diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 42493a8..980659f 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -348,14 +348,15 @@ docs/_build/ # Others ############################################################################### .vscode/ -*.ipynb flamegraph.svg output/ target/ *.so +.ipynb_checkpoints/ *.json !**/assets/*.json .env +*.png docs/note/ diff --git a/README.md b/README.md index 36ff215..a4c35d2 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # moyo -🚧 This project is under construction 🚧 +[![moyo at crates.io](https://img.shields.io/crates/v/moyo.svg)](https://img.shields.io/crates/v/moyo) ## Interfaces @@ -19,6 +19,14 @@ - Crystallographic groups in other than three dimensions - Matching two similar crystal structures +## Dev + +### How to release + +1. Increment the version number in `Cargo.toml` +1. `cargo release --execute` +1. `git push origin ` + ## Acknowledgments We thank Dr. Yusuke Seto for providing the crystallographic database. diff --git a/bench/mp/analysis.ipynb b/bench/mp/analysis.ipynb new file mode 100644 index 0000000..7d52a1e --- /dev/null +++ b/bench/mp/analysis.ipynb @@ -0,0 +1,7194 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "from IPython.display import Image\n", + "\n", + "import pandas as pd\n", + "import plotly.express as px\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import seaborn as sns\n", + "\n", + "sns.set_context('poster')\n", + "plt.rcParams['grid.linewidth'] = 0.2\n", + "pd.set_option('display.max_rows', 500)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Load results" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
number_moyopynumber_spglibjaccardnumber_moyopy_lastnumber_spglib_last
material_id
mp-1[229, 229, 229, 229, 229, 229, 229][229, 229, 229, 229, 229, 229, 229]1.000000229229
mp-10[221, 221, 221, 221, 221, 221, 221][221, 221, 221, 221, 221, 221, 221]1.000000221221
mp-100[229, 229, 229, 229, 229, 229, 229][229, 229, 229, 229, 229, 229, 229]1.000000229229
mp-1000[225, 225, 225, 225, 225, 225, 225][225, 225, 225, 225, 225, 225, 225]1.000000225225
mp-10000[194, 194, 194, 194, 194, 194, 194][194, 194, 194, 194, 194, 194, 194]1.000000194194
..................
mp-9999[71, 71, 71, 71, 71, 71, 71][71, 71, 71, 71, 71, 71, 71]1.0000007171
mvc-11882[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]1.00000011
mvc-14327[1, 1, 1, 1, 1, 1, 15][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.333333159
mvc-14772[1, 1, 1, 1, 8, 8, 216][1, 1, 1, 1, 8, 8, 216]1.000000216216
mvc-5327[1, 1, 1, 1, 1, 9, 9][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]1.00000099
\n", + "

154718 rows × 5 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " number_moyopy \\\n", + "material_id \n", + "mp-1 [229, 229, 229, 229, 229, 229, 229] \n", + "mp-10 [221, 221, 221, 221, 221, 221, 221] \n", + "mp-100 [229, 229, 229, 229, 229, 229, 229] \n", + "mp-1000 [225, 225, 225, 225, 225, 225, 225] \n", + "mp-10000 [194, 194, 194, 194, 194, 194, 194] \n", + "... ... \n", + "mp-9999 [71, 71, 71, 71, 71, 71, 71] \n", + "mvc-11882 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mvc-14327 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 15] \n", + "mvc-14772 [1, 1, 1, 1, 8, 8, 216] \n", + "mvc-5327 [1, 1, 1, 1, 1, 9, 9] \n", + "\n", + " number_spglib jaccard \\\n", + "material_id \n", + "mp-1 [229, 229, 229, 229, 229, 229, 229] 1.000000 \n", + "mp-10 [221, 221, 221, 221, 221, 221, 221] 1.000000 \n", + "mp-100 [229, 229, 229, 229, 229, 229, 229] 1.000000 \n", + "mp-1000 [225, 225, 225, 225, 225, 225, 225] 1.000000 \n", + "mp-10000 [194, 194, 194, 194, 194, 194, 194] 1.000000 \n", + "... ... ... \n", + "mp-9999 [71, 71, 71, 71, 71, 71, 71] 1.000000 \n", + "mvc-11882 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] 1.000000 \n", + "mvc-14327 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.333333 \n", + "mvc-14772 [1, 1, 1, 1, 8, 8, 216] 1.000000 \n", + "mvc-5327 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 1.000000 \n", + "\n", + " number_moyopy_last number_spglib_last \n", + "material_id \n", + "mp-1 229 229 \n", + "mp-10 221 221 \n", + "mp-100 229 229 \n", + "mp-1000 225 225 \n", + "mp-10000 194 194 \n", + "... ... ... \n", + "mp-9999 71 71 \n", + "mvc-11882 1 1 \n", + "mvc-14327 15 9 \n", + "mvc-14772 216 216 \n", + "mvc-5327 9 9 \n", + "\n", + "[154718 rows x 5 columns]" + ] + }, + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df = pd.read_json(\"stats.json\")\n", + "df.sort_values(['material_id', 'symprec'], inplace=True)\n", + "\n", + "series_moyopy = df.groupby('material_id')['number_moyopy'].apply(list)\n", + "series_spglib = df.groupby('material_id')['number_spglib'].apply(list)\n", + "\n", + "df_stat = pd.concat([series_moyopy, series_spglib], axis=1)\n", + "# jaccard_index(A, B) := |A ∩ B| / |A ∪ B|\n", + "df_stat['jaccard'] = df_stat.apply(lambda row: len(set(row['number_moyopy']) & set(row['number_spglib'])) / len(set(row['number_moyopy']) | set(row['number_spglib'])), axis=1)\n", + "df_stat['number_moyopy_last'] = df_stat['number_moyopy'].apply(lambda x: x[-1])\n", + "df_stat['number_spglib_last'] = df_stat['number_spglib'].apply(lambda x: x[-1])\n", + "df_stat" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Compare elapsed time with spglib\n", + "\n", + "moyopy is ~4x faster than spglib on average." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4.3388857701128565" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df['time_spglib'].sum() / df['time_moyopy'].sum()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": "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", + "text/plain": [ + "
" + ] + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.75, 6.75))\n", + "df.plot.scatter(x='time_spglib', y='time_moyopy', ax=ax)\n", + "ax.set_xlim(0, 0.1)\n", + "ax.set_ylim(0, 0.1)\n", + "ax.set_xlabel('spglib (s)')\n", + "ax.set_ylabel('moyopy (s)')\n", + "ax.set_aspect('equal')\n", + "ax.grid()" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## Compare detected space group with spglib\n", + "\n", + "moyopy gives the same group number for 98% of Materials Project structures." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "0.018194392378391655" + ] + }, + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "len(df_stat[df_stat['jaccard'] < 1]) / len(df_stat)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "application/vnd.plotly.v1+json": { + "config": { + "plotlyServerURL": "https://plotly.com" + }, + "data": [ + { + "alignmentgroup": "True", + "bingroup": "x", + "hovertemplate": "jaccard=%{x}
count=%{y}", + "legendgroup": "", + "marker": { + "color": "#636efa", + "pattern": { + "shape": "" + } + }, + "name": "", + "offsetgroup": "", + "orientation": "v", + "showlegend": false, + "type": "histogram", + "x": [ + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 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, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.75, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.25, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.8, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.25, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.4, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6, + 0.5, + 0.75, + 0.8, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.8, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.8, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.8, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.8, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.4, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.8, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.25, + 0.5, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.25, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.8, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.4, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.4, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.8, + 0.75, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6, + 0.6, + 0.25, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.25, + 0.4, + 0.5, + 0.8, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.25, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.6, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.25, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.8, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.4, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.25, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.25, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.4, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6, + 0.75, + 0.5, + 0.8, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.25, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.8, + 0.6, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.8, + 0.6, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.25, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.25, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.8, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.4, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.8, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.8, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.4, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.8, + 0.8, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.8, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.25, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.8, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.25, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 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, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.8, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6, + 0.6, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.8, + 0.5, + 0.8, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.8, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.4, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.25, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.8, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.25, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.3333333333333333, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.75, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.75, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.25, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.3333333333333333, + 0.3333333333333333, + 0.5, + 0.5, + 0.5, + 0.6666666666666666, + 0.75, + 0.3333333333333333 + ], + "xaxis": "x", + "yaxis": "y" + } + ], + "layout": { + "barmode": "relative", + "legend": { + "tracegroupgap": 0 + }, + "margin": { + "t": 60 + }, + "template": { + "data": { + "bar": [ + { + "error_x": { + "color": "#2a3f5f" + }, + "error_y": { + "color": "#2a3f5f" + }, + "marker": { + "line": { + "color": "#E5ECF6", + "width": 0.5 + }, + "pattern": { + "fillmode": "overlay", + "size": 10, + "solidity": 0.2 + } + }, + "type": "bar" + } + ], + "barpolar": [ + { + "marker": { + "line": { + "color": "#E5ECF6", + "width": 0.5 + }, + "pattern": { + "fillmode": "overlay", + "size": 10, + "solidity": 0.2 + } + }, + "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": { + "pattern": { + "fillmode": "overlay", + "size": 10, + "solidity": 0.2 + } + }, + "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" + } + ], + "pie": [ + { + "automargin": true, + "type": "pie" + } + ], + "scatter": [ + { + "fillpattern": { + "fillmode": "overlay", + "size": 10, + "solidity": 0.2 + }, + "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 + }, + "autotypenumbers": "strict", + "coloraxis": { + "colorbar": { + "outlinewidth": 0, + "ticks": "" + } + }, + "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": "", + "title": { + "standoff": 15 + }, + "zerolinecolor": "white", + "zerolinewidth": 2 + }, + "yaxis": { + "automargin": true, + "gridcolor": "white", + "linecolor": "white", + "ticks": "", + "title": { + "standoff": 15 + }, + "zerolinecolor": "white", + "zerolinewidth": 2 + } + } + }, + "xaxis": { + "anchor": "y", + "domain": [ + 0, + 1 + ], + "range": [ + 0, + 0.9 + ], + "title": { + "text": "jaccard" + } + }, + "yaxis": { + "anchor": "x", + "domain": [ + 0, + 1 + ], + "title": { + "text": "count" + } + } + } + } + }, + "metadata": {}, + "output_type": "display_data" + } + ], + "source": [ + "fig = px.histogram(df_stat[df_stat['jaccard'] < 1], x='jaccard', range_x=[0, 0.9])\n", + "fig" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
number_moyopynumber_spglibjaccardnumber_moyopy_lastnumber_spglib_last
material_id
mp-1002572[1, 3, 18, 18, 18, 58, 58][1, 1, 18, 18, 18, 58, 58]0.7500005858
mp-1002574[1, 1, 6, 58, 58, 58, 58][1, 1, 6, 31, 58, 58, 58]0.7500005858
mp-1003313[1, 1, 1, 12, 12, 12, 12][1, 1, 1, 8, 12, 12, 12]0.6666671212
mp-1006613[1, 1, 1, 1, 1, 1, 43][1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]0.500000431
mp-1013760[2, 2, 2, 2, 2, 2, 15][2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]0.500000152
..................
mp-998627[161, 161, 161, 161, 161, 161, 167][161, 161, 161, 161, 161, 161, 161]0.500000167161
mp-998781[6, 6, 6, 6, 6, 6, 38][6, 6, 6, 6, 6, 6, 6]0.500000386
mp-999337[1, 1, 1, 1, 156, 156, 156][1, 1, 1, 8, 156, 156, 156]0.666667156156
mp-999539[4, 4, 4, 36, 36, 36, 186][1, 4, 4, 36, 36, 36, 186]0.750000186186
mvc-14327[1, 1, 1, 1, 1, 1, 15][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.333333159
\n", + "

2815 rows × 5 columns

\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " number_moyopy \\\n", + "material_id \n", + "mp-1002572 [1, 3, 18, 18, 18, 58, 58] \n", + "mp-1002574 [1, 1, 6, 58, 58, 58, 58] \n", + "mp-1003313 [1, 1, 1, 12, 12, 12, 12] \n", + "mp-1006613 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 43] \n", + "mp-1013760 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 15] \n", + "... ... \n", + "mp-998627 [161, 161, 161, 161, 161, 161, 167] \n", + "mp-998781 [6, 6, 6, 6, 6, 6, 38] \n", + "mp-999337 [1, 1, 1, 1, 156, 156, 156] \n", + "mp-999539 [4, 4, 4, 36, 36, 36, 186] \n", + "mvc-14327 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 15] \n", + "\n", + " number_spglib jaccard \\\n", + "material_id \n", + "mp-1002572 [1, 1, 18, 18, 18, 58, 58] 0.750000 \n", + "mp-1002574 [1, 1, 6, 31, 58, 58, 58] 0.750000 \n", + "mp-1003313 [1, 1, 1, 8, 12, 12, 12] 0.666667 \n", + "mp-1006613 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] 0.500000 \n", + "mp-1013760 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] 0.500000 \n", + "... ... ... \n", + "mp-998627 [161, 161, 161, 161, 161, 161, 161] 0.500000 \n", + "mp-998781 [6, 6, 6, 6, 6, 6, 6] 0.500000 \n", + "mp-999337 [1, 1, 1, 8, 156, 156, 156] 0.666667 \n", + "mp-999539 [1, 4, 4, 36, 36, 36, 186] 0.750000 \n", + "mvc-14327 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.333333 \n", + "\n", + " number_moyopy_last number_spglib_last \n", + "material_id \n", + "mp-1002572 58 58 \n", + "mp-1002574 58 58 \n", + "mp-1003313 12 12 \n", + "mp-1006613 43 1 \n", + "mp-1013760 15 2 \n", + "... ... ... \n", + "mp-998627 167 161 \n", + "mp-998781 38 6 \n", + "mp-999337 156 156 \n", + "mp-999539 186 186 \n", + "mvc-14327 15 9 \n", + "\n", + "[2815 rows x 5 columns]" + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df_stat[df_stat['jaccard'] < 1]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
number_moyopynumber_spglibjaccardnumber_moyopy_lastnumber_spglib_last
material_id
mp-1978851[1, 1, 1, 1, 1, 5, 12][1, 1, 1, 1, 1, 1, 15]0.2500001215
mp-775285[1, 1, 1, 1, 1, 1, 4][1, 1, 1, 1, 1, 1, 19]0.333333419
mp-1289332[1, 1, 1, 1, 1, 1, 6][1, 1, 1, 1, 1, 1, 31]0.333333631
mp-1288374[3, 3, 3, 3, 3, 3, 3][1, 3, 3, 3, 3, 3, 35]0.333333335
mp-1274032[3, 3, 3, 3, 3, 3, 12][3, 3, 3, 3, 3, 3, 13]0.3333331213
mp-1097885[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][1, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.333333212
mp-1179946[38, 38, 38, 38, 38, 38, 187][38, 38, 38, 38, 38, 38, 189]0.333333187189
mp-714929[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2][1, 1, 1, 1, 1, 1, 12]0.333333212
mp-1044171[1, 1, 1, 1, 1, 1, 4][1, 1, 1, 1, 1, 1, 19]0.333333419
mp-1272198[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2][1, 1, 1, 1, 1, 1, 12]0.333333212
mp-1042295[1, 1, 1, 1, 1, 1, 4][1, 1, 1, 1, 1, 1, 18]0.333333418
mp-1574878[1, 1, 1, 1, 1, 1, 6][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.33333368
mp-1283290[1, 1, 1, 42, 121, 121, 119][1, 1, 1, 5, 121, 121, 121]0.400000119121
mp-2227391[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6][6, 6, 6, 6, 6, 6, 38]0.500000638
mp-2227372[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-2232906[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-2228988[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-2230137[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]0.50000016
mp-2231831[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]0.50000016
mp-2232156[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-2227442[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1029673[61, 61, 61, 61, 61, 61, 57][61, 61, 61, 61, 61, 61, 61]0.5000005761
mp-2236419[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-2635564[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-2226798[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-504122[15, 15, 15, 15, 15, 15, 12][15, 15, 15, 15, 15, 15, 15]0.5000001215
mp-550745[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]0.5000001146
mp-555645[55, 55, 55, 55, 55, 55, 51][55, 55, 55, 55, 55, 55, 55]0.5000005155
mp-556290[11, 11, 11, 11, 11, 11, 1][11, 11, 11, 11, 11, 11, 11]0.500000111
mp-566602[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12][14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]0.5000001214
mp-569765[129, 129, 129, 129, 129, 129, 123][129, 129, 129, 129, 129, 129, 129]0.500000123129
mp-608311[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-608595[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]0.50000014
mp-647158[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-2233607[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-2225848[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-2218826[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-2223113[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1542758[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-1569012[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]0.50000016
mp-1571229[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-1573704[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-998241[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1652491[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-1778883[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-1798334[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-1802603[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1873967[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-1986469[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]0.50000013
mp-2225410[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-20167[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]0.50000012
mp-2214791[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-2216037[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 143]0.5000001143
mp-2217112[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]0.50000018
mp-2217953[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]0.5000001146
mp-2218227[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-2218262[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-2218549[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]0.50000016
mp-2218764[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-655344[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-2219744[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-2222050[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-20168[5, 5, 5, 5, 43, 70, 70][5, 5, 5, 5, 5, 70, 141]0.50000070141
mp-655986[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-663190[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-662241[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-758015[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-759872[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-762511[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-762595[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]0.50000014
mp-765704[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-769938[14, 14, 14, 14, 14, 14, 11][14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]0.5000001114
mp-771307[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-771349[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-772239[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-774602[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-774855[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-774889[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-775897[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-776174[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-776391[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-781082[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 40]0.500000140
mp-781613[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-801079[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-849280[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-849534[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-863112[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-880318[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-998195[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]0.50000018
mp-998204[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8][8, 8, 8, 8, 8, 8, 99]0.500000899
mp-998226[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8][8, 8, 8, 8, 8, 8, 99]0.500000899
mp-757298[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-757296[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]0.5000001146
mp-756263[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-755212[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-1504268[15, 15, 15, 15, 15, 15, 15][15, 15, 15, 15, 15, 15, 74]0.5000001574
mp-663224[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-663506[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-666026[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-666931[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-672113[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-675089[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-675376[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-680383[118, 118, 118, 118, 118, 118, 1][118, 118, 118, 118, 118, 118, 118]0.5000001118
mp-683170[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-683427[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-685168[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]0.50000014
mp-660318[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-686465[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8][8, 8, 8, 8, 8, 8, 12]0.500000812
mp-715558[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10][10, 10, 10, 10, 10, 10, 12]0.5000001012
mp-715572[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-715614[12, 12, 12, 12, 12, 12, 10][12, 12, 12, 12, 12, 12, 12]0.5000001012
mp-715811[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10][10, 10, 10, 10, 10, 10, 12]0.5000001012
mp-729507[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-730040[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9][9, 9, 9, 9, 9, 9, 15]0.500000915
mp-752471[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]0.5000001146
mp-752890[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-753108[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-753140[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-753851[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-754705[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-705312[33, 33, 33, 33, 33, 33, 1][33, 33, 33, 33, 33, 33, 33]0.500000133
mp-1410049[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8][8, 8, 8, 8, 8, 8, 38]0.500000838
mp-1642632[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-1402976[25, 25, 25, 25, 25, 25, 25][25, 25, 25, 25, 25, 25, 47]0.5000002547
mp-1202027[61, 61, 61, 61, 61, 61, 57][61, 61, 61, 61, 61, 61, 61]0.5000005761
mp-1207333[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-1208912[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12][14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]0.5000001214
mp-1210259[15, 15, 15, 15, 15, 15, 12][15, 15, 15, 15, 15, 15, 15]0.5000001215
mp-1213882[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12][14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]0.5000001214
mp-1218257[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]0.50000013
mp-1222451[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1224380[46, 46, 46, 46, 46, 46, 38][46, 46, 46, 46, 46, 46, 46]0.5000003846
mp-1233136[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]0.5000001146
mp-1233274[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-1234239[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]0.5000001146
mp-1192773[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9][9, 9, 9, 9, 9, 9, 15]0.500000915
mp-1235580[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1236182[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]0.50000016
mp-1236188[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-1246060[152, 152, 152, 152, 152, 152, 152][152, 152, 152, 152, 152, 152, 166]0.500000152166
mp-1247560[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 7]0.50000017
mp-1252807[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-1258196[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]0.50000013
mp-1260941[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 15]0.500000115
mp-1265172[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 26]0.500000126
mp-1407045[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-1272971[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-1273508[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1235635[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1191810[194, 194, 194, 194, 194, 194, 191][194, 194, 194, 194, 194, 194, 194]0.500000191194
mp-1185567[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1181801[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]0.50000013
mp-1043118[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 148]0.5000002148
mp-1044661[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-1048044[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 81]0.500000181
mp-1079285[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6][6, 6, 6, 6, 6, 6, 38]0.500000638
mp-1080508[4, 4, 4, 4, 4, 4, 4][4, 4, 4, 4, 4, 4, 31]0.500000431
mp-1100459[74, 74, 74, 74, 74, 74, 65][74, 74, 74, 74, 74, 74, 74]0.5000006574
mp-1101699[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-1101709[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1104259[44, 44, 44, 44, 44, 44, 44][44, 44, 44, 44, 44, 44, 119]0.50000044119
mp-1104988[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12][14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]0.5000001214
mp-1105110[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12][14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]0.5000001214
mp-1134064[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-1173030[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5][5, 5, 5, 5, 5, 5, 115]0.5000005115
mp-1176434[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 7]0.50000017
mp-1176530[15, 15, 15, 15, 15, 15, 12][15, 15, 15, 15, 15, 15, 15]0.5000001215
mp-1176688[60, 60, 60, 60, 60, 60, 8][60, 60, 60, 60, 60, 60, 60]0.500000860
mp-1176706[57, 57, 57, 57, 57, 57, 51][57, 57, 57, 57, 57, 57, 57]0.5000005157
mp-1176739[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-1176913[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-1177343[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1178130[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 155]0.5000001155
mp-1178195[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-1179688[12, 12, 12, 12, 12, 12, 12][12, 12, 12, 12, 12, 12, 71]0.5000001271
mp-1180706[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12][14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]0.5000001214
mp-1180725[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 15]0.500000215
mp-1273731[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-1273900[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-1271165[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 12]0.500000112
mp-998607[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1286142[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-1286827[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]0.50000016
mp-1286870[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-1281222[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-1280608[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]0.50000015
mp-1280463[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-1280055[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1291928[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-1277622[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-1277332[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2][2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.500000212
mp-1275887[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1285668[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]0.50000014
mp-1306042[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]0.50000018
mp-1275198[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]0.50000012
mp-1296462[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-1285654[1, 8, 8, 8, 8, 8, 36][1, 8, 8, 8, 8, 8, 38]0.5000003638
mp-1394463[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9][9, 9, 9, 9, 9, 9, 15]0.500000915
mp-1392664[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8][8, 8, 8, 8, 8, 8, 46]0.500000846
mp-1307814[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]0.50000019
mp-1325463[40, 40, 40, 40, 40, 40, 40][40, 40, 40, 40, 40, 40, 63]0.5000004063
mp-1330148[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5][5, 5, 5, 5, 5, 5, 15]0.500000515
mp-1274129[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1][1, 1, 1, 1, 1, 1, 82]0.500000182
mp-1356129[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5][5, 5, 5, 5, 5, 5, 24]0.500000524
mp-1386281[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8][8, 8, 8, 8, 8, 8, 160]0.5000008160
mp-756381[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5][1, 1, 1, 1, 1, 5, 164]0.6666675164
mp-1285988[1, 2, 2, 2, 2, 2, 2][1, 2, 2, 2, 2, 2, 12]0.666667212
mp-1178232[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2][1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]0.666667212
mp-1570791[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2][1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]0.666667212
mp-1291752[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2][1, 1, 1, 2, 2, 2, 15]0.666667215
mp-765697[1, 1, 1, 1, 1, 8, 8][1, 1, 1, 1, 1, 8, 44]0.666667844
mp-1291817[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2][1, 1, 1, 1, 1, 2, 15]0.666667215
mp-1307565[1, 1, 1, 15, 15, 15, 12][1, 1, 1, 15, 15, 15, 15]0.6666671215
mp-765706[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2][1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]0.666667212
mp-1311816[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2][1, 1, 1, 1, 2, 2, 148]0.6666672148
mp-1176740[1, 1, 2, 2, 2, 2, 2][1, 1, 2, 2, 2, 2, 12]0.666667212
mp-780322[1, 1, 2, 2, 2, 2, 2][1, 1, 2, 2, 2, 2, 12]0.666667212
mp-1299584[1, 1, 1, 8, 8, 8, 8][1, 1, 1, 8, 8, 8, 12]0.666667812
mp-1301164[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2][1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]0.666667212
mp-18995[2, 2, 2, 2, 2, 12, 12][2, 2, 2, 2, 2, 12, 71]0.6666671271
mp-1780502[1, 1, 2, 2, 2, 2, 2][1, 1, 2, 2, 2, 2, 15]0.666667215
mp-1306174[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2][1, 1, 1, 1, 2, 2, 11]0.666667211
mp-861570[1, 1, 1, 1, 12, 12, 12][1, 1, 1, 1, 12, 12, 166]0.66666712166
mp-504097[2, 2, 12, 12, 12, 12, 12][2, 2, 12, 12, 12, 12, 141]0.66666712141
mp-2219207[1, 1, 1, 8, 8, 8, 8][1, 1, 1, 1, 8, 8, 160]0.6666678160
mp-1272359[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2][1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]0.666667212
mp-1272257[1, 1, 2, 2, 2, 2, 2][1, 1, 1, 2, 2, 2, 12]0.666667212
mp-1271793[2, 2, 2, 2, 12, 12, 12][2, 2, 2, 2, 12, 12, 166]0.66666712166
mp-1274527[2, 2, 2, 2, 2, 12, 12][2, 2, 2, 2, 2, 12, 166]0.66666712166
mp-2234217[1, 1, 1, 5, 5, 5, 5][1, 1, 1, 1, 5, 5, 21]0.666667521
mp-1273482[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2][1, 1, 1, 1, 2, 2, 15]0.666667215
mp-1274978[1, 1, 1, 1, 5, 5, 5][1, 1, 1, 1, 5, 5, 24]0.666667524
mp-2232275[1, 1, 22, 22, 22, 22, 22][1, 1, 22, 22, 22, 22, 119]0.66666722119
mp-2218876[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2][1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]0.666667212
mp-558328[143, 143, 143, 143, 143, 157, 157][143, 143, 143, 143, 143, 157, 185]0.666667157185
mp-1275338[1, 1, 1, 1, 1, 6, 6][1, 1, 1, 1, 1, 6, 31]0.666667631
mp-1275461[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2][1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]0.666667212
mp-1272680[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2][1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]0.666667212
mp-2665409[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2][1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]0.666667212
mp-1233672[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2][1, 1, 1, 2, 2, 2, 148]0.6666672148
mp-2226833[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2][1, 1, 1, 2, 2, 2, 12]0.666667212
mp-31770[1, 1, 1, 1, 9, 9, 9][1, 1, 1, 1, 9, 9, 74]0.666667974
mp-552575[6, 6, 25, 25, 25, 25, 25][6, 6, 25, 25, 25, 25, 47]0.6666672547
mp-1212290[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2][1, 1, 1, 1, 1, 2, 10]0.666667210
mp-1281679[1, 1, 6, 6, 6, 6, 6][1, 1, 6, 6, 6, 6, 10]0.666667610
mp-2221678[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2][1, 1, 1, 1, 1, 2, 15]0.666667215
mp-1284576[1, 1, 1, 1, 13, 13, 10][1, 1, 1, 1, 13, 13, 13]0.6666671013
mp-1206588[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2][1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]0.666667212
mp-2219285[1, 1, 1, 1, 1, 8, 8][1, 1, 1, 1, 1, 8, 44]0.666667844
mp-1274025[1, 1, 1, 1, 9, 9, 7][1, 1, 1, 1, 9, 9, 9]0.66666779
mp-1276134[1, 1, 1, 1, 1, 8, 8][1, 1, 1, 1, 1, 8, 74]0.666667874
mp-552162[1, 1, 1, 1, 5, 15, 15][1, 1, 1, 1, 5, 15, 87]0.7500001587
mp-850203[1, 1, 1, 5, 5, 44, 44][1, 1, 1, 5, 5, 44, 74]0.7500004474
mp-756307[1, 1, 7, 14, 14, 14, 14][1, 1, 7, 14, 14, 14, 166]0.75000014166
mp-2234128[1, 1, 2, 2, 2, 12, 12][1, 1, 2, 2, 2, 12, 166]0.75000012166
mp-1247181[1, 1, 2, 2, 12, 12, 12][1, 1, 2, 2, 12, 12, 74]0.7500001274
mp-1295190[1, 1, 1, 8, 8, 12, 10][1, 1, 1, 8, 8, 12, 12]0.7500001012
mp-1218163[1, 1, 1, 3, 21, 21, 21][1, 1, 1, 3, 21, 21, 22]0.7500002122
mp-1281584[1, 1, 1, 2, 15, 15, 12][1, 1, 1, 2, 15, 15, 15]0.7500001215
mp-756601[1, 8, 12, 12, 12, 12, 12][1, 8, 12, 12, 12, 12, 166]0.75000012166
mp-1080742[1, 1, 1, 5, 136, 136, 136][1, 1, 1, 5, 136, 136, 139]0.750000136139
mp-1247489[1, 1, 2, 2, 2, 12, 12][1, 1, 2, 2, 2, 12, 166]0.75000012166
\n", + "
" + ], + "text/plain": [ + " number_moyopy \\\n", + "material_id \n", + "mp-1978851 [1, 1, 1, 1, 1, 5, 12] \n", + "mp-775285 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4] \n", + "mp-1289332 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6] \n", + "mp-1288374 [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3] \n", + "mp-1274032 [3, 3, 3, 3, 3, 3, 12] \n", + "mp-1097885 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1179946 [38, 38, 38, 38, 38, 38, 187] \n", + "mp-714929 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] \n", + "mp-1044171 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4] \n", + "mp-1272198 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] \n", + "mp-1042295 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4] \n", + "mp-1574878 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6] \n", + "mp-1283290 [1, 1, 1, 42, 121, 121, 119] \n", + "mp-2227391 [6, 6, 6, 6, 6, 6, 6] \n", + "mp-2227372 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2232906 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2228988 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2230137 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2231831 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2232156 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-2227442 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1029673 [61, 61, 61, 61, 61, 61, 57] \n", + "mp-2236419 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2635564 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2226798 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-504122 [15, 15, 15, 15, 15, 15, 12] \n", + "mp-550745 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-555645 [55, 55, 55, 55, 55, 55, 51] \n", + "mp-556290 [11, 11, 11, 11, 11, 11, 1] \n", + "mp-566602 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12] \n", + "mp-569765 [129, 129, 129, 129, 129, 129, 123] \n", + "mp-608311 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-608595 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-647158 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2233607 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-2225848 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2218826 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2223113 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1542758 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1569012 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1571229 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1573704 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-998241 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1652491 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1778883 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1798334 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1802603 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1873967 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1986469 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2225410 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-20167 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2214791 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-2216037 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2217112 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2217953 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2218227 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-2218262 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2218549 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2218764 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-655344 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2219744 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-2222050 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-20168 [5, 5, 5, 5, 43, 70, 70] \n", + "mp-655986 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-663190 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-662241 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-758015 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-759872 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-762511 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-762595 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-765704 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-769938 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 11] \n", + "mp-771307 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-771349 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-772239 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-774602 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-774855 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-774889 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-775897 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-776174 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-776391 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-781082 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-781613 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-801079 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-849280 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-849534 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-863112 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-880318 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-998195 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-998204 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8] \n", + "mp-998226 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8] \n", + "mp-757298 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-757296 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-756263 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-755212 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1504268 [15, 15, 15, 15, 15, 15, 15] \n", + "mp-663224 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-663506 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-666026 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-666931 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-672113 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-675089 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-675376 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-680383 [118, 118, 118, 118, 118, 118, 1] \n", + "mp-683170 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-683427 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-685168 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-660318 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-686465 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8] \n", + "mp-715558 [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10] \n", + "mp-715572 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-715614 [12, 12, 12, 12, 12, 12, 10] \n", + "mp-715811 [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10] \n", + "mp-729507 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-730040 [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9] \n", + "mp-752471 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-752890 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-753108 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-753140 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-753851 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-754705 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-705312 [33, 33, 33, 33, 33, 33, 1] \n", + "mp-1410049 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8] \n", + "mp-1642632 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1402976 [25, 25, 25, 25, 25, 25, 25] \n", + "mp-1202027 [61, 61, 61, 61, 61, 61, 57] \n", + "mp-1207333 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1208912 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12] \n", + "mp-1210259 [15, 15, 15, 15, 15, 15, 12] \n", + "mp-1213882 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12] \n", + "mp-1218257 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1222451 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1224380 [46, 46, 46, 46, 46, 46, 38] \n", + "mp-1233136 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1233274 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1234239 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1192773 [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9] \n", + "mp-1235580 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1236182 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1236188 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1246060 [152, 152, 152, 152, 152, 152, 152] \n", + "mp-1247560 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1252807 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1258196 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1260941 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1265172 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1407045 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1272971 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1273508 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1235635 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1191810 [194, 194, 194, 194, 194, 194, 191] \n", + "mp-1185567 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1181801 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1043118 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1044661 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1048044 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1079285 [6, 6, 6, 6, 6, 6, 6] \n", + "mp-1080508 [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4] \n", + "mp-1100459 [74, 74, 74, 74, 74, 74, 65] \n", + "mp-1101699 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1101709 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1104259 [44, 44, 44, 44, 44, 44, 44] \n", + "mp-1104988 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12] \n", + "mp-1105110 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12] \n", + "mp-1134064 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1173030 [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5] \n", + "mp-1176434 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1176530 [15, 15, 15, 15, 15, 15, 12] \n", + "mp-1176688 [60, 60, 60, 60, 60, 60, 8] \n", + "mp-1176706 [57, 57, 57, 57, 57, 57, 51] \n", + "mp-1176739 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1176913 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1177343 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1178130 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1178195 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1179688 [12, 12, 12, 12, 12, 12, 12] \n", + "mp-1180706 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12] \n", + "mp-1180725 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1273731 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1273900 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1271165 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-998607 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1286142 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1286827 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1286870 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1281222 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1280608 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1280463 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1280055 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1291928 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1277622 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1277332 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1275887 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1285668 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1306042 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1275198 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1296462 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1285654 [1, 8, 8, 8, 8, 8, 36] \n", + "mp-1394463 [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9] \n", + "mp-1392664 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8] \n", + "mp-1307814 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1325463 [40, 40, 40, 40, 40, 40, 40] \n", + "mp-1330148 [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5] \n", + "mp-1274129 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] \n", + "mp-1356129 [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5] \n", + "mp-1386281 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8] \n", + "mp-756381 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] \n", + "mp-1285988 [1, 2, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1178232 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2] \n", + "mp-1570791 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2] \n", + "mp-1291752 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-765697 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 8] \n", + "mp-1291817 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2] \n", + "mp-1307565 [1, 1, 1, 15, 15, 15, 12] \n", + "mp-765706 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2] \n", + "mp-1311816 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1176740 [1, 1, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-780322 [1, 1, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1299584 [1, 1, 1, 8, 8, 8, 8] \n", + "mp-1301164 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2] \n", + "mp-18995 [2, 2, 2, 2, 2, 12, 12] \n", + "mp-1780502 [1, 1, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1306174 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-861570 [1, 1, 1, 1, 12, 12, 12] \n", + "mp-504097 [2, 2, 12, 12, 12, 12, 12] \n", + "mp-2219207 [1, 1, 1, 8, 8, 8, 8] \n", + "mp-1272359 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2] \n", + "mp-1272257 [1, 1, 2, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-1271793 [2, 2, 2, 2, 12, 12, 12] \n", + "mp-1274527 [2, 2, 2, 2, 2, 12, 12] \n", + "mp-2234217 [1, 1, 1, 5, 5, 5, 5] \n", + "mp-1273482 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2] \n", + "mp-1274978 [1, 1, 1, 1, 5, 5, 5] \n", + "mp-2232275 [1, 1, 22, 22, 22, 22, 22] \n", + "mp-2218876 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2] \n", + "mp-558328 [143, 143, 143, 143, 143, 157, 157] \n", + "mp-1275338 [1, 1, 1, 1, 1, 6, 6] \n", + "mp-1275461 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2] \n", + "mp-1272680 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2] \n", + "mp-2665409 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2] \n", + "mp-1233672 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-2226833 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2] \n", + "mp-31770 [1, 1, 1, 1, 9, 9, 9] \n", + "mp-552575 [6, 6, 25, 25, 25, 25, 25] \n", + "mp-1212290 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2] \n", + "mp-1281679 [1, 1, 6, 6, 6, 6, 6] \n", + "mp-2221678 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2] \n", + "mp-1284576 [1, 1, 1, 1, 13, 13, 10] \n", + "mp-1206588 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2] \n", + "mp-2219285 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 8] \n", + "mp-1274025 [1, 1, 1, 1, 9, 9, 7] \n", + "mp-1276134 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 8] \n", + "mp-552162 [1, 1, 1, 1, 5, 15, 15] \n", + "mp-850203 [1, 1, 1, 5, 5, 44, 44] \n", + "mp-756307 [1, 1, 7, 14, 14, 14, 14] \n", + "mp-2234128 [1, 1, 2, 2, 2, 12, 12] \n", + "mp-1247181 [1, 1, 2, 2, 12, 12, 12] \n", + "mp-1295190 [1, 1, 1, 8, 8, 12, 10] \n", + "mp-1218163 [1, 1, 1, 3, 21, 21, 21] \n", + "mp-1281584 [1, 1, 1, 2, 15, 15, 12] \n", + "mp-756601 [1, 8, 12, 12, 12, 12, 12] \n", + "mp-1080742 [1, 1, 1, 5, 136, 136, 136] \n", + "mp-1247489 [1, 1, 2, 2, 2, 12, 12] \n", + "\n", + " number_spglib jaccard \\\n", + "material_id \n", + "mp-1978851 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 15] 0.250000 \n", + "mp-775285 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 19] 0.333333 \n", + "mp-1289332 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 31] 0.333333 \n", + "mp-1288374 [1, 3, 3, 3, 3, 3, 35] 0.333333 \n", + "mp-1274032 [3, 3, 3, 3, 3, 3, 13] 0.333333 \n", + "mp-1097885 [1, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.333333 \n", + "mp-1179946 [38, 38, 38, 38, 38, 38, 189] 0.333333 \n", + "mp-714929 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 12] 0.333333 \n", + "mp-1044171 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 19] 0.333333 \n", + "mp-1272198 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 12] 0.333333 \n", + "mp-1042295 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 18] 0.333333 \n", + "mp-1574878 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.333333 \n", + "mp-1283290 [1, 1, 1, 5, 121, 121, 121] 0.400000 \n", + "mp-2227391 [6, 6, 6, 6, 6, 6, 38] 0.500000 \n", + "mp-2227372 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-2232906 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-2228988 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-2230137 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6] 0.500000 \n", + "mp-2231831 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6] 0.500000 \n", + "mp-2232156 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-2227442 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1029673 [61, 61, 61, 61, 61, 61, 61] 0.500000 \n", + "mp-2236419 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-2635564 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-2226798 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-504122 [15, 15, 15, 15, 15, 15, 15] 0.500000 \n", + "mp-550745 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146] 0.500000 \n", + "mp-555645 [55, 55, 55, 55, 55, 55, 55] 0.500000 \n", + "mp-556290 [11, 11, 11, 11, 11, 11, 11] 0.500000 \n", + "mp-566602 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14] 0.500000 \n", + "mp-569765 [129, 129, 129, 129, 129, 129, 129] 0.500000 \n", + "mp-608311 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-608595 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4] 0.500000 \n", + "mp-647158 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-2233607 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-2225848 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-2218826 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-2223113 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1542758 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-1569012 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6] 0.500000 \n", + "mp-1571229 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-1573704 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-998241 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1652491 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-1778883 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-1798334 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-1802603 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1873967 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-1986469 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 3] 0.500000 \n", + "mp-2225410 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-20167 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2] 0.500000 \n", + "mp-2214791 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-2216037 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 143] 0.500000 \n", + "mp-2217112 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 8] 0.500000 \n", + "mp-2217953 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146] 0.500000 \n", + "mp-2218227 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-2218262 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-2218549 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6] 0.500000 \n", + "mp-2218764 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-655344 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-2219744 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-2222050 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-20168 [5, 5, 5, 5, 5, 70, 141] 0.500000 \n", + "mp-655986 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-663190 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-662241 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-758015 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-759872 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-762511 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-762595 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4] 0.500000 \n", + "mp-765704 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-769938 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14] 0.500000 \n", + "mp-771307 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-771349 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-772239 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-774602 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-774855 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-774889 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-775897 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-776174 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-776391 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-781082 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 40] 0.500000 \n", + "mp-781613 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-801079 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-849280 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-849534 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-863112 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-880318 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-998195 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 8] 0.500000 \n", + "mp-998204 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 99] 0.500000 \n", + "mp-998226 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 99] 0.500000 \n", + "mp-757298 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-757296 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146] 0.500000 \n", + "mp-756263 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-755212 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-1504268 [15, 15, 15, 15, 15, 15, 74] 0.500000 \n", + "mp-663224 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-663506 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-666026 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-666931 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-672113 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-675089 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-675376 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-680383 [118, 118, 118, 118, 118, 118, 118] 0.500000 \n", + "mp-683170 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-683427 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-685168 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4] 0.500000 \n", + "mp-660318 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-686465 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 12] 0.500000 \n", + "mp-715558 [10, 10, 10, 10, 10, 10, 12] 0.500000 \n", + "mp-715572 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-715614 [12, 12, 12, 12, 12, 12, 12] 0.500000 \n", + "mp-715811 [10, 10, 10, 10, 10, 10, 12] 0.500000 \n", + "mp-729507 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-730040 [9, 9, 9, 9, 9, 9, 15] 0.500000 \n", + "mp-752471 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146] 0.500000 \n", + "mp-752890 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-753108 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-753140 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-753851 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-754705 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-705312 [33, 33, 33, 33, 33, 33, 33] 0.500000 \n", + "mp-1410049 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 38] 0.500000 \n", + "mp-1642632 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-1402976 [25, 25, 25, 25, 25, 25, 47] 0.500000 \n", + "mp-1202027 [61, 61, 61, 61, 61, 61, 61] 0.500000 \n", + "mp-1207333 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-1208912 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14] 0.500000 \n", + "mp-1210259 [15, 15, 15, 15, 15, 15, 15] 0.500000 \n", + "mp-1213882 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14] 0.500000 \n", + "mp-1218257 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 3] 0.500000 \n", + "mp-1222451 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1224380 [46, 46, 46, 46, 46, 46, 46] 0.500000 \n", + "mp-1233136 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146] 0.500000 \n", + "mp-1233274 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-1234239 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146] 0.500000 \n", + "mp-1192773 [9, 9, 9, 9, 9, 9, 15] 0.500000 \n", + "mp-1235580 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1236182 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6] 0.500000 \n", + "mp-1236188 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-1246060 [152, 152, 152, 152, 152, 152, 166] 0.500000 \n", + "mp-1247560 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 7] 0.500000 \n", + "mp-1252807 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-1258196 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 3] 0.500000 \n", + "mp-1260941 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 15] 0.500000 \n", + "mp-1265172 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 26] 0.500000 \n", + "mp-1407045 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-1272971 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-1273508 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1235635 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1191810 [194, 194, 194, 194, 194, 194, 194] 0.500000 \n", + "mp-1185567 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1181801 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 3] 0.500000 \n", + "mp-1043118 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 148] 0.500000 \n", + "mp-1044661 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-1048044 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 81] 0.500000 \n", + "mp-1079285 [6, 6, 6, 6, 6, 6, 38] 0.500000 \n", + "mp-1080508 [4, 4, 4, 4, 4, 4, 31] 0.500000 \n", + "mp-1100459 [74, 74, 74, 74, 74, 74, 74] 0.500000 \n", + "mp-1101699 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-1101709 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1104259 [44, 44, 44, 44, 44, 44, 119] 0.500000 \n", + "mp-1104988 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14] 0.500000 \n", + "mp-1105110 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14] 0.500000 \n", + "mp-1134064 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-1173030 [5, 5, 5, 5, 5, 5, 115] 0.500000 \n", + "mp-1176434 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 7] 0.500000 \n", + "mp-1176530 [15, 15, 15, 15, 15, 15, 15] 0.500000 \n", + "mp-1176688 [60, 60, 60, 60, 60, 60, 60] 0.500000 \n", + "mp-1176706 [57, 57, 57, 57, 57, 57, 57] 0.500000 \n", + "mp-1176739 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-1176913 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-1177343 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1178130 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 155] 0.500000 \n", + "mp-1178195 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-1179688 [12, 12, 12, 12, 12, 12, 71] 0.500000 \n", + "mp-1180706 [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14] 0.500000 \n", + "mp-1180725 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 15] 0.500000 \n", + "mp-1273731 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-1273900 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-1271165 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 12] 0.500000 \n", + "mp-998607 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1286142 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-1286827 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6] 0.500000 \n", + "mp-1286870 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-1281222 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-1280608 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5] 0.500000 \n", + "mp-1280463 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-1280055 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1291928 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-1277622 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-1277332 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.500000 \n", + "mp-1275887 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1285668 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4] 0.500000 \n", + "mp-1306042 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8] 0.500000 \n", + "mp-1275198 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] 0.500000 \n", + "mp-1296462 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-1285654 [1, 8, 8, 8, 8, 8, 38] 0.500000 \n", + "mp-1394463 [9, 9, 9, 9, 9, 9, 15] 0.500000 \n", + "mp-1392664 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 46] 0.500000 \n", + "mp-1307814 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9] 0.500000 \n", + "mp-1325463 [40, 40, 40, 40, 40, 40, 63] 0.500000 \n", + "mp-1330148 [5, 5, 5, 5, 5, 5, 15] 0.500000 \n", + "mp-1274129 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 82] 0.500000 \n", + "mp-1356129 [5, 5, 5, 5, 5, 5, 24] 0.500000 \n", + "mp-1386281 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 160] 0.500000 \n", + "mp-756381 [1, 1, 1, 1, 1, 5, 164] 0.666667 \n", + "mp-1285988 [1, 2, 2, 2, 2, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-1178232 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-1570791 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-1291752 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 15] 0.666667 \n", + "mp-765697 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 44] 0.666667 \n", + "mp-1291817 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 15] 0.666667 \n", + "mp-1307565 [1, 1, 1, 15, 15, 15, 15] 0.666667 \n", + "mp-765706 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-1311816 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 148] 0.666667 \n", + "mp-1176740 [1, 1, 2, 2, 2, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-780322 [1, 1, 2, 2, 2, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-1299584 [1, 1, 1, 8, 8, 8, 12] 0.666667 \n", + "mp-1301164 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-18995 [2, 2, 2, 2, 2, 12, 71] 0.666667 \n", + "mp-1780502 [1, 1, 2, 2, 2, 2, 15] 0.666667 \n", + "mp-1306174 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 11] 0.666667 \n", + "mp-861570 [1, 1, 1, 1, 12, 12, 166] 0.666667 \n", + "mp-504097 [2, 2, 12, 12, 12, 12, 141] 0.666667 \n", + "mp-2219207 [1, 1, 1, 1, 8, 8, 160] 0.666667 \n", + "mp-1272359 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-1272257 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-1271793 [2, 2, 2, 2, 12, 12, 166] 0.666667 \n", + "mp-1274527 [2, 2, 2, 2, 2, 12, 166] 0.666667 \n", + "mp-2234217 [1, 1, 1, 1, 5, 5, 21] 0.666667 \n", + "mp-1273482 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 15] 0.666667 \n", + "mp-1274978 [1, 1, 1, 1, 5, 5, 24] 0.666667 \n", + "mp-2232275 [1, 1, 22, 22, 22, 22, 119] 0.666667 \n", + "mp-2218876 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-558328 [143, 143, 143, 143, 143, 157, 185] 0.666667 \n", + "mp-1275338 [1, 1, 1, 1, 1, 6, 31] 0.666667 \n", + "mp-1275461 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-1272680 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-2665409 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-1233672 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 148] 0.666667 \n", + "mp-2226833 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-31770 [1, 1, 1, 1, 9, 9, 74] 0.666667 \n", + "mp-552575 [6, 6, 25, 25, 25, 25, 47] 0.666667 \n", + "mp-1212290 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 10] 0.666667 \n", + "mp-1281679 [1, 1, 6, 6, 6, 6, 10] 0.666667 \n", + "mp-2221678 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 15] 0.666667 \n", + "mp-1284576 [1, 1, 1, 1, 13, 13, 13] 0.666667 \n", + "mp-1206588 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 12] 0.666667 \n", + "mp-2219285 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 44] 0.666667 \n", + "mp-1274025 [1, 1, 1, 1, 9, 9, 9] 0.666667 \n", + "mp-1276134 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 74] 0.666667 \n", + "mp-552162 [1, 1, 1, 1, 5, 15, 87] 0.750000 \n", + "mp-850203 [1, 1, 1, 5, 5, 44, 74] 0.750000 \n", + "mp-756307 [1, 1, 7, 14, 14, 14, 166] 0.750000 \n", + "mp-2234128 [1, 1, 2, 2, 2, 12, 166] 0.750000 \n", + "mp-1247181 [1, 1, 2, 2, 12, 12, 74] 0.750000 \n", + "mp-1295190 [1, 1, 1, 8, 8, 12, 12] 0.750000 \n", + "mp-1218163 [1, 1, 1, 3, 21, 21, 22] 0.750000 \n", + "mp-1281584 [1, 1, 1, 2, 15, 15, 15] 0.750000 \n", + "mp-756601 [1, 8, 12, 12, 12, 12, 166] 0.750000 \n", + "mp-1080742 [1, 1, 1, 5, 136, 136, 139] 0.750000 \n", + "mp-1247489 [1, 1, 2, 2, 2, 12, 166] 0.750000 \n", + "\n", + " number_moyopy_last number_spglib_last \n", + "material_id \n", + "mp-1978851 12 15 \n", + "mp-775285 4 19 \n", + "mp-1289332 6 31 \n", + "mp-1288374 3 35 \n", + "mp-1274032 12 13 \n", + "mp-1097885 2 12 \n", + "mp-1179946 187 189 \n", + "mp-714929 2 12 \n", + "mp-1044171 4 19 \n", + "mp-1272198 2 12 \n", + "mp-1042295 4 18 \n", + "mp-1574878 6 8 \n", + "mp-1283290 119 121 \n", + "mp-2227391 6 38 \n", + "mp-2227372 1 8 \n", + "mp-2232906 1 8 \n", + "mp-2228988 1 8 \n", + "mp-2230137 1 6 \n", + "mp-2231831 1 6 \n", + "mp-2232156 2 12 \n", + "mp-2227442 1 8 \n", + "mp-1029673 57 61 \n", + "mp-2236419 1 5 \n", + "mp-2635564 1 5 \n", + "mp-2226798 1 8 \n", + "mp-504122 12 15 \n", + "mp-550745 1 146 \n", + "mp-555645 51 55 \n", + "mp-556290 1 11 \n", + "mp-566602 12 14 \n", + "mp-569765 123 129 \n", + "mp-608311 1 5 \n", + "mp-608595 1 4 \n", + "mp-647158 1 9 \n", + "mp-2233607 2 12 \n", + "mp-2225848 1 8 \n", + "mp-2218826 1 8 \n", + "mp-2223113 1 8 \n", + "mp-1542758 2 12 \n", + "mp-1569012 1 6 \n", + "mp-1571229 1 5 \n", + "mp-1573704 1 8 \n", + "mp-998241 1 8 \n", + "mp-1652491 1 2 \n", + "mp-1778883 1 5 \n", + "mp-1798334 1 9 \n", + "mp-1802603 1 8 \n", + "mp-1873967 1 9 \n", + "mp-1986469 1 3 \n", + "mp-2225410 1 8 \n", + "mp-20167 1 2 \n", + "mp-2214791 2 12 \n", + "mp-2216037 1 143 \n", + "mp-2217112 1 8 \n", + "mp-2217953 1 146 \n", + "mp-2218227 2 12 \n", + "mp-2218262 1 8 \n", + "mp-2218549 1 6 \n", + "mp-2218764 2 12 \n", + "mp-655344 1 8 \n", + "mp-2219744 1 8 \n", + "mp-2222050 1 8 \n", + "mp-20168 70 141 \n", + "mp-655986 1 2 \n", + "mp-663190 1 8 \n", + "mp-662241 1 9 \n", + "mp-758015 1 8 \n", + "mp-759872 1 8 \n", + "mp-762511 1 9 \n", + "mp-762595 1 4 \n", + "mp-765704 1 8 \n", + "mp-769938 11 14 \n", + "mp-771307 1 8 \n", + "mp-771349 1 9 \n", + "mp-772239 1 9 \n", + "mp-774602 1 8 \n", + "mp-774855 1 8 \n", + "mp-774889 1 8 \n", + "mp-775897 1 8 \n", + "mp-776174 1 8 \n", + "mp-776391 1 8 \n", + "mp-781082 1 40 \n", + "mp-781613 1 8 \n", + "mp-801079 1 2 \n", + "mp-849280 2 12 \n", + "mp-849534 1 8 \n", + "mp-863112 1 8 \n", + "mp-880318 1 9 \n", + "mp-998195 1 8 \n", + "mp-998204 8 99 \n", + "mp-998226 8 99 \n", + "mp-757298 1 5 \n", + "mp-757296 1 146 \n", + "mp-756263 1 8 \n", + "mp-755212 2 12 \n", + "mp-1504268 15 74 \n", + "mp-663224 1 8 \n", + "mp-663506 1 2 \n", + "mp-666026 1 5 \n", + "mp-666931 1 5 \n", + "mp-672113 1 2 \n", + "mp-675089 1 5 \n", + "mp-675376 1 8 \n", + "mp-680383 1 118 \n", + "mp-683170 1 2 \n", + "mp-683427 1 2 \n", + "mp-685168 1 4 \n", + "mp-660318 1 9 \n", + "mp-686465 8 12 \n", + "mp-715558 10 12 \n", + "mp-715572 1 5 \n", + "mp-715614 10 12 \n", + "mp-715811 10 12 \n", + "mp-729507 1 5 \n", + "mp-730040 9 15 \n", + "mp-752471 1 146 \n", + "mp-752890 1 2 \n", + "mp-753108 1 9 \n", + "mp-753140 2 12 \n", + "mp-753851 1 5 \n", + "mp-754705 1 9 \n", + "mp-705312 1 33 \n", + "mp-1410049 8 38 \n", + "mp-1642632 1 2 \n", + "mp-1402976 25 47 \n", + "mp-1202027 57 61 \n", + "mp-1207333 2 12 \n", + "mp-1208912 12 14 \n", + "mp-1210259 12 15 \n", + "mp-1213882 12 14 \n", + "mp-1218257 1 3 \n", + "mp-1222451 1 8 \n", + "mp-1224380 38 46 \n", + "mp-1233136 1 146 \n", + "mp-1233274 1 5 \n", + "mp-1234239 1 146 \n", + "mp-1192773 9 15 \n", + "mp-1235580 1 8 \n", + "mp-1236182 1 6 \n", + "mp-1236188 2 12 \n", + "mp-1246060 152 166 \n", + "mp-1247560 1 7 \n", + "mp-1252807 1 5 \n", + "mp-1258196 1 3 \n", + "mp-1260941 1 15 \n", + "mp-1265172 1 26 \n", + "mp-1407045 2 12 \n", + "mp-1272971 1 2 \n", + "mp-1273508 1 8 \n", + "mp-1235635 1 8 \n", + "mp-1191810 191 194 \n", + "mp-1185567 1 8 \n", + "mp-1181801 1 3 \n", + "mp-1043118 2 148 \n", + "mp-1044661 1 2 \n", + "mp-1048044 1 81 \n", + "mp-1079285 6 38 \n", + "mp-1080508 4 31 \n", + "mp-1100459 65 74 \n", + "mp-1101699 1 5 \n", + "mp-1101709 1 8 \n", + "mp-1104259 44 119 \n", + "mp-1104988 12 14 \n", + "mp-1105110 12 14 \n", + "mp-1134064 1 9 \n", + "mp-1173030 5 115 \n", + "mp-1176434 1 7 \n", + "mp-1176530 12 15 \n", + "mp-1176688 8 60 \n", + "mp-1176706 51 57 \n", + "mp-1176739 1 2 \n", + "mp-1176913 1 9 \n", + "mp-1177343 1 8 \n", + "mp-1178130 1 155 \n", + "mp-1178195 1 5 \n", + "mp-1179688 12 71 \n", + "mp-1180706 12 14 \n", + "mp-1180725 2 15 \n", + "mp-1273731 1 2 \n", + "mp-1273900 1 2 \n", + "mp-1271165 1 12 \n", + "mp-998607 1 8 \n", + "mp-1286142 1 2 \n", + "mp-1286827 1 6 \n", + "mp-1286870 1 5 \n", + "mp-1281222 1 5 \n", + "mp-1280608 1 5 \n", + "mp-1280463 1 9 \n", + "mp-1280055 1 8 \n", + "mp-1291928 1 2 \n", + "mp-1277622 1 2 \n", + "mp-1277332 2 12 \n", + "mp-1275887 1 8 \n", + "mp-1285668 1 4 \n", + "mp-1306042 1 8 \n", + "mp-1275198 1 2 \n", + "mp-1296462 1 9 \n", + "mp-1285654 36 38 \n", + "mp-1394463 9 15 \n", + "mp-1392664 8 46 \n", + "mp-1307814 1 9 \n", + "mp-1325463 40 63 \n", + "mp-1330148 5 15 \n", + "mp-1274129 1 82 \n", + "mp-1356129 5 24 \n", + "mp-1386281 8 160 \n", + "mp-756381 5 164 \n", + "mp-1285988 2 12 \n", + "mp-1178232 2 12 \n", + "mp-1570791 2 12 \n", + "mp-1291752 2 15 \n", + "mp-765697 8 44 \n", + "mp-1291817 2 15 \n", + "mp-1307565 12 15 \n", + "mp-765706 2 12 \n", + "mp-1311816 2 148 \n", + "mp-1176740 2 12 \n", + "mp-780322 2 12 \n", + "mp-1299584 8 12 \n", + "mp-1301164 2 12 \n", + "mp-18995 12 71 \n", + "mp-1780502 2 15 \n", + "mp-1306174 2 11 \n", + "mp-861570 12 166 \n", + "mp-504097 12 141 \n", + "mp-2219207 8 160 \n", + "mp-1272359 2 12 \n", + "mp-1272257 2 12 \n", + "mp-1271793 12 166 \n", + "mp-1274527 12 166 \n", + "mp-2234217 5 21 \n", + "mp-1273482 2 15 \n", + "mp-1274978 5 24 \n", + "mp-2232275 22 119 \n", + "mp-2218876 2 12 \n", + "mp-558328 157 185 \n", + "mp-1275338 6 31 \n", + "mp-1275461 2 12 \n", + "mp-1272680 2 12 \n", + "mp-2665409 2 12 \n", + "mp-1233672 2 148 \n", + "mp-2226833 2 12 \n", + "mp-31770 9 74 \n", + "mp-552575 25 47 \n", + "mp-1212290 2 10 \n", + "mp-1281679 6 10 \n", + "mp-2221678 2 15 \n", + "mp-1284576 10 13 \n", + "mp-1206588 2 12 \n", + "mp-2219285 8 44 \n", + "mp-1274025 7 9 \n", + "mp-1276134 8 74 \n", + "mp-552162 15 87 \n", + "mp-850203 44 74 \n", + "mp-756307 14 166 \n", + "mp-2234128 12 166 \n", + "mp-1247181 12 74 \n", + "mp-1295190 10 12 \n", + "mp-1218163 21 22 \n", + "mp-1281584 12 15 \n", + "mp-756601 12 166 \n", + "mp-1080742 136 139 \n", + "mp-1247489 12 166 " + ] + }, + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "df_stat[(df_stat['number_moyopy_last'] < df_stat['number_spglib_last']) & (df_stat['jaccard'] < 1)].sort_values('jaccard')" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "moyo", + "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": "3.11.7" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 2 +} diff --git a/bench/get_mp.py b/bench/mp/get_mp.py similarity index 100% rename from bench/get_mp.py rename to bench/mp/get_mp.py diff --git a/bench/mp.py b/bench/mp/mp.py similarity index 100% rename from bench/mp.py rename to bench/mp/mp.py diff --git a/bench/requirements.txt b/bench/requirements.txt index 4533093..1f413e3 100644 --- a/bench/requirements.txt +++ b/bench/requirements.txt @@ -2,3 +2,4 @@ matbench-discovery==1.1.1 ipython nbformat mp_api +seaborn