th>mix</th><th>with</th><th>sour_cream</th><th>and</th><th>any</th><th>spices</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>onto</th><th>cooled</th><th>crust</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Chop/grate</th><th>veggies</th><th>and</th><th>cover</th><th>top</th><th>of</th><th>pizza</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cut</th><th>into</th><th>bite</th><th>size</th><th>pieces</th><th>and</th><th>serve</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002079d702\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>all</th><th>in</th><th>a</th><th>shaker</th><th>with</th><th>ice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>a</th><th>chilled</th><th>martini</th><th>glass</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Enjoy</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0020d1020c\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>the</th><th>strawberries</th><th>in</th><th>a</th><th>blender</th><th>and</th><th>add</th><th>the</th><th>mint</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Whizz</th><th>to</th><th>blend</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>watermelon</th><th>pulp</th><th>to</th><th>the</th><th>blender</th><th>and</th><th>whizz</th><th>again</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>immediately</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002185f971\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>cook</th><th>bacon</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>toast</th><th>bread</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>cook</th><th>egg</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>assemble</th><th>sandwich</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00236b03c6\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>glass</th><th>baking</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>and</th><th>bake</th><th>30</th><th>minutes</th><th>at</th><th>350</th><th>degrees</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Uncover</th><th>&</th><th>bake</th><th>for</th><th>an</th><th>additional</th><th>5</th><th>to</th><th>10</th><th>minutes</th><th>until</th><th>golden</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00237cfc61\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Boil</th><th>water</th><th>and</th><th>steep</th><th>tea_bag</th><th>for</th><th>approximately</th><th>4</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>While</th><th>steeping</th><th>,</th><th>froth</th><th>your</th><th>milk</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>stevia</th><th>and</th><th>vanilla</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Ladle</th><th>milk</th><th>on</th><th>top</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0023947e8a\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>clean</th><th>electric</th><th>coffee</th><th>grinder</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Grind</th><th>until</th><th>fine</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Store</th><th>in</th><th>a</th><th>small</th><th>jar</th><th>with</th><th>a</th><th>tight-fitting</th><th>lid</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Keep</th><th>away</th><th>from</th><th>heat</th><th>and</th><th>sunlight</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>This</th><th>is</th><th>a</th><th>spice</th><th>combo</th><th>used</th><th>in</th><th>many</th><th>Indian</th><th>recipes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0023a9cd31\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>350F</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cream</th><th>together</th><th>brown</th><th>and</th><th>white_sugar</th><th>,</th><th>margarine</th><th>and</th><th>vanilla_extract</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Beat</th><th>in</th><th>egg</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sift</th><th>in</th><th>flour</th><th>,</th><th>baking</th><th>powder</th><th>and</th><th>soda</th><th>and</th><th>salt</th><th>until</th><th>combined</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>chocolate</th><th>chips</th><th>and</th><th>nuts</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drop</th><th>dough</th><th>by</th><th>heaped</th><th>tablespoonfuls</th><th>onto</th><th>sprayed</th><th>SHINY</th><th>baking</th><th>sheet</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>1o</th><th>to</th><th>12</th><th>minutes</th><th>,</th><th>depending</th><th>on</th><th>your</th><th>oven</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cool</th><th>on</th><th>wire</th><th>rack</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Freeze</th><th>really</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0023ef9356\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>first</th><th>7</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>well</th><th>and</th><th>shape</th><th>into</th><th>patties</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>in</th><th>a</th><th>10</th><th>x</th><th>16</th><th>inch</th><th>glass</th><th>baking</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>with</th><th>waxed</th><th>paper</th><th>;</th><th>cook</th><th>at</th><th>high</th><th>for</th><th>10</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Meanwhile</th><th>,</th><th>combine</th><th>sauce</th><th>ingredients</th><th>,</th><th>pour</th><th>over</th><th>patties</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Return</th><th>to</th><th>microwave</th><th>for</th><th>15-20</th><th>min</th><th>at</th><th>high</th><th>setting</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serves</th><th>6</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0024edc2df\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Beat</th><th>egg</th><th>with</th><th>hand</th><th>beater</th><th>till</th><th>fluffy</th><th>;</th><th>beat</th><th>in</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>batter</th><th>onto</th><th>warm</th><th>griddle</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Turn</th><th>pancake</th><th>over</th><th>as</th><th>soon</th><th>as</th><th>bubbles</th><th>form</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Makes</th><th>12</th><th>to</th><th>16</th><th>pancakes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preparation</th><th>time</th><th>:</th><th>5</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0025335b26\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>mix</th><th>ingrediants</th><th>in</th><th>order</th><th>given</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>put</th><th>batter</th><th>in</th><th>10</th><th>''</th><th>spring</th><th>form</th><th>bake</th><th>at</th><th>450</th><th>10</th><th>minute</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>turn</th><th>to</th><th>350</th><th>bake</th><th>for</th><th>an</th><th>hour</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>place</th><th>in</th><th>pan</th><th>of</th><th>water</th><th>while</th><th>baking</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Let</th><th>stand</th><th>2</th><th>hrs</th><th>before</th><th>remmoving</th><th>from</th><th>oven</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Chill</th><th>4-5</th><th>hours</th><th>before</th><th>serving</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002674872e\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Follow</th><th>attached</th><th>recipe</th><th>except</th><th>no</th><th>venison</th><th>or</th><th>bacon</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0027203dbe\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>and</th><th>bake</th><th>at</th><th>325F</th><th>for</th><th>30</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0027959b09\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>drain</th><th>tofu</th><th>for</th><th>at</th><th>least</th><th>2</th><th>hours</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>discard</th><th>liquid</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>food</th><th>processor</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>use</th><th>immediately</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0028515796\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>altogether</th><th>and</th><th>chill</th><th>overnight</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>(</th><th>Highview</th><th>)</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002853e034\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cream</th><th>butter</th><th>and</th><th>sugars</th><th>add</th><th>eggs</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sift</th><th>flour</th><th>,</th><th>soda</th><th>,</th><th>salt</th><th>and</th><th>spices</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>dry</th><th>ingredients</th><th>to</th><th>mixture</th><th>;</th><th>blend</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>oatmeal</th><th>and</th><th>raisins</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Form</th><th>walnut</th><th>sized</th><th>balls</th><th>and</th><th>roll</th><th>in</th><th>sugar</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Then</th><th>place</th><th>on</th><th>lightly</th><th>greased</th><th>cookie</th><th>sheet</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>350</th><th>degrees</th><th>for</th><th>12-15</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0028c4f877\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Roll</th><th>steaks</th><th>in</th><th>flour</th><th>,</th><th>salt</th><th>and</th><th>pepper</th><th>to</th><th>taste</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>in</th><th>small</th><th>roasting</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>small</th><th>onion</th><th>,</th><th>diced</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>tomato</th><th>juice</th><th>over</th><th>meat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>potatoes</th><th>,</th><th>peeled</th><th>and</th><th>halved</th><th>(</th><th>optional</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>in</th><th>oven</th><th>at</th><th>325</th><th>degrees</th><th>for</th><th>1</th><th>hour</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>So</th><th>tender</th><th>you</th><th>can</th><th>cut</th><th>it</th><th>with</th><th>a</th><th>fork</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00293e8e4d\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>the</th><th>short</th><th>cup</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Twist</th><th>on</th><th>the</th><th>cross</th><th>blade</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>until</th><th>slightly</th><th>warm</th><th>and</th><th>serve</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0029d8d420\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Whip</th><th>the</th><th>cream</th><th>till</th><th>peaks</th><th>form</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>syrup</th><th>and</th><th>fold</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002acfb500\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>375</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>bananas</th><th>,</th><th>egg</th><th>,</th><th>sugar</th><th>and</th><th>oil</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>pancake</th><th>mix</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Line</th><th>muffin</th><th>pans</th><th>with</th><th>paper</th><th>liners</th><th>or</th><th>spray</th><th>with</th><th>cooking</th><th>spray</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>each</th><th>up</th><th>3/4</th><th>full</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>butter</th><th>and</th><th>brown_sugar</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>pecans</th><th>and</th><th>flour</th><th>until</th><th>crumbly</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Distribute</th><th>evenly</th><th>over</th><th>tops</th><th>of</th><th>muffins</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>18-20</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002b2bd66a\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>the</th><th>blender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>and</th><th>blend</th><th>on</th><th>high</th><th>2</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Reduce</th><th>speed</th><th>;</th><th>blend</th><th>1</th><th>minute</th><th>till</th><th>frothy</th><th>,</th><th>serve</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002b9cecad\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>blender</th><th>and</th><th>puree</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>water</th><th>as</th><th>necessary</th><th>for</th><th>creamy</th><th>consistency</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002c6dc181\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Boil</th><th>potatoes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Simmer</th><th>25</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Peel</th><th>and</th><th>dice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>with</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002cb4f282\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fry</th><th>dry</th><th>beef</th><th>in</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sprinkle</th><th>with</th><th>flour</th><th>and</th><th>fold</th><th>in</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>a</th><th>little</th><th>water</th><th>and</th><th>the</th><th>mushroom_soup</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>and</th><th>then</th><th>add</th><th>in</th><th>lowfat</th><th>milk</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Will</th><th>serve</th><th>6</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002cc78992\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Dissolve</th><th>Jello</th><th>in</th><th>boiling</th><th>water</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>,</th><th>EXCEPT</th><th>sour_cream</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>1/2</th><th>of</th><th>the</th><th>mixture</th><th>into</th><th>a</th><th>9</th><th>''</th><th>x</th><th>12</th><th>''</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Let</th><th>set</th><th>until</th><th>firm</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>sour_cream</th><th>over</th><th>set</th><th>mixture</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>remaining</th><th>mixture</th><th>,</th><th>refrigerate</th><th>until</th><th>set</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002cc9ec2c\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>on</th><th>a</th><th>greased</th><th>skillet</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Eat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>(</th><th>Seriously</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Thats</th><th>it</th><th>.</th><th>)</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002d9b8fee\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>350Boil</th><th>Pierogies</th><th>for</th><th>about</th><th>5-8</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Then</th><th>drain</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>small</th><th>skillet</th><th>,</th><th>melt</th><th>margarine</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Saute</th><th>onion</th><th>and</th><th>green_pepper</th><th>for</th><th>about</th><th>5</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>2</th><th>quart</th><th>casserole</th><th>,</th><th>combine</th><th>drained</th><th>pierogies</th><th>with</th><th>onion</th><th>and</th><th>green_peppers</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>milk</th><th>and</th><th>soup</th><th>and</th><th>pour</th><th>over</th><th>casserole</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>Cheese</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>in</th><th>350</th><th>oven</th><th>for</th><th>35</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002dd801a4\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Puree</th><th>all</th><th>in</th><th>blender</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002e719123\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>blender</th><th>and</th><th>blend</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>immediately</th><th>and</th><th>enjoy</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002e896c26\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>First</th><th>pulse</th><th>strawberries</th><th>in</th><th>blender</th><th>or</th><th>food</th><th>processer</th><th>until</th><th>not</th><th>chunky</th><th>anymore</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Then</th><th>add</th><th>the</th><th>yogurt</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Once</th><th>that</th><th>'s</th><th>combined</th><th>add</th><th>protein_powder</th><th>,</th><th>blend</th><th>and</th><th>ENJOY</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 002f3954a0\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>bowl</th><th>;</th><th>mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigeratetill</th><th>using</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0031110b9a\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>an</th><th>ice-filled</th><th>mixing</th><th>glass</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>and</th><th>strain</th><th>into</th><th>a</th><th>chilled</th><th>martini</th><th>glass</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Garnish</th><th>with</th><th>frozen</th><th>red_grapes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0031197ac6\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Shred</th><th>surimi</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Beat</th><th>cream</th><th>cheese</th><th>,</th><th>sour_cream</th><th>and</th><th>mayonnaise</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>surimi</th><th>and</th><th>scallions</th><th>and</th><th>mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>BBQ</th><th>sauce</th><th>and</th><th>lemon</th><th>juice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>for</th><th>at</th><th>leaset</th><th>an</th><th>hour</th><th>for</th><th>flavors</th><th>to</th><th>blend</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>with</th><th>crackers</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003144adb6\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>to</th><th>a</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Let</th><th>cook</th><th>for</th><th>and</th><th>hour</th><th>,</th><th>then</th><th>mash</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Let</th><th>summer</th><th>for</th><th>1/2</th><th>hour</th><th>until</th><th>finished</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Enjoy</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0032122327\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>350F</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>large</th><th>bowl</th><th>,</th><th>combine</th><th>corn_syrup</th><th>,</th><th>sugar</th><th>,</th><th>and</th><th>salt</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>stir</th><th>in</th><th>peanuts</th><th>until</th><th>evenly</th><th>coated</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>in</th><th>single</th><th>layer</th><th>on</th><th>parchment</th><th>paper-lined-jelly-roll</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>15</th><th>minutes</th><th>or</th><th>until</th><th>browned</th><th>and</th><th>carmelized</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cool</th><th>completely</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>into</th><th>semisweet</th><th>chocolate</th><th>,</th><th>melted</th><th>,</th><th>until</th><th>well</th><th>coated</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>evenly</th><th>on</th><th>waxed</th><th>paper-lined</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>until</th><th>set</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003438622f\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>350</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Saute</th><th>onion</th><th>and</th><th>beef</th><th>in</th><th>skillet</th><th>until</th><th>meat</th><th>is</th><th>brown</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>fat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>canned</th><th>soup</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>cheese</th><th>until</th><th>melted</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>cooked</th><th>and</th><th>drained</th><th>noodles</th><th>into</th><th>meat</th><th>mixture</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>greased</th><th>casserole</th><th>dish</th><th>(</th><th>I</th><th>use</th><th>a</th><th>9x13</th><th>baking</th><th>dish</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>,</th><th>uncovered</th><th>,</th><th>30</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00348377bf\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>juice</th><th>from</th><th>mandarin</th><th>oranges</th><th>and</th><th>pineapple</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>all</th><th>ongredients</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Let</th><th>stand</th><th>in</th><th>refrigerator</th><th>overnight</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0034f1549f\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Saute/fry</th><th>vegetables</th><th>till</th><th>tender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>beans</th><th>,</th><th>tomatoes</th><th>,</th><th>and</th><th>seasonings</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Simmer</th><th>till</th><th>done</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>with</th><th>a</th><th>drop</th><th>of</th><th>lemonnaise</th><th>on</th><th>top</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00360bbfca\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Melt</th><th>chips</th><th>and</th><th>shortning</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>raisins</th><th>and</th><th>almonds</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drop</th><th>by</th><th>TBS</th><th>onto</th><th>waxed</th><th>paper</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Chill</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0037245cf3\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Brown</th><th>bacon</th><th>and</th><th>beef</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>all</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>well</th><th>and</th><th>bake</th><th>at</th><th>325</th><th>for</th><th>35</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0037897776\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>the</th><th>ingredients</th><th>together</th><th>in</th><th>a</th><th>food</th><th>processor</th><th>until</th><th>smooth</th><th>and</th><th>creamy</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Served</th><th>chilled</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003ac076a2\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>medium</th><th>saucepan</th><th>,</th><th>combine</th><th>broth</th><th>and</th><th>potatoes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bring</th><th>to</th><th>a</th><th>boil</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Reduce</th><th>heat</th><th>,</th><th>cover</th><th>and</th><th>simmer</th><th>8</th><th>minutes</th><th>or</th><th>until</th><th>tender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cool</th><th>slightly</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>1</th><th>cup</th><th>potato</th><th>mixture</th><th>in</th><th>blender</th><th>,</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>milk</th><th>,</th><th>cover</th><th>and</th><th>blend</th><th>30</th><th>seconds</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Return</th><th>to</th><th>saucepan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>over</th><th>medium</th><th>heat</th><th>5</th><th>minutes</th><th>or</th><th>until</th><th>cabbage</th><th>is</th><th>crisp-tender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003ac7d3db\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sift</th><th>the</th><th>flour</th><th>,</th><th>baking</th><th>powder</th><th>and</th><th>salt</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Work</th><th>in</th><th>butter</th><th>and</th><th>stir</th><th>in</th><th>enough</th><th>milk</th><th>to</th><th>make</th><th>dough</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Roll</th><th>out</th><th>on</th><th>floured</th><th>surface</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cut</th><th>into</th><th>squares</th><th>and</th><th>dry</th><th>until</th><th>ready</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003c17c817\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cream</th><th>together</th><th>first</th><th>3</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>next</th><th>4</th><th>ingredients</th><th>and</th><th>add</th><th>to</th><th>creamed</th><th>mixture</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>until</th><th>blended</th><th>and</th><th>add</th><th>apples</th><th>and</th><th>cinnamon</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>into</th><th>greased</th><th>8</th><th>''</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>350</th><th>degrees</th><th>for</th><th>about</th><th>40</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003c28e9ed\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>400</th><th>degrees</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>oil</th><th>,</th><th>basil</th><th>,</th><th>salt</th><th>,</th><th>and</th><th>pepper</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Brush</th><th>onto</th><th>pita</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cut</th><th>pita</th><th>into</th><th>eighths</th><th>and</th><th>place</th><th>the</th><th>slices</th><th>on</th><th>a</th><th>cookie</th><th>sheet</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>for</th><th>about</th><th>7</th><th>minutes</th><th>,</th><th>or</th><th>until</th><th>lightly</th><th>browned</th><th>and</th><th>crispy</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003c54f90b\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>350</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Grease</th><th>bundt</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>together</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>for</th><th>45-55</th><th>minutes</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>plain</th><th>with</th><th>whipped</th><th>cream</th><th>or</th><th>ice_cream</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003c9f5fbb\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>drink</th><th>mix</th><th>in</th><th>large</th><th>plastic</th><th>or</th><th>glass</th><th>pitcher</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>cranberry</th><th>juice</th><th>cocktail</th><th>;</th><th>stir</th><th>until</th><th>drink</th><th>mix</th><th>is</th><th>completely</th><th>dissolved</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>several</th><th>hours</th><th>or</th><th>until</th><th>chilled</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>club_soda</th><th>just</th><th>before</th><th>serving</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>over</th><th>ice_cubes</th><th>in</th><th>8</th><th>tall</th><th>glasses</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003ca0c942\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>large</th><th>bowl</th><th>using</th><th>a</th><th>wire</th><th>whisk</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003d041add\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>marshmallows</th><th>and</th><th>butter</th><th>over</th><th>low</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>cereal</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Press</th><th>into</th><th>greased</th><th>9</th><th>x</th><th>13</th><th>inch</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cold</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cut</th><th>into</th><th>bars</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003e039a5d\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>shaker</th><th>half</th><th>full</th><th>with</th><th>cracked</th><th>ice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>in</th><th>tequila</th><th>,</th><th>liqueur</th><th>and</th><th>lime</th><th>juice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Shake</th><th>well</th><th>and</th><th>strain</th><th>into</th><th>a</th><th>martini</th><th>glass</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Garnish</th><th>with</th><th>orange</th><th>twist</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003e94bef3\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Boil</th><th>water</th><th>,</th><th>add</th><th>coffee</th><th>and</th><th>blend</th><th>till</th><th>dissolved</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>sugar</th><th>and</th><th>stir</th><th>till</th><th>dissolved</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>vodka</th><th>and</th><th>remove</th><th>from</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cut</th><th>vanilla_bean</th><th>in</th><th>fourths</th><th>and</th><th>place</th><th>in</th><th>a</th><th>gallon</th><th>glass</th><th>jug</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>coffee</th><th>mixture</th><th>and</th><th>store</th><th>for</th><th>4</th><th>weeks</th><th>,</th><th>tightly</th><th>covered</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>After</th><th>4</th><th>weeks</th><th>,</th><th>pour</th><th>Kahlua</th><th>from</th><th>jug</th><th>into</th><th>bottles</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Store</th><th>tightly</th><th>covered</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>as</th><th>desired</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003f5e4132\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>first</th><th>5</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fold</th><th>in</th><th>sour_cream</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>greased</th><th>large</th><th>black</th><th>skillet</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>400</th><th>degrees</th><th>for</th><th>30</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 003f786b7c\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>vegetables</th><th>and</th><th>seasonings</th><th>until</th><th>tender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>DO</th><th>NOT</th><th>DRAIN</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>butter</th><th>and</th><th>flour</th><th>,</th><th>and</th><th>then</th><th>add</th><th>milk</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>until</th><th>thickened</th><th>and</th><th>add</th><th>2</th><th>cups</th><th>shredded</th><th>cheese</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>into</th><th>the</th><th>vegetable</th><th>mixture</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>ENJOY</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0041022e38\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>syrup</th><th>,</th><th>juice</th><th>and</th><th>alcohol</th><th>in</th><th>shaker</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Shake</th><th>vigorously</th><th>and</th><th>strain</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>immediately</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00419f62be\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Process</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>food</th><th>processor</th><th>until</th><th>blended</th><th>;</th><th>spoon</th><th>into</th><th>serving</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>several</th><th>hours</th><th>or</th><th>until</th><th>slightly</th><th>thickened</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Let</th><th>stand</th><th>at</th><th>room</th><th>temperature</th><th>10</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>before</th><th>serving</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0041e52c09\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Whisk</th><th>together</th><th>cool_whip</th><th>,</th><th>pudding</th><th>mix</th><th>and</th><th>sour_cream</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>all</th><th>canned</th><th>fruits-stir</th><th>gently</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Lastly</th><th>mix</th><th>in</th><th>fresh</th><th>fruits</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>May</th><th>use</th><th>more</th><th>or</th><th>less</th><th>fresh</th><th>fruits</th><th>depending</th><th>on</th><th>desired</th><th>consistency</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Chill</th><th>a</th><th>couple</th><th>hours</th><th>in</th><th>refrigerator</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0041f3b796\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>butter</th><th>,</th><th>milk</th><th>,</th><th>sugar</th><th>,</th><th>cocoa</th><th>and</th><th>vanilla</th><th>in</th><th>a</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>over</th><th>heat</th><th>without</th><th>boiling</th><th>till</th><th>butter</th><th>melts</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>crushed</th><th>biscuits</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Moisten</th><th>hands</th><th>,</th><th>roll</th><th>3</th><th>tablespoons</th><th>mixture</th><th>around</th><th>a</th><th>marshmallow</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Press</th><th>firmly</th><th>to</th><th>enclose</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Roll</th><th>in</th><th>coconut</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>till</th><th>firm</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0042ff4b6f\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Dredge</th><th>the</th><th>veal</th><th>in</th><th>the</th><th>seasoned</th><th>flour</th><th>,</th><th>shaking</th><th>off</th><th>the</th><th>excess</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>the</th><th>skillet</th><th>,</th><th>heat</th><th>oil</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>veal</th><th>and</th><th>saute</th><th>1</th><th>minute</th><th>per</th><th>side</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Remove</th><th>to</th><th>a</th><th>platter</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>with</th><th>foil</th><th>to</th><th>keep</th><th>warm</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>Marsala</th><th>to</th><th>veal</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Deglaze</th><th>,</th><th>then</th><th>add</th><th>chicken_stock</th><th>to</th><th>the</th><th>pan</th><th>and</th><th>let</th><th>reduce</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0043fc4435\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>oil</th><th>in</th><th>deep</th><th>pot</th><th>over</th><th>medium</th><th>high</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>corn</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>pot</th><th>and</th><th>pop</th><th>the</th><th>corn</th><th>,</th><th>shaking</th><th>pan</th><th>often</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Remove</th><th>from</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drizzle</th><th>with</th><th>melted</th><th>butter</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sprinkle</th><th>cheese</th><th>evenly</th><th>over</th><th>hot</th><th>corn</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00443b51d0\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Ice</th><th>//</th><th>rocks</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0045561971\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Finely</th><th>mince</th><th>mussels</th><th>,</th><th>vegetables</th><th>and</th><th>herring</th><th>roe</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>herbs</th><th>,</th><th>seasoning</th><th>and</th><th>breadcrumbs</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>well</th><th>with</th><th>egg_yolks</th><th>,</th><th>brandy</th><th>and</th><th>cream</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>for</th><th>1/2</th><th>hour</th><th>at</th><th>350F</th><th>in</th><th>a</th><th>Sainmarie</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>with</th><th>toast</th><th>fingers</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0046f4c349\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>in</th><th>a</th><th>punch</th><th>bowl</th><th>with</th><th>ice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00481a8aaa\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Prepare</th><th>noodles</th><th>as</th><th>directed</th><th>on</th><th>package</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Meanwhile</th><th>,</th><th>combine</th><th>all</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>except</th><th>dressing</th><th>in</th><th>large</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>noodles</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>to</th><th>chicken</th><th>mixture</th><th>along</th><th>with</th><th>the</th><th>dressing</th><th>;</th><th>mix</th><th>lightly</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0048cf71ad\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>oven</th><th>to</th><th>400F</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Shape</th><th>into</th><th>loaf</th><th>in</th><th>9x5-inch</th><th>loaf</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>1</th><th>hour</th><th>or</th><th>until</th><th>done</th><th>(</th><th>160F</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Let</th><th>stand</th><th>3</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>before</th><th>removing</th><th>from</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 004979f520\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Saute</th><th>vegetables</th><th>until</th><th>tender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>flour</th><th>,</th><th>stir</th><th>until</th><th>foamy</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>chicken_stock</th><th>and</th><th>milk</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>cornstarch</th><th>,</th><th>cubed</th><th>cheese</th><th>,</th><th>parsley</th><th>and</th><th>pepper</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>through</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>thawed</th><th>broccoli</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>through</th><th>and</th><th>serve</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 004a0770d9\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>meat</th><th>mixture</th><th>and</th><th>mold</th><th>into</th><th>a</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>topping</th><th>and</th><th>pour</th><th>over</th><th>meat</th><th>mixture</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>350</th><th>degrees</th><th>for</th><th>1</th><th>hour</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 004a8b14d5\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>preheat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>oven</th><th>at</th><th>350</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>in</th><th>a</th><th>large</th><th>bowl</th><th>mixing</th><th>1</th><th>through</th><th>8</th><th>well</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>cook</th><th>for</th><th>2</th><th>to</th><th>3</th><th>hour</th><th>emptying</th><th>oil</th><th>periodically</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>take</th><th>out</th><th>and</th><th>add</th><th>ketchup</th><th>on</th><th>top</th><th>then</th><th>cook</th><th>for</th><th>20</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>more</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>add</th><th>mash</th><th>potatoes</th><th>and</th><th>corn</th><th>and</th><th>enjoy</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 004c4da6a7\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>,</th><th>drain</th><th>and</th><th>mash</th><th>potatoes</th><th>with</th><th>lowfat</th><th>milk</th><th>and</th><th>butter</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>broccoli</th><th>according</th><th>to</th><th>package</th><th>directions</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fold</th><th>into</th><th>mashed</th><th>potatoes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>into</th><th>non-stick</th><th>baking</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sprinkle</th><th>with</th><th>cheese</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>350</th><th>degrees</th><th>for</th><th>15</th><th>min</th><th>or</th><th>possibly</th><th>till</th><th>cheese</th><th>melts</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>warm</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serves</th><th>4</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 004d949471\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Saute</th><th>onion</th><th>in</th><th>butter</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>in</th><th>flour</th><th>&</th><th>salt</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>broth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>&</th><th>stir</th><th>until</th><th>thickened</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>chicken</th><th>&</th><th>vegetables</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>until</th><th>bubbling</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>casserole</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cut</th><th>biscuits</th><th>into</th><th>fourths</th><th>,</th><th>and</th><th>place</th><th>on</th><th>top</th><th>of</th><th>casserole</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>425</th><th>for</th><th>8-10</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 004d9712b6\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>flavored</th><th>syrups</th><th>into</th><th>a</th><th>12</th><th>oz</th><th>cup</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>hot</th><th>fresh</th><th>Espresso</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>with</th><th>HOT</th><th>steamed/foamed</th><th>milk</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>once</th><th>around</th><th>lifting</th><th>upwards</th><th>to</th><th>bring</th><th>the</th><th>syrups</th><th>up</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drip</th><th>a</th><th>teaspoon</th><th>of</th><th>Banana</th><th>flavored</th><th>syrup</th><th>on</th><th>the</th><th>foamy</th><th>top</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>top</th><th>with</th><th>Hazelnut</th><th>topping</th><th>powder</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 004dde4b1d\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Beat</th><th>pudding</th><th>mix</th><th>and</th><th>milk</th><th>in</th><th>large</th><th>bowl</th><th>with</th><th>whisk</th><th>2</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>5</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spoon</th><th>into</th><th>4</th><th>dessert</th><th>dishes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>bananas</th><th>and</th><th>nuts</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 004f24636f\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Dissolve</th><th>gelatin</th><th>in</th><th>2</th><th>c.</th><th>warm_water</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>to</th><th>mix</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>frzn</th><th>strawberries</th><th>and</th><th>stir</th><th>till</th><th>thawed</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>can</th><th>of</th><th>pineapple</th><th>and</th><th>walnuts</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>to</th><th>mix</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Let</th><th>set</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00505f2205\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>allow</th><th>to</th><th>settle</th><th>for</th><th>15</th><th>minutes</th><th>before</th><th>using</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0050b41138\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>together</th><th>and</th><th>serve</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0050eb2f27\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>I</th><th>toasted</th><th>the</th><th>bread</th><th>and</th><th>spread</th><th>refried</th><th>beans</th><th>,</th><th>cheese</th><th>on</th><th>top</th><th>and</th><th>jalapenos</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>you</th><th>can</th><th>melt</th><th>the</th><th>cheese</th><th>in</th><th>oven</th><th>or</th><th>microwave</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>also</th><th>you</th><th>can</th><th>use</th><th>jalapenos</th><th>from</th><th>a</th><th>can</th><th>in</th><th>strips</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Enjoy</th><th>?</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0051a26cb4\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>a</th><th>medium</th><th>skillet</th><th>over</th><th>medium</th><th>high</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>chopped</th><th>bacon</th><th>and</th><th>render</th><th>until</th><th>almost</th><th>crisp</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>garlic</th><th>and</th><th>cook</th><th>until</th><th>fragrant</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>spinach</th><th>a</th><th>little</th><th>at</th><th>a</th><th>time</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Toss</th><th>with</th><th>tongs</th><th>until</th><th>wilted</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>balsamic</th><th>vinegar</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Season</th><th>with</th><th>salt</th><th>and</th><th>pepper</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0051c61360\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>pasta</th><th>as</th><th>directed</th><th>on</th><th>package</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Meanwhile</th><th>,</th><th>combine</th><th>all</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>large</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>pasta</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>to</th><th>cheese</th><th>mixture</th><th>;</th><th>toss</th><th>to</th><th>coat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00520568dd\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cooked</th><th>and</th><th>drain</th><th>ground</th><th>smoked</th><th>sausage</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>mushrooms</th><th>at</th><th>350</th><th>for</th><th>7</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Allow</th><th>to</th><th>cool</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>cooled</th><th>sausage</th><th>,</th><th>cream</th><th>cheese</th><th>,</th><th>and</th><th>Parmesan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>each</th><th>mushroom</th><th>with</th><th>1</th><th>teaspoon</th><th>of</th><th>filling</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>350</th><th>for</th><th>7</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0052902813\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>the</th><th>first</th><th>4</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>large</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>vinaigrette</th><th>,</th><th>and</th><th>toss</th><th>gently</th><th>to</th><th>coat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 005503aa9e\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bring</th><th>water</th><th>to</th><th>boil</th><th>in</th><th>large</th><th>saucepan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Return</th><th>to</th><th>boil</th><th>;</th><th>cover</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Simmer</th><th>on</th><th>low</th><th>heat</th><th>25</th><th>to</th><th>30</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>or</th><th>until</th><th>liquid</th><th>is</th><th>absorbed</th><th>,</th><th>stirring</th><th>occasionally</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0057b2b137\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>blender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Puree</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Smooth</th><th>into</th><th>small</th><th>baby</th><th>popsicle</th><th>molds</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Freeze</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00597321e1\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>panini</th><th>grill</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>bread_slices</th><th>with</th><th>turkey</th><th>,</th><th>cheese</th><th>,</th><th>basil</th><th>and</th><th>tomatoes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>outside</th><th>of</th><th>sandwich</th><th>with</th><th>mayo</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Grill</th><th>3</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>containers</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>containers</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>or</th><th>until</th><th>golden</th><th>brown</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0059ef1ab4\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Brown</th><th>sausage</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>onion</th><th>and</th><th>green_pepper</th><th>,</th><th>saute</th><th>for</th><th>5</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>undrained</th><th>black</th><th>eyed</th><th>peas</th><th>,</th><th>and</th><th>undrained</th><th>tomatoes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>rosemary</th><th>and</th><th>oregano</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Start</th><th>cornbread</th><th>according</th><th>to</th><th>directions</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Simmered</th><th>sausage</th><th>mixture</th><th>,</th><th>covered</th><th>for</th><th>20</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 005af4565f\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Beat</th><th>Neufchatel</th><th>and</th><th>mayo</th><th>in</th><th>medium</th><th>bowl</th><th>until</th><th>blended</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>celery</th><th>;</th><th>spread</th><th>onto</th><th>bottom</th><th>of</th><th>pie</th><th>plate</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>chicken</th><th>and</th><th>hot</th><th>sauce</th><th>;</th><th>spoon</th><th>over</th><th>Neufchatel</th><th>mixture</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>blue</th><th>cheese</th><th>and</th><th>onions</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>2</th><th>hours</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 005c8e4379\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>to</th><th>blender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>(</th><th>Might</th><th>take</th><th>a</th><th>bit</th><th>longer</th><th>because</th><th>of</th><th>the</th><th>orange</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 005cdbc0ca\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Soak</th><th>bread</th><th>in</th><th>lowfat</th><th>milk</th><th>;</th><th>set</th><th>aside</th><th>till</th><th>cold</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>greased</th><th>1</th><th>1/2-qt</th><th>baking</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>in</th><th>350</th><th>degree</th><th>oven</th><th>for</th><th>40-45</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 005d002123\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>cucumbers</th><th>in</th><th>a</th><th>medium</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>salt</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>lightly</th><th>until</th><th>salt</th><th>adheres</th><th>evenly</th><th>to</th><th>cucumbers</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>and</th><th>refrigerate</th><th>for</th><th>one</th><th>hour</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>juice</th><th>from</th><th>limp</th><th>cucumbers</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>small</th><th>bowl</th><th>,</th><th>combine</th><th>the</th><th>remainder</th><th>of</th><th>the</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>to</th><th>cucumbers</th><th>,</th><th>mixing</th><th>gently</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>and</th><th>refrigerate</th><th>until</th><th>ready</th><th>to</th><th>serve</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 005ec98a52\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>blender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Process</th><th>until</th><th>smooth</th><th>and</th><th>butterscotch_chips</th><th>are</th><th>melted</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 005f01f360\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>large</th><th>bowl</th><th>and</th><th>mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Store</th><th>in</th><th>an</th><th>airtight</th><th>container</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pack</th><th>on</th><th>the</th><th>dry</th><th>rub</th><th>onto</th><th>your</th><th>next</th><th>rack</th><th>of</th><th>ribs</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 005f1948be\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>the</th><th>whiskey</th><th>,</th><th>orange</th><th>juice</th><th>and</th><th>ginger_liqueur</th><th>in</th><th>a</th><th>cocktail</th><th>shaker</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>with</th><th>ice</th><th>and</th><th>shake</th><th>until</th><th>chilled</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Strain</th><th>into</th><th>a</th><th>rocks</th><th>glass</th><th>over</th><th>ice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Photograph</th><th>by</th><th>John</th><th>Kernick</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 005f456515\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>all</th><th>this</th><th>together</th><th>and</th><th>strain</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Then</th><th>add</th><th>1</th><th>small</th><th>package</th><th>strawberry</th><th>Jello</th><th>and</th><th>2</th><th>cups</th><th>vodka</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Makes</th><th>about</th><th>one</th><th>5</th><th>quart</th><th>ice_cream</th><th>pail</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>``</th><th>Freeze</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>``</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Scoop</th><th>into</th><th>glasses</th><th>and</th><th>add</th><th>7-Up</th><th>or</th><th>Sprite</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 005fc92999\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Dip</th><th>marshmallows</th><th>in</th><th>caramel</th><th>topping</th><th>and</th><th>then</th><th>in</th><th>cereal</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Let</th><th>dry</th><th>on</th><th>wax</th><th>paper</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Make</th><th>as</th><th>many</th><th>as</th><th>you</th><th>want</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00602c3d13\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>butter</th><th>in</th><th>saucepan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>onion</th><th>,</th><th>cook</th><th>2</th><th>to</th><th>3</th><th>minutes</th><th>on</th><th>low</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>except</th><th>cheese</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>and</th><th>cook</th><th>15</th><th>to</th><th>20</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>To</th><th>serve</th><th>,</th><th>sprinkle</th><th>with</th><th>cheese</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0060734282\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>together</th><th>in</th><th>a</th><th>food</th><th>processor</th><th>or</th><th>blender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0061b1a2c4\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>and</th><th>mix</th><th>well</th><th>all</th><th>of</th><th>the</th><th>dry</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>oll</th><th>of</th><th>the</th><th>other</th><th>ingredients</th><th>one</th><th>at</th><th>a</th><th>time</th><th>and</th><th>mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>a</th><th>greased</th><th>and</th><th>floured</th><th>tube</th><th>pan</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>325*</th><th>for</th><th>1</th><th>hours</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>When</th><th>cake</th><th>is</th><th>cool</th><th>Ice</th><th>with</th><th>your</th><th>favorite</th><th>glaze</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00647fdde2\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>together</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>for</th><th>up</th><th>to</th><th>a</th><th>week</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0065a67785\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Just</th><th>follow</th><th>our</th><th>2</th><th>simple</th><th>steps</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>2</th><th>sourdough_bread</th><th>slices</th><th>with</th><th>1</th><th>Tbsp</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Miracle</th><th>Whip</th><th>Original</th><th>Spread</th><th>;</th><th>drizzle</th><th>with</th><th>Kraft</th><th>Barbecue</th><th>Sauce</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Layer</th><th>1</th><th>bread_slice</th><th>with</th><th>2</th><th>oz</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>shaved</th><th>ham</th><th>,</th><th>1</th><th>Cracker</th><th>Barrel</th><th>Swiss</th><th>Cheese</th><th>Slice</th><th>,</th><th>2</th><th>Tbsp</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>well-drained</th><th>crushed</th><th>pineapple</th><th>and</th><th>lettuce</th><th>;</th><th>cover</th><th>with</th><th>second</th><th>bread_slice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 006602ed69\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>muffin</th><th>halves</th><th>with</th><th>Cheez</th><th>Whiz</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>each</th><th>muffin</th><th>half</th><th>with</th><th>broccoli</th><th>and</th><th>tomatoes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0067397bcf\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>ice_cubes</th><th>to</th><th>pitcher</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>the</th><th>seltzer</th><th>in</th><th>and</th><th>mix</th><th>in</th><th>the</th><th>limoncello</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>individual</th><th>glasses</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Garnish</th><th>with</th><th>a</th><th>lemon_slice</th><th>on</th><th>the</th><th>rim</th><th>of</th><th>each</th><th>glass</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00675f64c3\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>400</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Saute</th><th>crumbled</th><th>sausage</th><th>over</th><th>medium-high</th><th>heat</th><th>for</th><th>6-8</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>chilies</th><th>and</th><th>bell_pepper</th><th>;</th><th>cook</th><th>2-3</th><th>minutes</th><th>or</th><th>until</th><th>vegetables</th><th>are</th><th>soft</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Remove</th><th>skillet</th><th>from</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>cream</th><th>cheese</th><th>,</th><th>sour_cream</th><th>,</th><th>shredded</th><th>cheddar</th><th>cheese</th><th>and</th><th>cajun</th><th>seasoning</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>9x9</th><th>''</th><th>baking</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>uncovered</th><th>15-20</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sprinkle</th><th>with</th><th>green_onions</th><th>and</th><th>serve</th><th>with</th><th>sliced</th><th>french</th><th>baguette</th><th>bread</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0067a39001\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>375</th><th>degrees</th><th>(</th><th>200</th><th>C.</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Grease</th><th>a</th><th>cookie</th><th>sheet</th><th>or</th><th>spray</th><th>with</th><th>nonstick_spray</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Lightly</th><th>cream</th><th>molasses</th><th>and</th><th>butter</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>in</th><th>egg</th><th>and</th><th>vanilla</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>separate</th><th>bowl</th><th>,</th><th>combine</th><th>flour</th><th>,</th><th>baking</th><th>soda</th><th>,</th><th>and</th><th>cereal</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>to</th><th>the</th><th>butter</th><th>mixture</th><th>;</th><th>blend</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>milk</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drop</th><th>on</th><th>the</th><th>cookie</th><th>sheet</th><th>2</th><th>inches</th><th>apart</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>10</th><th>to</th><th>12</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0069526e47\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>base</th><th>with</th><th>water</th><th>to</th><th>Hi</th><th>fill</th><th>line</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>steaming</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>chicken_broth</th><th>,</th><th>thyme</th><th>,</th><th>salt</th><th>and</th><th>pepper</th><th>in</th><th>rice</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>to</th><th>mix</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>chicken_breasts</th><th>,</th><th>with</th><th>thickest</th><th>pieces</th><th>toward</th><th>sides</th><th>of</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>and</th><th>steam</th><th>for</th><th>34</th><th>to</th><th>37</th><th>minutes</th><th>,</th><th>or</th><th>til</th><th>done</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 006966fdfc\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>PREHEAT</th><th>WAFFLE</th><th>IRON</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>SPRAY</th><th>WITH</th><th>NON</th><th>STICK</th><th>COOKING</th><th>SPRAY</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>.separate</th><th>eggs</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>beat</th><th>egg_whites</th><th>until</th><th>stiff</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>mix</th><th>dry</th><th>ingredients</th><th>togetherthen</th><th>add</th><th>wet</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>MIX</th><th>ALL</th><th>INGREDIENTS</th><th>TOGETHER</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>fold</th><th>in</th><th>egg_whites</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>pour</th><th>into</th><th>waffle</th><th>iron</th><th>and</th><th>cook</th><th>until</th><th>done</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00697220f3\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>frank</th><th>in</th><th>taco_shell</th><th>;</th><th>cover</th><th>with</th><th>paper</th><th>towel</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Microwave</th><th>on</th><th>HIGH</th><th>45</th><th>sec</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>to</th><th>1</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>or</th><th>until</th><th>heated</th><th>through</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 006a615f7c\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>mix</th><th>flour</th><th>&</th><th>Crisco</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>then</th><th>remaining</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>split</th><th>in</th><th>4.</th><th>roll</th><th>on</th><th>plastic</th><th>wrap</th><th>,</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 006a73219e\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>180</th><th>degrees</th><th>Celsius</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>sPray</th><th>loaf</th><th>tin</th><th>with</th><th>olive</th><th>oil</th><th>spray</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>all</th><th>dry</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Make</th><th>a</th><th>well</th><th>in</th><th>centre</th><th>and</th><th>add</th><th>honey</th><th>and</th><th>beer</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>mixture</th><th>in</th><th>loaf</th><th>tin</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sprinkle</th><th>with</th><th>sesame</th><th>seeds</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>for</th><th>30</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 006c04c8ca\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Saute</th><th>the</th><th>ground_beef</th><th>and</th><th>onion</th><th>til</th><th>beef</th><th>is</th><th>brown</th><th>and</th><th>onion</th><th>is</th><th>translucent</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>soup</th><th>and</th><th>beans</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>meat</th><th>mixture</th><th>in</th><th>an</th><th>oven</th><th>proof</th><th>casserole</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>mashed</th><th>potatoes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sprinkle</th><th>with</th><th>Cheddar</th><th>cheese</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>350</th><th>degrees</th><th>until</th><th>hot</th><th>and</th><th>bubbly</th><th>(</th><th>about</th><th>20</th><th>minutes</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 006c622cbc\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>oven</th><th>to</th><th>350</th><th>degrees</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>large</th><th>bowl</th><th>,</th><th>break</th><th>up</th><th>cookie</th><th>dough</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pat</th><th>cherries</th><th>dry</th><th>with</th><th>paper</th><th>towels</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Gently</th><th>stir</th><th>cherries</th><th>and</th><th>flour</th><th>into</th><th>dough</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drop</th><th>dough</th><th>by</th><th>heaping</th><th>tsp</th><th>into</th><th>cereal</th><th>crumbs</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>pressing</th><th>cereal</th><th>into</th><th>dough</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Shape</th><th>into</th><th>balls</th><th>;</th><th>place</th><th>2</th><th>inches</th><th>apart</th><th>on</th><th>ungreased</th><th>cookie</th><th>sheet</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>12</th><th>to</th><th>15</th><th>minutes</th><th>or</th><th>until</th><th>golded</th><th>brown</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Immediately</th><th>remove</th><th>from</th><th>cookie</th><th>sheets</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 006cacf69a\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>vodka</th><th>,</th><th>Absinthe</th><th>,</th><th>and</th><th>black</th><th>raspberry</th><th>liqueur</th><th>in</th><th>a</th><th>cocktail</th><th>shaker</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Shake</th><th>thoroughly</th><th>over</th><th>ice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Strain</th><th>into</th><th>a</th><th>chilled</th><th>cocktial</th><th>glass</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>champagne</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Garnish</th><th>with</th><th>a</th><th>raspberry</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 006ceb7fe2\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>425F</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Core</th><th>apples</th><th>and</th><th>place</th><th>in</th><th>a</th><th>buttered</th><th>baking</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>centers</th><th>with</th><th>syrup</th><th>and</th><th>drizzle</th><th>a</th><th>little</th><th>over</th><th>the</th><th>skins</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Dot</th><th>with</th><th>butter</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>for</th><th>20</th><th>minutes</th><th>or</th><th>until</th><th>soft</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Baste</th><th>with</th><th>syrup</th><th>liquid</th><th>a</th><th>few</th><th>times</th><th>during</th><th>baking</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>as</th><th>it</th><th>is</th><th>or</th><th>with</th><th>whipped</th><th>cream</th><th>(</th><th>non-dairy</th><th>creamer</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 006dbad7d9\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>tomato</th><th>sauce</th><th>over</th><th>the</th><th>mini</th><th>naan</th><th>bread</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>cheese</th><th>on</th><th>top</th><th>of</th><th>the</th><th>tomato</th><th>sauce</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>in</th><th>toaster</th><th>oven</th><th>for</th><th>5</th><th>minute</th><th>at</th><th>390</th><th>degrees</th><th>F</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Take</th><th>out</th><th>the</th><th>pizza</th><th>and</th><th>add</th><th>sliced</th><th>olives</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>for</th><th>1</th><th>minute</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>and</th><th>Enjoy</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 006ff88be1\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cream</th><th>margarine</th><th>and</th><th>sugar</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>in</th><th>eggs</th><th>and</th><th>flour</th><th>and</th><th>beat</th><th>until</th><th>fluffy</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fold</th><th>in</th><th>vanilla</th><th>and</th><th>buttermilk</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>in</th><th>unbaked</th><th>pie_crust</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>350</th><th>degrees</th><th>for</th><th>45-50</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0070cfd592\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>large</th><th>heavy</th><th>skillet</th><th>,</th><th>brown</th><th>meat</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bring</th><th>to</th><th>a</th><th>boil</th><th>,</th><th>then</th><th>immediately</th><th>reduce</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Barely</th><th>simmer</th><th>at</th><th>least</th><th>2</th><th>hours</th><th>,</th><th>stirring</th><th>periodically</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>If</th><th>the</th><th>sauce</th><th>becomes</th><th>too</th><th>thick</th><th>,</th><th>add</th><th>a</th><th>little</th><th>water</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00717dfb96\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Toss</th><th>together</th><th>coleslaw</th><th>blend</th><th>and</th><th>dressing</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>at</th><th>least</th><th>30</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>to</th><th>blend</th><th>flavors</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0071ac848a\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>graham_cracker_crumbs</th><th>,</th><th>condensed</th><th>milk</th><th>,</th><th>chocolate</th><th>chips</th><th>,</th><th>and</th><th>nuts</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Scrape</th><th>into</th><th>a</th><th>greased</th><th>and</th><th>floured</th><th>8x8</th><th>inch</th><th>square</th><th>baking</th><th>dish</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>350</th><th>degrees</th><th>Fahrenheit</th><th>for</th><th>25</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cut</th><th>into</th><th>squares</th><th>while</th><th>warm</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0071d5d4a2\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>large</th><th>bowl</th><th>;</th><th>mix</th><th>together</th><th>corn_flakes</th><th>,</th><th>peanuts</th><th>and</th><th>set</th><th>aside</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>saucepan</th><th>;</th><th>combine</th><th>sugar</th><th>and</th><th>Karo_syrup</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bring</th><th>to</th><th>a</th><th>boil</th><th>and</th><th>cover</th><th>for</th><th>one</th><th>minute</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Set</th><th>aside</th><th>for</th><th>one</th><th>minute</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>peanut_butter</th><th>and</th><th>vanilla</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>over</th><th>corn_flake</th><th>mixture</th><th>and</th><th>stir</th><th>very</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drop</th><th>by</th><th>spoonfuls</th><th>onto</th><th>wax</th><th>paper</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Let</th><th>cool</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0073191039\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>oven</th><th>to</th><th>350</th><th>degrees</th><th>F</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>milk</th><th>to</th><th>butter</th><th>in</th><th>1-1/2-qt</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>casserole</th><th>;</th><th>stir</th><th>until</th><th>butter</th><th>is</th><th>melted</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>containers</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>45</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>or</th><th>until</th><th>knife</th><th>inserted</th><th>in</th><th>center</th><th>comes</th><th>out</th><th>clean</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 007405f60d\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Load</th><th>ingredients</th><th>into</th><th>machine</th><th>in</th><th>order</th><th>given</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>with</th><th>the</th><th>regular</th><th>or</th><th>rapid</th><th>bake</th><th>cycles</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00748db16c\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Boil</th><th>noodles</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>and</th><th>return</th><th>to</th><th>pan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>cheese</th><th>powder</th><th>,</th><th>butter</th><th>,</th><th>milk</th><th>,</th><th>and</th><th>soup</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>well</th><th>and</th><th>bring</th><th>to</th><th>a</th><th>low</th><th>boil</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>tuna</th><th>and</th><th>corn</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>tuna</th><th>and</th><th>corn</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Season</th><th>to</th><th>your</th><th>tastes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00749f46c0\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Beat</th><th>first</th><th>5</th><th>ingredients</th><th>with</th><th>mixer</th><th>until</th><th>blended</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>onions</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>several</th><th>hours</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Form</th><th>into</th><th>football</th><th>shape</th><th>;</th><th>coat</th><th>with</th><th>nuts</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>pimentos</th><th>for</th><th>the</th><th>lacing</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>with</th><th>crackers</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0074aa2480\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>all</th><th>of</th><th>step</th><th>one</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>a</th><th>saucepan</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bring</th><th>to</th><th>boil</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Take</th><th>of</th><th>heat</th><th>and</th><th>add</th><th>step</th><th>two</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cool</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Then</th><th>add</th><th>step</th><th>three</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>in</th><th>lined</th><th>tin</th><th>at</th><th>300F</th><th>for</th><th>1</th><th>1/2</th><th>-</th><th>2</th><th>hours</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0074fb7d59\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>a</th><th>cocktail</th><th>shaker</th><th>with</th><th>ice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>all</th><th>of</th><th>the</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>and</th><th>shake</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Strain</th><th>into</th><th>a</th><th>chilled</th><th>coupe</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0075c6e4b9\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>together</th><th>except</th><th>soda</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>soda</th><th>when</th><th>griddle</th><th>is</th><th>hot</th><th>and</th><th>ready</th><th>to</th><th>use</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0077151f0d\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Beat</th><th>the</th><th>pudding</th><th>with</th><th>cold_milk</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fold</th><th>in</th><th>the</th><th>sour_cream</th><th>,</th><th>Cool_Whip</th><th>,</th><th>salt</th><th>and</th><th>vanilla</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Layer</th><th>vanilla_wafers</th><th>and</th><th>bananas</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>pudding</th><th>mixture</th><th>over</th><th>bananas</th><th>and</th><th>wafers</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigerate</th><th>overnight</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00779bc1f2\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pre</th><th>heat</th><th>oven</th><th>425A</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>mayonnaise</th><th>,</th><th>cheese</th><th>and</th><th>garlic</th><th>together</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>chicken</th><th>on</th><th>baking</th><th>sheet</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>chicken</th><th>with</th><th>mayo</th><th>mixture</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>bread_crumbs</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>20</th><th>to</th><th>25</th><th>until</th><th>golden</th><th>brown</th><th>and</th><th>internal</th><th>temp</th><th>is</th><th>at</th><th>least</th><th>165A</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0077df06da\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>,</th><th>and</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00781763ec\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Grill</th><th>chicken_thighs</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>together</th><th>sauce</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>over</th><th>chicken</th><th>as</th><th>topping</th><th>or</th><th>dip</th><th>in</th><th>sauce</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>#</th><th>A1</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00783fad09\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>and</th><th>enjoy</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 007891436c\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Ice</th><th>(</th><th>shake</th><th>)</th><th>//</th><th>rocks</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00795b404b\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Refrigeratebefore</th><th>serving</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0079d6f89e\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Season</th><th>chicken_breasts</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>In</th><th>a</th><th>large</th><th>skillet</th><th>,</th><th>pan</th><th>grill</th><th>chicken</th><th>until</th><th>done</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>containers</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>containers</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Making</th><th>sure</th><th>to</th><th>turn</th><th>often</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>While</th><th>chicken</th><th>is</th><th>cooking</th><th>,</th><th>whisk</th><th>soup</th><th>,</th><th>sour_cream</th><th>and</th><th>milk</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>When</th><th>chicken</th><th>is</th><th>done</th><th>,</th><th>pour</th><th>soup</th><th>mixture</th><th>over</th><th>chicken</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Simmer</th><th>10-15</th><th>minutes</th><th>on</th><th>low</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 007a80623a\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cream</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Roll</th><th>in</th><th>size</th><th>of</th><th>walnuts</th><th>and</th><th>mash</th><th>with</th><th>a</th><th>fork</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>350</th><th>degrees</th><th>till</th><th>slightly</th><th>brown</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>(</th><th>About</th><th>15</th><th>to</th><th>20</th><th>min</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Makes</th><th>about</th><th>30</th><th>crackers</th><th>)</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 007b7d82d5\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>and</th><th>rinse</th><th>the</th><th>tuna</th><th>and</th><th>mix</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mash</th><th>to</th><th>the</th><th>texture</th><th>you</th><th>like</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Chop</th><th>the</th><th>celery</th><th>,</th><th>carrot</th><th>and</th><th>onion</th><th>to</th><th>1/4</th><th>cup</th><th>each</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Chop</th><th>the</th><th>dill</th><th>pickles</th><th>to</th><th>1-2</th><th>tablespoons</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>together</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Salt</th><th>and</th><th>pepper</th><th>to</th><th>taste</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 007cb091c8\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>in</th><th>a</th><th>shaker</th><th>glass</th><th>with</th><th>ice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>,</th><th>do</th><th>n't</th><th>shake</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Strain</th><th>into</th><th>4</th><th>shot</th><th>glasses</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 007d6ab439\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>spinach</th><th>leaves</th><th>,</th><th>onion</th><th>,</th><th>asparagus</th><th>and</th><th>orange</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drizzle</th><th>with</th><th>dressing</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>immediately</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 007db2771c\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Toast</th><th>bagel</th><th>,</th><th>if</th><th>desired</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>with</th><th>peanut_butter</th><th>and</th><th>jelly</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>bagel</th><th>with</th><th>a</th><th>glass</th><th>of</th><th>milk</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 007e8596c9\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>together</th><th>:</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 007ef0f9a3\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Beat</th><th>whipping</th><th>cream</th><th>until</th><th>it</th><th>starts</th><th>to</th><th>thicken</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>honey</th><th>and</th><th>vanilla</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Continue</th><th>beating</th><th>until</th><th>topping</th><th>reaches</th><th>desired</th><th>consistency</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 007fd3cd60\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>the</th><th>wine</th><th>,</th><th>sugar</th><th>and</th><th>cloves</th><th>together</th><th>until</th><th>almost</th><th>boiling</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>in</th><th>the</th><th>boiling</th><th>water</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>Triple</th><th>Sec</th><th>and</th><th>the</th><th>brandy</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>heat-proof</th><th>glasses</th><th>and</th><th>sprinkle</th><th>with</th><th>nutmeg</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0081bb07c7\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>bread_slices</th><th>with</th><th>Singles</th><th>and</th><th>spaghetti</th><th>sauce</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>outside</th><th>of</th><th>sandwich</th><th>with</th><th>butter</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>in</th><th>skillet</th><th>on</th><th>medium</th><th>heat</th><th>3</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>on</th><th>each</th><th>side</th><th>or</th><th>until</th><th>golden</th><th>brown</th><th>on</th><th>both</th><th>sides</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0081bb2b38\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bring</th><th>broth</th><th>to</th><th>a</th><th>boil</th><th>and</th><th>reduce</th><th>to</th><th>medium</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>leeks</th><th>,</th><th>potatoes</th><th>,</th><th>and</th><th>onion</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Simmer</th><th>,</th><th>covered</th><th>,</th><th>25-30</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>seasonings</th><th>and</th><th>cream</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Simmer</th><th>5</th><th>minutes</th><th>more</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Slightly</th><th>mash</th><th>with</th><th>a</th><th>potatoe</th><th>masher</th><th>to</th><th>desired</th><th>consistency</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>with</th><th>salad</th><th>and</th><th>crusty</th><th>bread</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>A</th><th>snap</th><th>to</th><th>make</th><th>,</th><th>but</th><th>tastes</th><th>gourmet</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0083031ddf\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>together</th><th>cream</th><th>cheese</th><th>,</th><th>and</th><th>powdered</th><th>sugar</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>milk</th><th>and</th><th>pudding</th><th>mix</th><th>;</th><th>mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fold</th><th>in</th><th>1</th><th>1/2</th><th>cups</th><th>of</th><th>whipped</th><th>topping</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>half</th><th>of</th><th>the</th><th>cake</th><th>cubes</th><th>in</th><th>a</th><th>3</th><th>quart</th><th>glass</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Layer</th><th>with</th><th>half</th><th>of</th><th>the</th><th>berries</th><th>and</th><th>pudding</th><th>mixture</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cover</th><th>with</th><th>remaining</th><th>cake</th><th>cubes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Layer</th><th>mixtue</th><th>with</th><th>remaining</th><th>berries</th><th>and</th><th>pudding</th><th>mixture</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>remaining</th><th>whipped</th><th>topping</th><th>over</th><th>top</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008357d71a\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>mix</th><th>everything</th><th>but</th><th>wrappers</th><th>,</th><th>oil</th><th>mustard</th><th>,</th><th>and</th><th>jelly</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>spoon</th><th>into</th><th>the</th><th>wrappers</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>moisten</th><th>the</th><th>edges</th><th>of</th><th>each</th><th>wrapper</th><th>with</th><th>water</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>carefully</th><th>tuck</th><th>edges</th><th>of</th><th>wrapper</th><th>under</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>roll</th><th>wrapper</th><th>tightly</th><th>and</th><th>press</th><th>edges</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>drop</th><th>eggrolls</th><th>into</th><th>hot</th><th>oil</th><th>fry</th><th>about</th><th>five</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>serve</th><th>with</th><th>mustard</th><th>and</th><th>jelly</th><th>as</th><th>dippers</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008390c493\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Scald</th><th>and</th><th>peel</th><th>tomatoes</th><th>and</th><th>put</th><th>in</th><th>colander</th><th>to</th><th>drain</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cut</th><th>in</th><th>small</th><th>pcs</th><th>the</th><th>onions</th><th>and</th><th>peppers</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>and</th><th>boil</th><th>at</th><th>a</th><th>low</th><th>boiling</th><th>point</th><th>for</th><th>1/2</th><th>hour</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>constantly</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>in</th><th>sterile</th><th>jars</th><th>and</th><th>seal</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0083a374f4\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Brown</th><th>and</th><th>drain</th><th>the</th><th>grnd</th><th>beef</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>in</th><th>taco</th><th>seasoning</th><th>and</th><th>sauce</th><th>and</th><th>the</th><th>refried</th><th>beans</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Simmer</th><th>15</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Layer</th><th>this</th><th>mix</th><th>with</th><th>lowfat</th><th>sour_cream</th><th>and</th><th>cheese</th><th>in</th><th>crock</th><th>pot</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>till</th><th>cheese</th><th>melts</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>with</th><th>nacho_chips</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008561f7b3\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>mustard</th><th>onto</th><th>cut</th><th>sides</th><th>of</th><th>roll</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>with</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00859a572d\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>dressing</th><th>in</th><th>large</th><th>skillet</th><th>on</th><th>medium-high</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>shrimp</th><th>;</th><th>cook</th><th>4</th><th>min.</th><th>,</th><th>stirring</th><th>frequently</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>marmalade</th><th>and</th><th>peppers</th><th>;</th><th>cook</th><th>and</th><th>stir</th><th>3</th><th>min</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>or</th><th>until</th><th>shrimp</th><th>are</th><th>tender</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Remove</th><th>from</th><th>heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Stir</th><th>in</th><th>cilantro</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>over</th><th>rice</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0085fdf3c1\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Defrost</th><th>chicken_wings</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Wipe</th><th>dry</th><th>with</th><th>paper</th><th>towels</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Season</th><th>both</th><th>sides</th><th>with</th><th>garlic_salt</th><th>,</th><th>peper</th><th>,</th><th>and</th><th>paprika</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Line</th><th>toaster</th><th>oven</th><th>tray</th><th>with</th><th>foil</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cook</th><th>each</th><th>side</th><th>for</th><th>15-18</th><th>minutes</th><th>at</th><th>400</th><th>degrees</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>with</th><th>bottled</th><th>Ranch</th><th>or</th><th>Blue</th><th>Cheese</th><th>dressing</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 00866c1558\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pre</th><th>heat</th><th>oven</th><th>to</th><th>400</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>action</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cream</th><th>together</th><th>butter</th><th>and</th><th>sugar</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Beat</th><th>in</th><th>eggs</th><th>,</th><th>beat</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>lemon</th><th>juice</th><th>and</th><th>rind</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>pie_shell</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>at</th><th>400</th><th>for</th><th>15</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Lower</th><th>tempature</th><th>to</th><th>375</th><th>and</th><th>bake</th><th>for</th><th>20</th><th>more</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 0087555f83\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>ingredients</th><th>to</th><th>bottle</th><th>shake</th><th>shake</th><th>shake</th><th>...</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Brew</th><th>coffee</th><th>or</th><th>tea</th><th>add</th><th>creamer</th><th>and</th><th>enjoy</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>I</th><th>'m</th><th>giving</th><th>mine</th><th>as</th><th>a</th><th>holiday</th><th>gift..</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>I</th><th>attached</th><th>the</th><th>recipe</th><th>to</th><th>the</th><th>bottle</th><th>and</th><th>added</th><th>a</th><th>festive</th><th>bow</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>FYI</th><th>There</th><th>are</th><th>tons</th><th>of</th><th>these</th><th>recipes</th><th>on</th><th>pintrest</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Just</th><th>wanted</th><th>to</th><th>share</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008aaff439\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Toss</th><th>together</th><th>,</th><th>cheese</th><th>,</th><th>flour</th><th>and</th><th>paprika</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>soup</th><th>and</th><th>beer</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Heat</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Over</th><th>low</th><th>heat</th><th>add</th><th>in</th><th>cheese</th><th>,</th><th>stirring</th><th>till</th><th>completely</th><th>melted</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>with</th><th>French_Bread</th><th>Cubes</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008b141537\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>together</th><th>with</th><th>ice</th><th>in</th><th>a</th><th>cocktail</th><th>shaker</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Strain</th><th>into</th><th>a</th><th>martini</th><th>glass</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Enjoy</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008bf2a6e5\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>field</th><th>greens</th><th>on</th><th>plate</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Squeeze</th><th>lime</th><th>juice</th><th>onto</th><th>salad</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>cooked</th><th>SPAM</th><th>and</th><th>caramelized</th><th>onions</th><th>atop</th><th>greens</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sprinkle</th><th>salad</th><th>seasoning</th><th>around</th><th>salad</th><th>border</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Sprinkle</th><th>cheese</th><th>on</th><th>plates</th><th>'</th><th>border</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Enjoy</th><th>!</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008c4c00bd\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Place</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>blender</th><th>;</th><th>cover</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>on</th><th>high</th><th>speed</th><th>15</th><th>sec</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>or</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>immediately</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008c50aa78\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bring</th><th>12</th><th>cups</th><th>of</th><th>water</th><th>to</th><th>a</th><th>boil</th><th>in</th><th>a</th><th>4-quart</th><th>pot</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>in</th><th>the</th><th>soy-bean</th><th>sprouts</th><th>and</th><th>boil</th><th>rapidly</th><th>for</th><th>10</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>the</th><th>mung-bean</th><th>sprouts</th><th>and</th><th>boil</th><th>another</th><th>2</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Drain</th><th>thoroughly</th><th>,</th><th>squeezing</th><th>out</th><th>as</th><th>much</th><th>of</th><th>the</th><th>water</th><th>as</th><th>possible</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Put</th><th>the</th><th>sprouts</th><th>in</th><th>a</th><th>bowl</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>all</th><th>the</th><th>other</th><th>ingredients</th><th>and</th><th>mix</th><th>well</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Taste</th><th>for</th><th>seasonings</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008c554535\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Blend</th><th>all</th><th>ingredients</th><th>in</th><th>blender</th><th>until</th><th>smooth</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Serve</th><th>immediately</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008c8cd872\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Prep</th><th>time</th><th>10</th><th>mins</th><th>,</th><th>bake</th><th>time</th><th>30</th><th>min</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Preheat</th><th>oven</th><th>to</th><th>375F</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>containers</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Cut</th><th>each</th><th>biscuit</th><th>into</th><th>8</th><th>pieces</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Toss</th><th>with</th><th>pizza</th><th>sauce</th><th>,</th><th>1cup</th><th>cheese</th><th>&</th><th>pepperoni</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Mix</th><th>in</th><th>any</th><th>additional</th><th>pizza</th><th>ingredients</th><th>you</th><th>like</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spray</th><th>the</th><th>bottom</th><th>of</th><th>a</th><th>2</th><th>Quart</th><th>baking</th><th>dish</th><th>with</th><th>cooking</th><th>spray</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>mixture</th><th>into</th><th>dish</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Top</th><th>with</th><th>remaining</th><th>cheese</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Bake</th><th>for</th><th>25-30</th><th>min</th><th>or</th><th>until</th><th>golden</th><th>brown</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008cc20257\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Spread</th><th>roll</th><th>with</th><th>horseradish</th><th>sauce</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Fill</th><th>with</th><th>remaining</th><th>ingredients</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>placeholders</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n",
"recipe: 008cf969a9\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Grind</th><th>together</th><th>peppers</th><th>and</th><th>onions</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>boiling</th><th>water</th><th>over</th><th>,</th><th>and</th><th>let</th><th>stand</th><th>5</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Combine</th><th>rest</th><th>,</th><th>and</th><th>bring</th><th>to</th><th>a</th><th>boil</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>action</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Add</th><th>drained</th><th>peppers</th><th>and</th><th>onions</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>action</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th><th>ingredient</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Boil</th><th>gently</th><th>30</th><th>minutes</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"data": {
"text/html": [
"<table>\n",
"<tr>\n",
"<th>Sentence:</th>\n",
"<th>Pour</th><th>into</th><th>hot</th><th>jars</th><th>and</th><th>seal</th><th>.</th><tr>\n",
"<th>labels:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"<th>Predicitions:</th><th>action</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th><th>0</th></tr>\n",
"</table>\n"
],
"text/plain": [
"<IPython.core.display.HTML object>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"j = 0\n",
"\n",
"n = 200\n",
"\n",
"cr = ConlluReader(\"filtered_recipes.conllu\", iter_documents=True, return_recipe_ids=True)\n",
"\n",
"for raw_r, id_r in cr:\n",
" if j > n:\n",
" break\n",
" j += 1\n",
" rec = recipe(raw_r, id_r)\n",
" print(\"recipe: \" + str(rec._recipe_id))\n",
" predictions = rec.predict_labels()\n",
" for i, sent in enumerate(rec._sentences):\n",
" tokens = [token['form'] for token in sent]\n",
" labels = []\n",
" for token in sent:\n",
" if token['misc'] is None or 'food_type' not in token['misc']:\n",
" labels.append(\"0\")\n",
" else:\n",
" labels.append(token['misc']['food_type'])\n",
" \n",
" sentence_as_markdown_table(tokens, labels, predictions[i])\n",
" \n",
" print(\"\\n\\n\")\n",
" "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.7.3"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}