__6_.ipynb

{
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 0,
  "metadata": {
    "colab": {
      "provenance": [],
      "include_colab_link": true
    },
    "kernelspec": {
      "name": "python3",
      "display_name": "Python 3"
    },
    "language_info": {
      "name": "python"
    },
    "widgets": {
      "application/vnd.jupyter.widget-state+json": {
        "cf8240915a354f9388edd62312f95b89": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "VBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [
              "widget-interact"
            ],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "VBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "VBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_94320c2157aa49a59af00009c22c19b9",
              "IPY_MODEL_1c11d1ad07a74001bf170ab863d4f086",
              "IPY_MODEL_a1efeefe3a6747aaa9ef5bdb9dafc0ae"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_8b2a309108fa4a1fbea37d0f9a04574a"
          }
        },
        "94320c2157aa49a59af00009c22c19b9": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "IntSliderModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "IntSliderModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "IntSliderView",
            "continuous_update": true,
            "description": "Clusters (k):",
            "description_tooltip": null,
            "disabled": false,
            "layout": "IPY_MODEL_65fdae25784948009ac3ed3e69820a21",
            "max": 10,
            "min": 2,
            "orientation": "horizontal",
            "readout": true,
            "readout_format": "d",
            "step": 1,
            "style": "IPY_MODEL_eb1e213457234d4c98f79c1a2b6bf5f3",
            "value": 3
          }
        },
        "1c11d1ad07a74001bf170ab863d4f086": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "IntSliderModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "IntSliderModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "IntSliderView",
            "continuous_update": true,
            "description": "Max Iterations:",
            "description_tooltip": null,
            "disabled": false,
            "layout": "IPY_MODEL_679f8b17a76d438b9e16b05d2e7f3938",
            "max": 50,
            "min": 1,
            "orientation": "horizontal",
            "readout": true,
            "readout_format": "d",
            "step": 1,
            "style": "IPY_MODEL_a48e8b304baa4cc6b295e693667a92aa",
            "value": 50
          }
        },
        "a1efeefe3a6747aaa9ef5bdb9dafc0ae": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/output",
          "model_name": "OutputModel",
          "model_module_version": "1.0.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/output",
            "_model_module_version": "1.0.0",
            "_model_name": "OutputModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/output",
            "_view_module_version": "1.0.0",
            "_view_name": "OutputView",
            "layout": "IPY_MODEL_4aed70798ec94d878bc223be358c72fb",
            "msg_id": "",
            "outputs": [
              {
                "output_type": "display_data",
                "data": {
                  "text/plain": "<Figure size 800x600 with 1 Axes>",
                  "image/png": "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\n"
                },
                "metadata": {}
              }
            ]
          }
        },
        "8b2a309108fa4a1fbea37d0f9a04574a": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "65fdae25784948009ac3ed3e69820a21": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "eb1e213457234d4c98f79c1a2b6bf5f3": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "SliderStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "SliderStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": "",
            "handle_color": null
          }
        },
        "679f8b17a76d438b9e16b05d2e7f3938": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "a48e8b304baa4cc6b295e693667a92aa": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "SliderStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "SliderStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": "",
            "handle_color": null
          }
        },
        "4aed70798ec94d878bc223be358c72fb": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "da959f8a266f46a5899eca727a180a52": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "VBoxModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "VBoxModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "VBoxView",
            "box_style": "",
            "children": [
              "IPY_MODEL_08ba46dd3f3548cea5607fa5a59ea287",
              "IPY_MODEL_ef04009bfd26432f97334f2dc1dd377a",
              "IPY_MODEL_cb62723e28444ce9a63fb8d66310a8bb"
            ],
            "layout": "IPY_MODEL_c8f2f78b2de84bc79015c7aed5ed2177"
          }
        },
        "08ba46dd3f3548cea5607fa5a59ea287": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "FloatSliderModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "FloatSliderModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "FloatSliderView",
            "continuous_update": true,
            "description": "eps:",
            "description_tooltip": null,
            "disabled": false,
            "layout": "IPY_MODEL_8bccbd9b2ce0457e9fe7f15ac5d41928",
            "max": 1,
            "min": 0.1,
            "orientation": "horizontal",
            "readout": true,
            "readout_format": ".2f",
            "step": 0.05,
            "style": "IPY_MODEL_4d68c10bd3e84806aa99c38ca7cd7771",
            "value": 0.75
          }
        },
        "ef04009bfd26432f97334f2dc1dd377a": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "IntSliderModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "IntSliderModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "IntSliderView",
            "continuous_update": true,
            "description": "min_samples:",
            "description_tooltip": null,
            "disabled": false,
            "layout": "IPY_MODEL_d05c0f505b584871926f04765b925ee8",
            "max": 20,
            "min": 1,
            "orientation": "horizontal",
            "readout": true,
            "readout_format": "d",
            "step": 1,
            "style": "IPY_MODEL_47dcda615f0a4f45acb4ad2ab63e872c",
            "value": 5
          }
        },
        "cb62723e28444ce9a63fb8d66310a8bb": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DropdownModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DropdownModel",
            "_options_labels": [
              "euclidean",
              "manhattan",
              "chebyshev",
              "minkowski"
            ],
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_view_module_version": "1.5.0",
            "_view_name": "DropdownView",
            "description": "metric:",
            "description_tooltip": null,
            "disabled": false,
            "index": 2,
            "layout": "IPY_MODEL_bcc3fb3854714ac9bb7f75d56ffac55e",
            "style": "IPY_MODEL_8f7a7bb9aa1e4943a31852f4e8cf9bc3"
          }
        },
        "c8f2f78b2de84bc79015c7aed5ed2177": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "8bccbd9b2ce0457e9fe7f15ac5d41928": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "4d68c10bd3e84806aa99c38ca7cd7771": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "SliderStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "SliderStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": "",
            "handle_color": null
          }
        },
        "d05c0f505b584871926f04765b925ee8": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "47dcda615f0a4f45acb4ad2ab63e872c": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "SliderStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "SliderStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": "",
            "handle_color": null
          }
        },
        "bcc3fb3854714ac9bb7f75d56ffac55e": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        },
        "8f7a7bb9aa1e4943a31852f4e8cf9bc3": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/controls",
          "model_name": "DescriptionStyleModel",
          "model_module_version": "1.5.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
            "_model_module_version": "1.5.0",
            "_model_name": "DescriptionStyleModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "StyleView",
            "description_width": ""
          }
        },
        "199f5729ae6f47c494acb81f2afa0045": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/output",
          "model_name": "OutputModel",
          "model_module_version": "1.0.0",
          "state": {
            "_dom_classes": [],
            "_model_module": "@jupyter-widgets/output",
            "_model_module_version": "1.0.0",
            "_model_name": "OutputModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/output",
            "_view_module_version": "1.0.0",
            "_view_name": "OutputView",
            "layout": "IPY_MODEL_933f9e5b590b4dd0af06047d21fa4925",
            "msg_id": "",
            "outputs": [
              {
                "output_type": "display_data",
                "data": {
                  "text/plain": "<Figure size 800x600 with 1 Axes>",
                  "image/png": "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\n"
                },
                "metadata": {}
              }
            ]
          }
        },
        "933f9e5b590b4dd0af06047d21fa4925": {
          "model_module": "@jupyter-widgets/base",
          "model_name": "LayoutModel",
          "model_module_version": "1.2.0",
          "state": {
            "_model_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_model_module_version": "1.2.0",
            "_model_name": "LayoutModel",
            "_view_count": null,
            "_view_module": "@jupyter-widgets/base",
            "_view_module_version": "1.2.0",
            "_view_name": "LayoutView",
            "align_content": null,
            "align_items": null,
            "align_self": null,
            "border": null,
            "bottom": null,
            "display": null,
            "flex": null,
            "flex_flow": null,
            "grid_area": null,
            "grid_auto_columns": null,
            "grid_auto_flow": null,
            "grid_auto_rows": null,
            "grid_column": null,
            "grid_gap": null,
            "grid_row": null,
            "grid_template_areas": null,
            "grid_template_columns": null,
            "grid_template_rows": null,
            "height": null,
            "justify_content": null,
            "justify_items": null,
            "left": null,
            "margin": null,
            "max_height": null,
            "max_width": null,
            "min_height": null,
            "min_width": null,
            "object_fit": null,
            "object_position": null,
            "order": null,
            "overflow": null,
            "overflow_x": null,
            "overflow_y": null,
            "padding": null,
            "right": null,
            "top": null,
            "visibility": null,
            "width": null
          }
        }
      }
    }
  },
  "cells": [
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "view-in-github",
        "colab_type": "text"
      },
      "source": [
        "<a href=\"https://colab.research.google.com/github/Keshabl/ML2025/blob/main/__6_.ipynb\" target=\"_parent\"><img src=\"https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg\" alt=\"Open In Colab\"/></a>"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "# МЛ практика 6. Обучение без учителя"
      ],
      "metadata": {
        "id": "mAgNn6Dg6h1h"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "## **Цель занятия:**\n",
        "Изучить методы обучения без учителя, познакомиться с алгоритмами кластеризации, понять их применение и реализовать модели кластеризации с использованием различных алгоритмов.\n",
        "\n",
        "## **Задание состоит из следующих частей:**\n",
        "1. Определение обучения без учителя\n",
        "2. Разбор алгоритмов DBSSCAN, K-means\n",
        "3. Метрики качества кластеризации\n",
        "4. Пример полезных задач, которые решает кластеризация\n",
        "\n",
        "**P.S.** Некоторые вещи (например PCA, обработка текстовых данных) мы пройдем чуть позже."
      ],
      "metadata": {
        "id": "nh4Pj83y64mo"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "## Задачи для домашки ⏰\n",
        "\n",
        "1. Преобразовать датасет\n",
        "2. Построить кластеры\n",
        "3. Описать результат полученных кластеров (для K-Means и DBSSCAN)\n",
        "4. Объяснить метрики качества\n",
        "\n",
        "**По желанию**\n",
        "\n",
        "1. Спарсить данные по статьям (например lenta.ru или naked-science.ru)\n",
        "2. Преобразовать текста статьи (по принципу описанному в последнем пункте)\n",
        "3. Оценить метрики качества, провести аналитику кластеров (можно не максимально подробно, если получилось слишком много кластеров)"
      ],
      "metadata": {
        "id": "TetxF3w27O5K"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "## Предобработка (все по классике)\n",
        "\n",
        "Открываем датасет, преобразуем данные, идем дальше"
      ],
      "metadata": {
        "id": "y2K2OL5l71jd"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "import pandas as pd\n",
        "import numpy as np\n",
        "import matplotlib.pyplot as plt\n",
        "import seaborn as sns\n",
        "\n",
        "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
        "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
        "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
        "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
        "from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_score\n",
        "\n",
        "# Загрузка набора данных\n",
        "df = pd.read_csv('/content/employee.csv')"
      ],
      "metadata": {
        "id": "9bBH0qCj78Gl"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "df"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 423
        },
        "id": "zI8bXOJoNR3P",
        "outputId": "c2e51330-1753-4b91-aab2-121f62c98612"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "       satisfaction_level  last_evaluation  number_project  \\\n",
              "0                    0.38             0.53               2   \n",
              "1                    0.80             0.86               5   \n",
              "2                    0.11             0.88               7   \n",
              "3                    0.72             0.87               5   \n",
              "4                    0.37             0.52               2   \n",
              "...                   ...              ...             ...   \n",
              "14994                0.40             0.57               2   \n",
              "14995                0.37             0.48               2   \n",
              "14996                0.37             0.53               2   \n",
              "14997                0.11             0.96               6   \n",
              "14998                0.37             0.52               2   \n",
              "\n",
              "       average_montly_hours  time_spend_company  Work_accident  \\\n",
              "0                       157                   3              0   \n",
              "1                       262                   6              0   \n",
              "2                       272                   4              0   \n",
              "3                       223                   5              0   \n",
              "4                       159                   3              0   \n",
              "...                     ...                 ...            ...   \n",
              "14994                   151                   3              0   \n",
              "14995                   160                   3              0   \n",
              "14996                   143                   3              0   \n",
              "14997                   280                   4              0   \n",
              "14998                   158                   3              0   \n",
              "\n",
              "       promotion_last_5years department  salary  left  \n",
              "0                          0      sales     low     1  \n",
              "1                          0      sales  medium     1  \n",
              "2                          0      sales  medium     1  \n",
              "3                          0      sales     low     1  \n",
              "4                          0      sales     low     1  \n",
              "...                      ...        ...     ...   ...  \n",
              "14994                      0    support     low     1  \n",
              "14995                      0    support     low     1  \n",
              "14996                      0    support     low     1  \n",
              "14997                      0    support     low     1  \n",
              "14998                      0    support     low     1  \n",
              "\n",
              "[14999 rows x 10 columns]"
            ],
            "text/html": [
              "\n",
              "  <div id=\"df-feff8153-6337-4dfc-9f48-a0e6cd4b5425\" class=\"colab-df-container\">\n",
              "    <div>\n",
              "<style scoped>\n",
              "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
              "        vertical-align: middle;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .dataframe tbody tr th {\n",
              "        vertical-align: top;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .dataframe thead th {\n",
              "        text-align: right;\n",
              "    }\n",
              "</style>\n",
              "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
              "  <thead>\n",
              "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
              "      <th></th>\n",
              "      <th>satisfaction_level</th>\n",
              "      <th>last_evaluation</th>\n",
              "      <th>number_project</th>\n",
              "      <th>average_montly_hours</th>\n",
              "      <th>time_spend_company</th>\n",
              "      <th>Work_accident</th>\n",
              "      <th>promotion_last_5years</th>\n",
              "      <th>department</th>\n",
              "      <th>salary</th>\n",
              "      <th>left</th>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </thead>\n",
              "  <tbody>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>0</th>\n",
              "      <td>0.38</td>\n",
              "      <td>0.53</td>\n",
              "      <td>2</td>\n",
              "      <td>157</td>\n",
              "      <td>3</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>sales</td>\n",
              "      <td>low</td>\n",
              "      <td>1</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>1</th>\n",
              "      <td>0.80</td>\n",
              "      <td>0.86</td>\n",
              "      <td>5</td>\n",
              "      <td>262</td>\n",
              "      <td>6</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>sales</td>\n",
              "      <td>medium</td>\n",
              "      <td>1</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>2</th>\n",
              "      <td>0.11</td>\n",
              "      <td>0.88</td>\n",
              "      <td>7</td>\n",
              "      <td>272</td>\n",
              "      <td>4</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>sales</td>\n",
              "      <td>medium</td>\n",
              "      <td>1</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>3</th>\n",
              "      <td>0.72</td>\n",
              "      <td>0.87</td>\n",
              "      <td>5</td>\n",
              "      <td>223</td>\n",
              "      <td>5</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>sales</td>\n",
              "      <td>low</td>\n",
              "      <td>1</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>4</th>\n",
              "      <td>0.37</td>\n",
              "      <td>0.52</td>\n",
              "      <td>2</td>\n",
              "      <td>159</td>\n",
              "      <td>3</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>sales</td>\n",
              "      <td>low</td>\n",
              "      <td>1</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>...</th>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14994</th>\n",
              "      <td>0.40</td>\n",
              "      <td>0.57</td>\n",
              "      <td>2</td>\n",
              "      <td>151</td>\n",
              "      <td>3</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>support</td>\n",
              "      <td>low</td>\n",
              "      <td>1</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14995</th>\n",
              "      <td>0.37</td>\n",
              "      <td>0.48</td>\n",
              "      <td>2</td>\n",
              "      <td>160</td>\n",
              "      <td>3</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>support</td>\n",
              "      <td>low</td>\n",
              "      <td>1</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14996</th>\n",
              "      <td>0.37</td>\n",
              "      <td>0.53</td>\n",
              "      <td>2</td>\n",
              "      <td>143</td>\n",
              "      <td>3</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>support</td>\n",
              "      <td>low</td>\n",
              "      <td>1</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14997</th>\n",
              "      <td>0.11</td>\n",
              "      <td>0.96</td>\n",
              "      <td>6</td>\n",
              "      <td>280</td>\n",
              "      <td>4</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>support</td>\n",
              "      <td>low</td>\n",
              "      <td>1</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14998</th>\n",
              "      <td>0.37</td>\n",
              "      <td>0.52</td>\n",
              "      <td>2</td>\n",
              "      <td>158</td>\n",
              "      <td>3</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>0</td>\n",
              "      <td>support</td>\n",
              "      <td>low</td>\n",
              "      <td>1</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </tbody>\n",
              "</table>\n",
              "<p>14999 rows × 10 columns</p>\n",
              "</div>\n",
              "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
              "\n",
              "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
              "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-feff8153-6337-4dfc-9f48-a0e6cd4b5425')\"\n",
              "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
              "            style=\"display:none;\">\n",
              "\n",
              "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
              "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
              "  </svg>\n",
              "    </button>\n",
              "\n",
              "  <style>\n",
              "    .colab-df-container {\n",
              "      display:flex;\n",
              "      gap: 12px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-convert {\n",
              "      background-color: #E8F0FE;\n",
              "      border: none;\n",
              "      border-radius: 50%;\n",
              "      cursor: pointer;\n",
              "      display: none;\n",
              "      fill: #1967D2;\n",
              "      height: 32px;\n",
              "      padding: 0 0 0 0;\n",
              "      width: 32px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-convert:hover {\n",
              "      background-color: #E2EBFA;\n",
              "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
              "      fill: #174EA6;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-buttons div {\n",
              "      margin-bottom: 4px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
              "      background-color: #3B4455;\n",
              "      fill: #D2E3FC;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
              "      background-color: #434B5C;\n",
              "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
              "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
              "      fill: #FFFFFF;\n",
              "    }\n",
              "  </style>\n",
              "\n",
              "    <script>\n",
              "      const buttonEl =\n",
              "        document.querySelector('#df-feff8153-6337-4dfc-9f48-a0e6cd4b5425 button.colab-df-convert');\n",
              "      buttonEl.style.display =\n",
              "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
              "\n",
              "      async function convertToInteractive(key) {\n",
              "        const element = document.querySelector('#df-feff8153-6337-4dfc-9f48-a0e6cd4b5425');\n",
              "        const dataTable =\n",
              "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
              "                                                    [key], {});\n",
              "        if (!dataTable) return;\n",
              "\n",
              "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
              "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
              "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
              "        element.innerHTML = '';\n",
              "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
              "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
              "        const docLink = document.createElement('div');\n",
              "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
              "        element.appendChild(docLink);\n",
              "      }\n",
              "    </script>\n",
              "  </div>\n",
              "\n",
              "\n",
              "<div id=\"df-380915d0-815e-49c9-98d3-c7c7ec70f5a1\">\n",
              "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-380915d0-815e-49c9-98d3-c7c7ec70f5a1')\"\n",
              "            title=\"Suggest charts\"\n",
              "            style=\"display:none;\">\n",
              "\n",
              "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
              "     width=\"24px\">\n",
              "    <g>\n",
              "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
              "    </g>\n",
              "</svg>\n",
              "  </button>\n",
              "\n",
              "<style>\n",
              "  .colab-df-quickchart {\n",
              "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
              "      --fill-color: #1967D2;\n",
              "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
              "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
              "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
              "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
              "      --bg-color: #3B4455;\n",
              "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
              "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
              "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
              "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
              "      --disabled-fill-color: #666;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart {\n",
              "    background-color: var(--bg-color);\n",
              "    border: none;\n",
              "    border-radius: 50%;\n",
              "    cursor: pointer;\n",
              "    display: none;\n",
              "    fill: var(--fill-color);\n",
              "    height: 32px;\n",
              "    padding: 0;\n",
              "    width: 32px;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
              "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
              "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
              "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
              "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
              "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
              "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
              "    box-shadow: none;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-spinner {\n",
              "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
              "    border-color: transparent;\n",
              "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    animation:\n",
              "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  @keyframes spin {\n",
              "    0% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    20% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    30% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    40% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    60% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    80% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    90% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "  }\n",
              "</style>\n",
              "\n",
              "  <script>\n",
              "    async function quickchart(key) {\n",
              "      const quickchartButtonEl =\n",
              "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
              "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
              "      try {\n",
              "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
              "            'suggestCharts', [key], {});\n",
              "      } catch (error) {\n",
              "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
              "      }\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
              "    }\n",
              "    (() => {\n",
              "      let quickchartButtonEl =\n",
              "        document.querySelector('#df-380915d0-815e-49c9-98d3-c7c7ec70f5a1 button');\n",
              "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
              "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
              "    })();\n",
              "  </script>\n",
              "</div>\n",
              "    </div>\n",
              "  </div>\n"
            ],
            "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
              "type": "dataframe",
              "variable_name": "df",
              "summary": "{\n  \"name\": \"df\",\n  \"rows\": 14999,\n  \"fields\": [\n    {\n      \"column\": \"satisfaction_level\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0.2486306510611418,\n        \"min\": 0.09,\n        \"max\": 1.0,\n        \"num_unique_values\": 92,\n        \"samples\": [\n          0.83,\n          0.13,\n          0.55\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"last_evaluation\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0.17116911062327592,\n        \"min\": 0.36,\n        \"max\": 1.0,\n        \"num_unique_values\": 65,\n        \"samples\": [\n          0.66,\n          0.44,\n          0.53\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"number_project\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1,\n        \"min\": 2,\n        \"max\": 7,\n        \"num_unique_values\": 6,\n        \"samples\": [\n          2,\n          5,\n          3\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"average_montly_hours\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 49,\n        \"min\": 96,\n        \"max\": 310,\n        \"num_unique_values\": 215,\n        \"samples\": [\n          118,\n          112,\n          222\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"time_spend_company\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 1,\n        \"min\": 2,\n        \"max\": 10,\n        \"num_unique_values\": 8,\n        \"samples\": [\n          6,\n          8,\n          3\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"Work_accident\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 1,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"promotion_last_5years\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 1,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          1,\n          0\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"department\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 10,\n        \"samples\": [\n          \"marketing\",\n          \"accounting\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"salary\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"category\",\n        \"num_unique_values\": 3,\n        \"samples\": [\n          \"low\",\n          \"medium\"\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    },\n    {\n      \"column\": \"left\",\n      \"properties\": {\n        \"dtype\": \"number\",\n        \"std\": 0,\n        \"min\": 0,\n        \"max\": 1,\n        \"num_unique_values\": 2,\n        \"samples\": [\n          0,\n          1\n        ],\n        \"semantic_type\": \"\",\n        \"description\": \"\"\n      }\n    }\n  ]\n}"
            }
          },
          "metadata": {},
          "execution_count": 40
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "### Преобразование категориальных фич"
      ],
      "metadata": {
        "id": "ry6xdjbO8iZn"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "df['time_spend_company'] = df['time_spend_company'].astype('category')\n",
        "df['Work_accident'] = df['Work_accident'].astype('category')\n",
        "df['promotion_last_5years'] = df['promotion_last_5years'].astype('category')\n",
        "df['department'] = df['department'].astype('category')\n",
        "df['salary'] = df['salary'].astype('category')\n",
        "df['left'] = df['left'].astype('category')\n",
        "df['number_project'] = df['number_project'].astype('category')\n",
        "# Создаем копию данных\n",
        "category_columns: list[str] = df.select_dtypes(include=['category']).columns\n",
        "\n",
        "# Применяем One-Hot Encoding\n",
        "df = pd.get_dummies(df, columns=category_columns, drop_first=True)\n",
        "\n"
      ],
      "metadata": {
        "id": "WqAWAfCf8CJb"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "### Преобразование непрерывных фич"
      ],
      "metadata": {
        "id": "Bo9sR6jC8kwJ"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "df.info()"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "y5Ug3B2LNZyJ",
        "outputId": "90f4340e-b7bf-4515-eb81-8bd1cd72722f"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
            "RangeIndex: 14999 entries, 0 to 14998\n",
            "Data columns (total 29 columns):\n",
            " #   Column                   Non-Null Count  Dtype  \n",
            "---  ------                   --------------  -----  \n",
            " 0   satisfaction_level       14999 non-null  float64\n",
            " 1   last_evaluation          14999 non-null  float64\n",
            " 2   average_montly_hours     14999 non-null  int64  \n",
            " 3   number_project_3         14999 non-null  bool   \n",
            " 4   number_project_4         14999 non-null  bool   \n",
            " 5   number_project_5         14999 non-null  bool   \n",
            " 6   number_project_6         14999 non-null  bool   \n",
            " 7   number_project_7         14999 non-null  bool   \n",
            " 8   time_spend_company_3     14999 non-null  bool   \n",
            " 9   time_spend_company_4     14999 non-null  bool   \n",
            " 10  time_spend_company_5     14999 non-null  bool   \n",
            " 11  time_spend_company_6     14999 non-null  bool   \n",
            " 12  time_spend_company_7     14999 non-null  bool   \n",
            " 13  time_spend_company_8     14999 non-null  bool   \n",
            " 14  time_spend_company_10    14999 non-null  bool   \n",
            " 15  Work_accident_1          14999 non-null  bool   \n",
            " 16  promotion_last_5years_1  14999 non-null  bool   \n",
            " 17  department_RandD         14999 non-null  bool   \n",
            " 18  department_accounting    14999 non-null  bool   \n",
            " 19  department_hr            14999 non-null  bool   \n",
            " 20  department_management    14999 non-null  bool   \n",
            " 21  department_marketing     14999 non-null  bool   \n",
            " 22  department_product_mng   14999 non-null  bool   \n",
            " 23  department_sales         14999 non-null  bool   \n",
            " 24  department_support       14999 non-null  bool   \n",
            " 25  department_technical     14999 non-null  bool   \n",
            " 26  salary_low               14999 non-null  bool   \n",
            " 27  salary_medium            14999 non-null  bool   \n",
            " 28  left_1                   14999 non-null  bool   \n",
            "dtypes: bool(26), float64(2), int64(1)\n",
            "memory usage: 732.5 KB\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
        "# Выбираем числовые признаки\n",
        "numeric_features = df.select_dtypes(include=['float64', 'int64']).columns.tolist()\n",
        "\n",
        "# Инициализируем scaler\n",
        "scaler = MinMaxScaler()\n",
        "\n",
        "# Применяем нормализацию\n",
        "df[numeric_features] = scaler.fit_transform(df[numeric_features])\n",
        "\n",
        "numer = df[numeric_features]\n"
      ],
      "metadata": {
        "id": "coE20mj58Ebk"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "df"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 443
        },
        "id": "6enVgT3H8bAb",
        "outputId": "853dce49-0fd4-475d-c6c2-1048bfa7bf52"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "       satisfaction_level  last_evaluation  average_montly_hours  \\\n",
              "0                0.318681         0.265625              0.285047   \n",
              "1                0.780220         0.781250              0.775701   \n",
              "2                0.021978         0.812500              0.822430   \n",
              "3                0.692308         0.796875              0.593458   \n",
              "4                0.307692         0.250000              0.294393   \n",
              "...                   ...              ...                   ...   \n",
              "14994            0.340659         0.328125              0.257009   \n",
              "14995            0.307692         0.187500              0.299065   \n",
              "14996            0.307692         0.265625              0.219626   \n",
              "14997            0.021978         0.937500              0.859813   \n",
              "14998            0.307692         0.250000              0.289720   \n",
              "\n",
              "       number_project_3  number_project_4  number_project_5  number_project_6  \\\n",
              "0                 False             False             False             False   \n",
              "1                 False             False              True             False   \n",
              "2                 False             False             False             False   \n",
              "3                 False             False              True             False   \n",
              "4                 False             False             False             False   \n",
              "...                 ...               ...               ...               ...   \n",
              "14994             False             False             False             False   \n",
              "14995             False             False             False             False   \n",
              "14996             False             False             False             False   \n",
              "14997             False             False             False              True   \n",
              "14998             False             False             False             False   \n",
              "\n",
              "       number_project_7  time_spend_company_3  time_spend_company_4  ...  \\\n",
              "0                 False                  True                 False  ...   \n",
              "1                 False                 False                 False  ...   \n",
              "2                  True                 False                  True  ...   \n",
              "3                 False                 False                 False  ...   \n",
              "4                 False                  True                 False  ...   \n",
              "...                 ...                   ...                   ...  ...   \n",
              "14994             False                  True                 False  ...   \n",
              "14995             False                  True                 False  ...   \n",
              "14996             False                  True                 False  ...   \n",
              "14997             False                 False                  True  ...   \n",
              "14998             False                  True                 False  ...   \n",
              "\n",
              "       department_hr  department_management  department_marketing  \\\n",
              "0              False                  False                 False   \n",
              "1              False                  False                 False   \n",
              "2              False                  False                 False   \n",
              "3              False                  False                 False   \n",
              "4              False                  False                 False   \n",
              "...              ...                    ...                   ...   \n",
              "14994          False                  False                 False   \n",
              "14995          False                  False                 False   \n",
              "14996          False                  False                 False   \n",
              "14997          False                  False                 False   \n",
              "14998          False                  False                 False   \n",
              "\n",
              "       department_product_mng  department_sales  department_support  \\\n",
              "0                       False              True               False   \n",
              "1                       False              True               False   \n",
              "2                       False              True               False   \n",
              "3                       False              True               False   \n",
              "4                       False              True               False   \n",
              "...                       ...               ...                 ...   \n",
              "14994                   False             False                True   \n",
              "14995                   False             False                True   \n",
              "14996                   False             False                True   \n",
              "14997                   False             False                True   \n",
              "14998                   False             False                True   \n",
              "\n",
              "       department_technical  salary_low  salary_medium  left_1  \n",
              "0                     False        True          False    True  \n",
              "1                     False       False           True    True  \n",
              "2                     False       False           True    True  \n",
              "3                     False        True          False    True  \n",
              "4                     False        True          False    True  \n",
              "...                     ...         ...            ...     ...  \n",
              "14994                 False        True          False    True  \n",
              "14995                 False        True          False    True  \n",
              "14996                 False        True          False    True  \n",
              "14997                 False        True          False    True  \n",
              "14998                 False        True          False    True  \n",
              "\n",
              "[14999 rows x 29 columns]"
            ],
            "text/html": [
              "\n",
              "  <div id=\"df-4d0a7b75-15ad-4f6f-9747-432911294257\" class=\"colab-df-container\">\n",
              "    <div>\n",
              "<style scoped>\n",
              "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
              "        vertical-align: middle;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .dataframe tbody tr th {\n",
              "        vertical-align: top;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .dataframe thead th {\n",
              "        text-align: right;\n",
              "    }\n",
              "</style>\n",
              "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
              "  <thead>\n",
              "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
              "      <th></th>\n",
              "      <th>satisfaction_level</th>\n",
              "      <th>last_evaluation</th>\n",
              "      <th>average_montly_hours</th>\n",
              "      <th>number_project_3</th>\n",
              "      <th>number_project_4</th>\n",
              "      <th>number_project_5</th>\n",
              "      <th>number_project_6</th>\n",
              "      <th>number_project_7</th>\n",
              "      <th>time_spend_company_3</th>\n",
              "      <th>time_spend_company_4</th>\n",
              "      <th>...</th>\n",
              "      <th>department_hr</th>\n",
              "      <th>department_management</th>\n",
              "      <th>department_marketing</th>\n",
              "      <th>department_product_mng</th>\n",
              "      <th>department_sales</th>\n",
              "      <th>department_support</th>\n",
              "      <th>department_technical</th>\n",
              "      <th>salary_low</th>\n",
              "      <th>salary_medium</th>\n",
              "      <th>left_1</th>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </thead>\n",
              "  <tbody>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>0</th>\n",
              "      <td>0.318681</td>\n",
              "      <td>0.265625</td>\n",
              "      <td>0.285047</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>1</th>\n",
              "      <td>0.780220</td>\n",
              "      <td>0.781250</td>\n",
              "      <td>0.775701</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>2</th>\n",
              "      <td>0.021978</td>\n",
              "      <td>0.812500</td>\n",
              "      <td>0.822430</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>3</th>\n",
              "      <td>0.692308</td>\n",
              "      <td>0.796875</td>\n",
              "      <td>0.593458</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>4</th>\n",
              "      <td>0.307692</td>\n",
              "      <td>0.250000</td>\n",
              "      <td>0.294393</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>...</th>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14994</th>\n",
              "      <td>0.340659</td>\n",
              "      <td>0.328125</td>\n",
              "      <td>0.257009</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14995</th>\n",
              "      <td>0.307692</td>\n",
              "      <td>0.187500</td>\n",
              "      <td>0.299065</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14996</th>\n",
              "      <td>0.307692</td>\n",
              "      <td>0.265625</td>\n",
              "      <td>0.219626</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14997</th>\n",
              "      <td>0.021978</td>\n",
              "      <td>0.937500</td>\n",
              "      <td>0.859813</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14998</th>\n",
              "      <td>0.307692</td>\n",
              "      <td>0.250000</td>\n",
              "      <td>0.289720</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </tbody>\n",
              "</table>\n",
              "<p>14999 rows × 29 columns</p>\n",
              "</div>\n",
              "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
              "\n",
              "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
              "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-4d0a7b75-15ad-4f6f-9747-432911294257')\"\n",
              "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
              "            style=\"display:none;\">\n",
              "\n",
              "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
              "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
              "  </svg>\n",
              "    </button>\n",
              "\n",
              "  <style>\n",
              "    .colab-df-container {\n",
              "      display:flex;\n",
              "      gap: 12px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-convert {\n",
              "      background-color: #E8F0FE;\n",
              "      border: none;\n",
              "      border-radius: 50%;\n",
              "      cursor: pointer;\n",
              "      display: none;\n",
              "      fill: #1967D2;\n",
              "      height: 32px;\n",
              "      padding: 0 0 0 0;\n",
              "      width: 32px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-convert:hover {\n",
              "      background-color: #E2EBFA;\n",
              "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
              "      fill: #174EA6;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-buttons div {\n",
              "      margin-bottom: 4px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
              "      background-color: #3B4455;\n",
              "      fill: #D2E3FC;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
              "      background-color: #434B5C;\n",
              "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
              "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
              "      fill: #FFFFFF;\n",
              "    }\n",
              "  </style>\n",
              "\n",
              "    <script>\n",
              "      const buttonEl =\n",
              "        document.querySelector('#df-4d0a7b75-15ad-4f6f-9747-432911294257 button.colab-df-convert');\n",
              "      buttonEl.style.display =\n",
              "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
              "\n",
              "      async function convertToInteractive(key) {\n",
              "        const element = document.querySelector('#df-4d0a7b75-15ad-4f6f-9747-432911294257');\n",
              "        const dataTable =\n",
              "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
              "                                                    [key], {});\n",
              "        if (!dataTable) return;\n",
              "\n",
              "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
              "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
              "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
              "        element.innerHTML = '';\n",
              "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
              "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
              "        const docLink = document.createElement('div');\n",
              "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
              "        element.appendChild(docLink);\n",
              "      }\n",
              "    </script>\n",
              "  </div>\n",
              "\n",
              "\n",
              "<div id=\"df-0237cfb8-5dad-4ae0-821b-4dd37fdf6177\">\n",
              "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-0237cfb8-5dad-4ae0-821b-4dd37fdf6177')\"\n",
              "            title=\"Suggest charts\"\n",
              "            style=\"display:none;\">\n",
              "\n",
              "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
              "     width=\"24px\">\n",
              "    <g>\n",
              "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
              "    </g>\n",
              "</svg>\n",
              "  </button>\n",
              "\n",
              "<style>\n",
              "  .colab-df-quickchart {\n",
              "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
              "      --fill-color: #1967D2;\n",
              "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
              "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
              "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
              "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
              "      --bg-color: #3B4455;\n",
              "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
              "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
              "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
              "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
              "      --disabled-fill-color: #666;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart {\n",
              "    background-color: var(--bg-color);\n",
              "    border: none;\n",
              "    border-radius: 50%;\n",
              "    cursor: pointer;\n",
              "    display: none;\n",
              "    fill: var(--fill-color);\n",
              "    height: 32px;\n",
              "    padding: 0;\n",
              "    width: 32px;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
              "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
              "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
              "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
              "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
              "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
              "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
              "    box-shadow: none;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-spinner {\n",
              "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
              "    border-color: transparent;\n",
              "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    animation:\n",
              "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  @keyframes spin {\n",
              "    0% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    20% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    30% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    40% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    60% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    80% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    90% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "  }\n",
              "</style>\n",
              "\n",
              "  <script>\n",
              "    async function quickchart(key) {\n",
              "      const quickchartButtonEl =\n",
              "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
              "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
              "      try {\n",
              "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
              "            'suggestCharts', [key], {});\n",
              "      } catch (error) {\n",
              "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
              "      }\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
              "    }\n",
              "    (() => {\n",
              "      let quickchartButtonEl =\n",
              "        document.querySelector('#df-0237cfb8-5dad-4ae0-821b-4dd37fdf6177 button');\n",
              "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
              "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
              "    })();\n",
              "  </script>\n",
              "</div>\n",
              "    </div>\n",
              "  </div>\n"
            ],
            "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
              "type": "dataframe",
              "variable_name": "df"
            }
          },
          "metadata": {},
          "execution_count": 44
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "## О кластеризации и задачи обучения без учителя"
      ],
      "metadata": {
        "id": "6OyGuSXi9QLD"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "#### Обучение с учителем\n",
        "\n",
        "Представьте, что у вас есть список задач с правильными ответами. Например, вам дали примеры: «Это яблоко», «Это груша».\n",
        "\n",
        "Задача — научиться отличать их, чтобы потом, когда вы увидите новый фрукт, вы смогли правильно его назвать. То есть у вас есть **учитель** — тот, кто заранее всё объяснил и дал правильные ответы.  \n",
        "\n",
        "#### Обучение без учителя\n",
        "\n",
        "А теперь представьте, что вам дали корзину фруктов, но никто не сказал, как они называются.\n",
        "\n",
        "Задача — посмотреть на фрукты и найти, что у них общего, например: круглые положить в одну группу, длинные в другую. Тут вы работаете **без подсказок** и сами решаете, как группировать.  \n",
        "\n",
        "#### Разница\n",
        "\n",
        "- В задачах с учителем есть правильные ответы, и мы обучем алгоритм делать предсказания на основе примеров.  \n",
        "- В задачах без учителя правильных ответов нет, ищем закономерности и пытаемся найти смысл группировки данные самостоятельно.\n",
        "\n",
        "Пример:\n",
        "\n",
        "\n",
        "1. **С учителем**: Мы ищем лучшее вино.  \n",
        "2. **Без учителя**: Мы пытаемся объеденить вина, чтобы понять по какому принципу они объеденяются.  "
      ],
      "metadata": {
        "id": "4QJOxN2P9TTv"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "## K-means"
      ],
      "metadata": {
        "id": "6kK7-y65-Z7B"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "**K-means** — это алгоритм кластеризации, который делит данные на 𝑘 групп (кластеров). Основная идея: найти центры кластеров так, чтобы точки внутри одного кластера были ближе друг к другу, чем к точкам из других кластеров.\n",
        "\n",
        "1. Инициализация: выбираем 𝑘 случайных центров (центроидов).\n",
        "2. Присвоение точек: каждая точка относится к ближайшему центру.\n",
        "Обновление центров: пересчитываем центры кластеров как среднее всех точек в кластере.\n",
        "3. Повторяем шаги 2–3, пока центры не перестанут меняться или не достигнем максимального числа итераций."
      ],
      "metadata": {
        "id": "1BUMOnJC-bdK"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "! pip install ipywidgets\n"
      ],
      "metadata": {
        "id": "YCNZlxwD-bJx",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "outputId": "e37b6b24-451a-4097-8683-6a1a2c513aad"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Requirement already satisfied: ipywidgets in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (7.7.1)\n",
            "Requirement already satisfied: ipykernel>=4.5.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipywidgets) (5.5.6)\n",
            "Requirement already satisfied: ipython-genutils~=0.2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipywidgets) (0.2.0)\n",
            "Requirement already satisfied: traitlets>=4.3.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipywidgets) (5.7.1)\n",
            "Requirement already satisfied: widgetsnbextension~=3.6.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipywidgets) (3.6.10)\n",
            "Requirement already satisfied: ipython>=4.0.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipywidgets) (7.34.0)\n",
            "Requirement already satisfied: jupyterlab-widgets>=1.0.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipywidgets) (3.0.13)\n",
            "Requirement already satisfied: jupyter-client in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipykernel>=4.5.1->ipywidgets) (6.1.12)\n",
            "Requirement already satisfied: tornado>=4.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipykernel>=4.5.1->ipywidgets) (6.3.3)\n",
            "Requirement already satisfied: setuptools>=18.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets) (75.1.0)\n",
            "Requirement already satisfied: jedi>=0.16 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets) (0.19.2)\n",
            "Requirement already satisfied: decorator in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets) (4.4.2)\n",
            "Requirement already satisfied: pickleshare in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets) (0.7.5)\n",
            "Requirement already satisfied: prompt-toolkit!=3.0.0,!=3.0.1,<3.1.0,>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets) (3.0.48)\n",
            "Requirement already satisfied: pygments in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets) (2.18.0)\n",
            "Requirement already satisfied: backcall in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets) (0.2.0)\n",
            "Requirement already satisfied: matplotlib-inline in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets) (0.1.7)\n",
            "Requirement already satisfied: pexpect>4.3 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets) (4.9.0)\n",
            "Requirement already satisfied: notebook>=4.4.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (6.5.5)\n",
            "Requirement already satisfied: parso<0.9.0,>=0.8.4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jedi>=0.16->ipython>=4.0.0->ipywidgets) (0.8.4)\n",
            "Requirement already satisfied: jinja2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (3.1.4)\n",
            "Requirement already satisfied: pyzmq<25,>=17 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (24.0.1)\n",
            "Requirement already satisfied: argon2-cffi in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (23.1.0)\n",
            "Requirement already satisfied: jupyter-core>=4.6.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (5.7.2)\n",
            "Requirement already satisfied: nbformat in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (5.10.4)\n",
            "Requirement already satisfied: nbconvert>=5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (7.16.4)\n",
            "Requirement already satisfied: nest-asyncio>=1.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (1.6.0)\n",
            "Requirement already satisfied: Send2Trash>=1.8.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (1.8.3)\n",
            "Requirement already satisfied: terminado>=0.8.3 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (0.18.1)\n",
            "Requirement already satisfied: prometheus-client in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (0.21.0)\n",
            "Requirement already satisfied: nbclassic>=0.4.7 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (1.1.0)\n",
            "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jupyter-client->ipykernel>=4.5.1->ipywidgets) (2.8.2)\n",
            "Requirement already satisfied: ptyprocess>=0.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pexpect>4.3->ipython>=4.0.0->ipywidgets) (0.7.0)\n",
            "Requirement already satisfied: wcwidth in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from prompt-toolkit!=3.0.0,!=3.0.1,<3.1.0,>=2.0.0->ipython>=4.0.0->ipywidgets) (0.2.13)\n",
            "Requirement already satisfied: platformdirs>=2.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jupyter-core>=4.6.1->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (4.3.6)\n",
            "Requirement already satisfied: notebook-shim>=0.2.3 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbclassic>=0.4.7->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (0.2.4)\n",
            "Requirement already satisfied: beautifulsoup4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (4.12.3)\n",
            "Requirement already satisfied: bleach!=5.0.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (6.2.0)\n",
            "Requirement already satisfied: defusedxml in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (0.7.1)\n",
            "Requirement already satisfied: jupyterlab-pygments in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (0.3.0)\n",
            "Requirement already satisfied: markupsafe>=2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (3.0.2)\n",
            "Requirement already satisfied: mistune<4,>=2.0.3 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (3.0.2)\n",
            "Requirement already satisfied: nbclient>=0.5.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (0.10.1)\n",
            "Requirement already satisfied: packaging in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (24.2)\n",
            "Requirement already satisfied: pandocfilters>=1.4.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (1.5.1)\n",
            "Requirement already satisfied: tinycss2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (1.4.0)\n",
            "Requirement already satisfied: fastjsonschema>=2.15 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbformat->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (2.21.1)\n",
            "Requirement already satisfied: jsonschema>=2.6 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nbformat->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (4.23.0)\n",
            "Requirement already satisfied: six>=1.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from python-dateutil>=2.1->jupyter-client->ipykernel>=4.5.1->ipywidgets) (1.16.0)\n",
            "Requirement already satisfied: argon2-cffi-bindings in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from argon2-cffi->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (21.2.0)\n",
            "Requirement already satisfied: webencodings in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from bleach!=5.0.0->nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (0.5.1)\n",
            "Requirement already satisfied: attrs>=22.2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jsonschema>=2.6->nbformat->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (24.2.0)\n",
            "Requirement already satisfied: jsonschema-specifications>=2023.03.6 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jsonschema>=2.6->nbformat->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (2024.10.1)\n",
            "Requirement already satisfied: referencing>=0.28.4 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jsonschema>=2.6->nbformat->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (0.35.1)\n",
            "Requirement already satisfied: rpds-py>=0.7.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jsonschema>=2.6->nbformat->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (0.22.0)\n",
            "Requirement already satisfied: jupyter-server<3,>=1.8 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from notebook-shim>=0.2.3->nbclassic>=0.4.7->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (1.24.0)\n",
            "Requirement already satisfied: cffi>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from argon2-cffi-bindings->argon2-cffi->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (1.17.1)\n",
            "Requirement already satisfied: soupsieve>1.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from beautifulsoup4->nbconvert>=5->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (2.6)\n",
            "Requirement already satisfied: pycparser in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from cffi>=1.0.1->argon2-cffi-bindings->argon2-cffi->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (2.22)\n",
            "Requirement already satisfied: anyio<4,>=3.1.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jupyter-server<3,>=1.8->notebook-shim>=0.2.3->nbclassic>=0.4.7->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (3.7.1)\n",
            "Requirement already satisfied: websocket-client in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jupyter-server<3,>=1.8->notebook-shim>=0.2.3->nbclassic>=0.4.7->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (1.8.0)\n",
            "Requirement already satisfied: idna>=2.8 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from anyio<4,>=3.1.0->jupyter-server<3,>=1.8->notebook-shim>=0.2.3->nbclassic>=0.4.7->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (3.10)\n",
            "Requirement already satisfied: sniffio>=1.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from anyio<4,>=3.1.0->jupyter-server<3,>=1.8->notebook-shim>=0.2.3->nbclassic>=0.4.7->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (1.3.1)\n",
            "Requirement already satisfied: exceptiongroup in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from anyio<4,>=3.1.0->jupyter-server<3,>=1.8->notebook-shim>=0.2.3->nbclassic>=0.4.7->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.0->ipywidgets) (1.2.2)\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "import numpy as np\n",
        "import pandas as pd\n",
        "import matplotlib.pyplot as plt\n",
        "import ipywidgets as widgets\n",
        "from IPython.display import display, clear_output\n",
        "\n",
        "def interactive_kmeans_visualization(X, max_clusters=10, max_iterations=50):\n",
        "\n",
        "    # преобразуем X в numpy array\n",
        "    if isinstance(X, pd.DataFrame):\n",
        "        X = X.values\n",
        "\n",
        "    def plot_kmeans_iteration(X, centroids, labels=None, step=0):\n",
        "        clear_output(wait=True)\n",
        "        plt.figure(figsize=(8, 6))\n",
        "        if labels is not None:\n",
        "            plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis', s=30, alpha=0.6)\n",
        "        else:\n",
        "            plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=30, alpha=0.6)\n",
        "        plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', marker='x', s=100, label='Centroids')\n",
        "        plt.title(f'K-means Iteration {step}')\n",
        "        plt.legend()\n",
        "        plt.show()\n",
        "\n",
        "    def k_means_interactive(X, k, max_iters):\n",
        "        np.random.seed(42)\n",
        "        centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False)]\n",
        "        for step in range(max_iters):\n",
        "            distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis] - centroids, axis=2)\n",
        "            labels = np.argmin(distances, axis=1)\n",
        "            plot_kmeans_iteration(X, centroids, labels, step)\n",
        "            new_centroids = np.array([X[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)])\n",
        "            if np.all(centroids == new_centroids):\n",
        "                break\n",
        "            centroids = new_centroids\n",
        "\n",
        "    def run_kmeans(k, max_iters):\n",
        "        k_means_interactive(X, k, max_iters)\n",
        "\n",
        "    k_slider = widgets.IntSlider(value=3, min=2, max=max_clusters, step=1, description='Clusters (k):')\n",
        "    iter_slider = widgets.IntSlider(value=10, min=1, max=max_iterations, step=1, description='Max Iterations:')\n",
        "\n",
        "    interactive_plot = widgets.interactive(run_kmeans, k=k_slider, max_iters=iter_slider)\n",
        "    display(interactive_plot)\n",
        "\n",
        "# Берем датасет и визуализируем K-means\n",
        "interactive_kmeans_visualization(numer[:100])\n"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 609,
          "referenced_widgets": [
            "cf8240915a354f9388edd62312f95b89",
            "94320c2157aa49a59af00009c22c19b9",
            "1c11d1ad07a74001bf170ab863d4f086",
            "a1efeefe3a6747aaa9ef5bdb9dafc0ae",
            "8b2a309108fa4a1fbea37d0f9a04574a",
            "65fdae25784948009ac3ed3e69820a21",
            "eb1e213457234d4c98f79c1a2b6bf5f3",
            "679f8b17a76d438b9e16b05d2e7f3938",
            "a48e8b304baa4cc6b295e693667a92aa",
            "4aed70798ec94d878bc223be358c72fb"
          ]
        },
        "id": "tyERx00M_BNd",
        "outputId": "1cf5c934-fc78-48d0-8e6c-f6255a7229db"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "interactive(children=(IntSlider(value=3, description='Clusters (k):', max=10, min=2), IntSlider(value=10, desc…"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "cf8240915a354f9388edd62312f95b89"
            }
          },
          "metadata": {}
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "### K-means через реализацию skelarn"
      ],
      "metadata": {
        "id": "QmSToCd_AChB"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "kmeans_data = pd.read_csv('/content/employee.csv')\n",
        "category_columns: list[str] = kmeans_data.select_dtypes(include=['object']).columns\n",
        "\n",
        "# Применяем One-Hot Encoding\n",
        "kmeans_data = pd.get_dummies(kmeans_data, columns=category_columns, drop_first=True)\n",
        "kmeans_data.info()"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "ctQEnDC0SiCq",
        "outputId": "b0a96d60-7a8f-4bf2-d714-f5609909bfad"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
            "RangeIndex: 14999 entries, 0 to 14998\n",
            "Data columns (total 19 columns):\n",
            " #   Column                  Non-Null Count  Dtype  \n",
            "---  ------                  --------------  -----  \n",
            " 0   satisfaction_level      14999 non-null  float64\n",
            " 1   last_evaluation         14999 non-null  float64\n",
            " 2   number_project          14999 non-null  int64  \n",
            " 3   average_montly_hours    14999 non-null  int64  \n",
            " 4   time_spend_company      14999 non-null  int64  \n",
            " 5   Work_accident           14999 non-null  int64  \n",
            " 6   promotion_last_5years   14999 non-null  int64  \n",
            " 7   left                    14999 non-null  int64  \n",
            " 8   department_RandD        14999 non-null  bool   \n",
            " 9   department_accounting   14999 non-null  bool   \n",
            " 10  department_hr           14999 non-null  bool   \n",
            " 11  department_management   14999 non-null  bool   \n",
            " 12  department_marketing    14999 non-null  bool   \n",
            " 13  department_product_mng  14999 non-null  bool   \n",
            " 14  department_sales        14999 non-null  bool   \n",
            " 15  department_support      14999 non-null  bool   \n",
            " 16  department_technical    14999 non-null  bool   \n",
            " 17  salary_low              14999 non-null  bool   \n",
            " 18  salary_medium           14999 non-null  bool   \n",
            "dtypes: bool(11), float64(2), int64(6)\n",
            "memory usage: 1.1 MB\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "import numpy as np\n",
        "import pandas as pd\n",
        "import matplotlib.pyplot as plt\n",
        "from sklearn.cluster import KMeans\n",
        "from sklearn.metrics import silhouette_score\n",
        "\n",
        "# Определяем количество кластеров k\n",
        "k = 5  # Вы можете изменить это значение в соответствии с вашими данными\n",
        "\n",
        "# Создаем и обучаем модель KMeans\n",
        "kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)\n",
        "labels = kmeans.fit_predict(df)\n",
        "centroids = kmeans.cluster_centers_\n",
        "\n",
        "# Добавляем метки кластеров в исходный DataFrame\n",
        "df_k_means = numer\n",
        "df_k_means['Cluster'] = labels\n",
        "\n",
        "# Вывод статистики по кластерам для каждого признака\n",
        "print(\"Статистика по кластерам:\")\n",
        "for column in numer.columns:\n",
        "    print(f\"\\nСтатистика для признака '{column}':\")\n",
        "    cluster_stats = df_k_means.groupby('Cluster')[column].agg(['mean', 'std', 'min', 'max'])\n",
        "    print(cluster_stats)\n",
        "\n",
        "# Вычисление коэффициента силуэта\n",
        "if k > 1:\n",
        "    silhouette_avg = silhouette_score(numer, labels)\n",
        "    print(f\"\\nКоэффициент силуэта для k={k}: {silhouette_avg:.4f}\")\n",
        "else:\n",
        "    print(\"\\nКоэффициент силуэта не определен для k=1\")\n"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "vsdwh1IrAbU_",
        "outputId": "7d9a1915-2f17-4054-fb08-02655da8ddc6"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "<ipython-input-60-497163e05fee>:17: SettingWithCopyWarning: \n",
            "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
            "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
            "\n",
            "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
            "  df_k_means['Cluster'] = labels\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Статистика по кластерам:\n",
            "\n",
            "Статистика для признака 'satisfaction_level':\n",
            "             mean       std       min       max\n",
            "Cluster                                        \n",
            "0        0.654280  0.213664  0.032967  1.000000\n",
            "1        0.659909  0.227936  0.021978  1.000000\n",
            "2        0.352098  0.068086  0.010989  0.945055\n",
            "3        0.637425  0.235367  0.000000  1.000000\n",
            "4        0.402001  0.361651  0.000000  1.000000\n",
            "\n",
            "Статистика для признака 'last_evaluation':\n",
            "             mean       std  min  max\n",
            "Cluster                              \n",
            "0        0.558571  0.248063  0.0  1.0\n",
            "1        0.578358  0.255219  0.0  1.0\n",
            "2        0.244013  0.091597  0.0  1.0\n",
            "3        0.563492  0.257368  0.0  1.0\n",
            "4        0.711450  0.230479  0.0  1.0\n",
            "\n",
            "Статистика для признака 'average_montly_hours':\n",
            "             mean       std       min       max\n",
            "Cluster                                        \n",
            "0        0.474147  0.209338  0.000000  0.995327\n",
            "1        0.502934  0.211430  0.000000  0.957944\n",
            "2        0.236209  0.096867  0.023364  1.000000\n",
            "3        0.488895  0.214556  0.000000  0.953271\n",
            "4        0.657769  0.231564  0.000000  1.000000\n",
            "\n",
            "Статистика для признака 'Cluster':\n",
            "         mean  std  min  max\n",
            "Cluster                     \n",
            "0         0.0  0.0    0    0\n",
            "1         1.0  0.0    1    1\n",
            "2         2.0  0.0    2    2\n",
            "3         3.0  0.0    3    3\n",
            "4         4.0  0.0    4    4\n",
            "\n",
            "Коэффициент силуэта для k=5: 0.5657\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "#### **Анализ кластеров**"
      ],
      "metadata": {
        "id": "oThLysStCp_t"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "\n",
        "\n",
        "После применения алгоритма Kmeans c k = 5, мы получаем 5 кластеров, которые мы можем разделить на две группы, 2, 4 выделяющиеся и 0, 1, 3 большинство средних.\n",
        "\n",
        "По удовлетворенности работой выделяются первые два кластера неудовлетворенных, по их оценке эффективности выделются среди них те, кто либо очень плохо проявил себя, либо очень хорошо соответственно. Как и по среднему количеству часов в месяц выделяются те кто работал очень мало, и те кто очень много.\n",
        "\n",
        "**Коэффициент силуэта для Kmeans:** 0.5657\n",
        "\n",
        "**Общее заключение:**\n",
        "\n",
        "Алгоритм Kmeans успешно разделил работников на 5 кластеров, которые можно поделить на две группы по типу (довольные и недовольные), при этом определив для нас какие работники неудовлетворены, что соответствует данным, полученным нами в прошлых лабораторных работах.\n",
        "\n",
        "Коэффициент силуэта — это метрика для оценки качества кластеризации, показывающая, насколько объекты внутри одного кластера похожи друг на друга и отличаются от объектов в других кластерах.\n",
        "\n",
        "- **Диапазон значений:** от -1 до 1.\n",
        "  - **Близкие к 1:** Хорошая кластеризация; объекты внутри кластеров схожи, кластеры хорошо разделены.\n",
        "  - **Около 0:** Кластеры пересекаются; объекты находятся на границах кластеров.\n",
        "  - **Отрицательные значения:** Плохая кластеризация; объекты могут быть отнесены к неправильным кластерам.\n",
        "\n",
        "**Интерпретация полученного значения:**\n",
        "\n",
        "- **0.3420** — это положительное значение, указывающее на удовлетворительное качество кластеризации.\n",
        "- Кластеры достаточно хорошо разделены, но есть пересечение между ними.\n",
        "\n",
        "Кластеризация позволила выделить группы вин, отличающиеся по типу (белое или красное), содержанию алкоголя и уровню остаточного сахара."
      ],
      "metadata": {
        "id": "v4i6ko4ICN-q"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "### DBSSCAN"
      ],
      "metadata": {
        "id": "EHWTRO_1CwWw"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) — это алгоритм кластеризации, основанный на плотности точек в пространстве.\n",
        "\n",
        "Параметры алгоритма:\n",
        "\n",
        "- **Epsilon (eps)**: радиус окрестности точки.\n",
        "- **Min_samples**: минимальное количество точек в eps-окрестности для того, чтобы точка считалась ядром кластера.\n",
        "\n",
        "Классификация точек:\n",
        "\n",
        "- **Core point (ядро)**: если в eps-окрестности точки находится не менее min_samples точек, то она является ядром.\n",
        "- **Border point (граничная точка)**: точка, которая находится в eps-окрестности ядра, но сама не является ядром.\n",
        "- **Noise point (шум)**: точка, которая не является ни ядром, ни граничной точкой. (**входит в кластер -1**)\n",
        "\n",
        "Точки, которые связаны по плотности (через ядра и их eps-окрестности), объединяются в один кластер."
      ],
      "metadata": {
        "id": "b_cuoslsDkBM"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "df"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 443
        },
        "id": "QoETus7AXdw1",
        "outputId": "01be40fa-f0f7-4c6b-8116-8c7b4338ba87"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "       satisfaction_level  last_evaluation  average_montly_hours  \\\n",
              "0                0.318681         0.265625              0.285047   \n",
              "1                0.780220         0.781250              0.775701   \n",
              "2                0.021978         0.812500              0.822430   \n",
              "3                0.692308         0.796875              0.593458   \n",
              "4                0.307692         0.250000              0.294393   \n",
              "...                   ...              ...                   ...   \n",
              "14994            0.340659         0.328125              0.257009   \n",
              "14995            0.307692         0.187500              0.299065   \n",
              "14996            0.307692         0.265625              0.219626   \n",
              "14997            0.021978         0.937500              0.859813   \n",
              "14998            0.307692         0.250000              0.289720   \n",
              "\n",
              "       number_project_3  number_project_4  number_project_5  number_project_6  \\\n",
              "0                 False             False             False             False   \n",
              "1                 False             False              True             False   \n",
              "2                 False             False             False             False   \n",
              "3                 False             False              True             False   \n",
              "4                 False             False             False             False   \n",
              "...                 ...               ...               ...               ...   \n",
              "14994             False             False             False             False   \n",
              "14995             False             False             False             False   \n",
              "14996             False             False             False             False   \n",
              "14997             False             False             False              True   \n",
              "14998             False             False             False             False   \n",
              "\n",
              "       number_project_7  time_spend_company_3  time_spend_company_4  ...  \\\n",
              "0                 False                  True                 False  ...   \n",
              "1                 False                 False                 False  ...   \n",
              "2                  True                 False                  True  ...   \n",
              "3                 False                 False                 False  ...   \n",
              "4                 False                  True                 False  ...   \n",
              "...                 ...                   ...                   ...  ...   \n",
              "14994             False                  True                 False  ...   \n",
              "14995             False                  True                 False  ...   \n",
              "14996             False                  True                 False  ...   \n",
              "14997             False                 False                  True  ...   \n",
              "14998             False                  True                 False  ...   \n",
              "\n",
              "       department_hr  department_management  department_marketing  \\\n",
              "0              False                  False                 False   \n",
              "1              False                  False                 False   \n",
              "2              False                  False                 False   \n",
              "3              False                  False                 False   \n",
              "4              False                  False                 False   \n",
              "...              ...                    ...                   ...   \n",
              "14994          False                  False                 False   \n",
              "14995          False                  False                 False   \n",
              "14996          False                  False                 False   \n",
              "14997          False                  False                 False   \n",
              "14998          False                  False                 False   \n",
              "\n",
              "       department_product_mng  department_sales  department_support  \\\n",
              "0                       False              True               False   \n",
              "1                       False              True               False   \n",
              "2                       False              True               False   \n",
              "3                       False              True               False   \n",
              "4                       False              True               False   \n",
              "...                       ...               ...                 ...   \n",
              "14994                   False             False                True   \n",
              "14995                   False             False                True   \n",
              "14996                   False             False                True   \n",
              "14997                   False             False                True   \n",
              "14998                   False             False                True   \n",
              "\n",
              "       department_technical  salary_low  salary_medium  left_1  \n",
              "0                     False        True          False    True  \n",
              "1                     False       False           True    True  \n",
              "2                     False       False           True    True  \n",
              "3                     False        True          False    True  \n",
              "4                     False        True          False    True  \n",
              "...                     ...         ...            ...     ...  \n",
              "14994                 False        True          False    True  \n",
              "14995                 False        True          False    True  \n",
              "14996                 False        True          False    True  \n",
              "14997                 False        True          False    True  \n",
              "14998                 False        True          False    True  \n",
              "\n",
              "[14999 rows x 29 columns]"
            ],
            "text/html": [
              "\n",
              "  <div id=\"df-ab7562f0-0a91-44f6-8adb-16b953e049ed\" class=\"colab-df-container\">\n",
              "    <div>\n",
              "<style scoped>\n",
              "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
              "        vertical-align: middle;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .dataframe tbody tr th {\n",
              "        vertical-align: top;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .dataframe thead th {\n",
              "        text-align: right;\n",
              "    }\n",
              "</style>\n",
              "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
              "  <thead>\n",
              "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
              "      <th></th>\n",
              "      <th>satisfaction_level</th>\n",
              "      <th>last_evaluation</th>\n",
              "      <th>average_montly_hours</th>\n",
              "      <th>number_project_3</th>\n",
              "      <th>number_project_4</th>\n",
              "      <th>number_project_5</th>\n",
              "      <th>number_project_6</th>\n",
              "      <th>number_project_7</th>\n",
              "      <th>time_spend_company_3</th>\n",
              "      <th>time_spend_company_4</th>\n",
              "      <th>...</th>\n",
              "      <th>department_hr</th>\n",
              "      <th>department_management</th>\n",
              "      <th>department_marketing</th>\n",
              "      <th>department_product_mng</th>\n",
              "      <th>department_sales</th>\n",
              "      <th>department_support</th>\n",
              "      <th>department_technical</th>\n",
              "      <th>salary_low</th>\n",
              "      <th>salary_medium</th>\n",
              "      <th>left_1</th>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </thead>\n",
              "  <tbody>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>0</th>\n",
              "      <td>0.318681</td>\n",
              "      <td>0.265625</td>\n",
              "      <td>0.285047</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>1</th>\n",
              "      <td>0.780220</td>\n",
              "      <td>0.781250</td>\n",
              "      <td>0.775701</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>2</th>\n",
              "      <td>0.021978</td>\n",
              "      <td>0.812500</td>\n",
              "      <td>0.822430</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>3</th>\n",
              "      <td>0.692308</td>\n",
              "      <td>0.796875</td>\n",
              "      <td>0.593458</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>4</th>\n",
              "      <td>0.307692</td>\n",
              "      <td>0.250000</td>\n",
              "      <td>0.294393</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>...</th>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14994</th>\n",
              "      <td>0.340659</td>\n",
              "      <td>0.328125</td>\n",
              "      <td>0.257009</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14995</th>\n",
              "      <td>0.307692</td>\n",
              "      <td>0.187500</td>\n",
              "      <td>0.299065</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14996</th>\n",
              "      <td>0.307692</td>\n",
              "      <td>0.265625</td>\n",
              "      <td>0.219626</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14997</th>\n",
              "      <td>0.021978</td>\n",
              "      <td>0.937500</td>\n",
              "      <td>0.859813</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "    <tr>\n",
              "      <th>14998</th>\n",
              "      <td>0.307692</td>\n",
              "      <td>0.250000</td>\n",
              "      <td>0.289720</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>...</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "      <td>False</td>\n",
              "      <td>True</td>\n",
              "    </tr>\n",
              "  </tbody>\n",
              "</table>\n",
              "<p>14999 rows × 29 columns</p>\n",
              "</div>\n",
              "    <div class=\"colab-df-buttons\">\n",
              "\n",
              "  <div class=\"colab-df-container\">\n",
              "    <button class=\"colab-df-convert\" onclick=\"convertToInteractive('df-ab7562f0-0a91-44f6-8adb-16b953e049ed')\"\n",
              "            title=\"Convert this dataframe to an interactive table.\"\n",
              "            style=\"display:none;\">\n",
              "\n",
              "  <svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\" viewBox=\"0 -960 960 960\">\n",
              "    <path d=\"M120-120v-720h720v720H120Zm60-500h600v-160H180v160Zm220 220h160v-160H400v160Zm0 220h160v-160H400v160ZM180-400h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160ZM180-180h160v-160H180v160Zm440 0h160v-160H620v160Z\"/>\n",
              "  </svg>\n",
              "    </button>\n",
              "\n",
              "  <style>\n",
              "    .colab-df-container {\n",
              "      display:flex;\n",
              "      gap: 12px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-convert {\n",
              "      background-color: #E8F0FE;\n",
              "      border: none;\n",
              "      border-radius: 50%;\n",
              "      cursor: pointer;\n",
              "      display: none;\n",
              "      fill: #1967D2;\n",
              "      height: 32px;\n",
              "      padding: 0 0 0 0;\n",
              "      width: 32px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-convert:hover {\n",
              "      background-color: #E2EBFA;\n",
              "      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
              "      fill: #174EA6;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    .colab-df-buttons div {\n",
              "      margin-bottom: 4px;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    [theme=dark] .colab-df-convert {\n",
              "      background-color: #3B4455;\n",
              "      fill: #D2E3FC;\n",
              "    }\n",
              "\n",
              "    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {\n",
              "      background-color: #434B5C;\n",
              "      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n",
              "      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));\n",
              "      fill: #FFFFFF;\n",
              "    }\n",
              "  </style>\n",
              "\n",
              "    <script>\n",
              "      const buttonEl =\n",
              "        document.querySelector('#df-ab7562f0-0a91-44f6-8adb-16b953e049ed button.colab-df-convert');\n",
              "      buttonEl.style.display =\n",
              "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
              "\n",
              "      async function convertToInteractive(key) {\n",
              "        const element = document.querySelector('#df-ab7562f0-0a91-44f6-8adb-16b953e049ed');\n",
              "        const dataTable =\n",
              "          await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',\n",
              "                                                    [key], {});\n",
              "        if (!dataTable) return;\n",
              "\n",
              "        const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +\n",
              "          '<a target=\"_blank\" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'\n",
              "          + ' to learn more about interactive tables.';\n",
              "        element.innerHTML = '';\n",
              "        dataTable['output_type'] = 'display_data';\n",
              "        await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);\n",
              "        const docLink = document.createElement('div');\n",
              "        docLink.innerHTML = docLinkHtml;\n",
              "        element.appendChild(docLink);\n",
              "      }\n",
              "    </script>\n",
              "  </div>\n",
              "\n",
              "\n",
              "<div id=\"df-a8728fbe-9cb9-4944-a8ad-1b008017cac0\">\n",
              "  <button class=\"colab-df-quickchart\" onclick=\"quickchart('df-a8728fbe-9cb9-4944-a8ad-1b008017cac0')\"\n",
              "            title=\"Suggest charts\"\n",
              "            style=\"display:none;\">\n",
              "\n",
              "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" height=\"24px\"viewBox=\"0 0 24 24\"\n",
              "     width=\"24px\">\n",
              "    <g>\n",
              "        <path d=\"M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2zM9 17H7v-7h2v7zm4 0h-2V7h2v10zm4 0h-2v-4h2v4z\"/>\n",
              "    </g>\n",
              "</svg>\n",
              "  </button>\n",
              "\n",
              "<style>\n",
              "  .colab-df-quickchart {\n",
              "      --bg-color: #E8F0FE;\n",
              "      --fill-color: #1967D2;\n",
              "      --hover-bg-color: #E2EBFA;\n",
              "      --hover-fill-color: #174EA6;\n",
              "      --disabled-fill-color: #AAA;\n",
              "      --disabled-bg-color: #DDD;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  [theme=dark] .colab-df-quickchart {\n",
              "      --bg-color: #3B4455;\n",
              "      --fill-color: #D2E3FC;\n",
              "      --hover-bg-color: #434B5C;\n",
              "      --hover-fill-color: #FFFFFF;\n",
              "      --disabled-bg-color: #3B4455;\n",
              "      --disabled-fill-color: #666;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart {\n",
              "    background-color: var(--bg-color);\n",
              "    border: none;\n",
              "    border-radius: 50%;\n",
              "    cursor: pointer;\n",
              "    display: none;\n",
              "    fill: var(--fill-color);\n",
              "    height: 32px;\n",
              "    padding: 0;\n",
              "    width: 32px;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart:hover {\n",
              "    background-color: var(--hover-bg-color);\n",
              "    box-shadow: 0 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);\n",
              "    fill: var(--button-hover-fill-color);\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-quickchart-complete:disabled,\n",
              "  .colab-df-quickchart-complete:disabled:hover {\n",
              "    background-color: var(--disabled-bg-color);\n",
              "    fill: var(--disabled-fill-color);\n",
              "    box-shadow: none;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  .colab-df-spinner {\n",
              "    border: 2px solid var(--fill-color);\n",
              "    border-color: transparent;\n",
              "    border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    animation:\n",
              "      spin 1s steps(1) infinite;\n",
              "  }\n",
              "\n",
              "  @keyframes spin {\n",
              "    0% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    20% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    30% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-left-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    40% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-top-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    60% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    80% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-right-color: var(--fill-color);\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "    90% {\n",
              "      border-color: transparent;\n",
              "      border-bottom-color: var(--fill-color);\n",
              "    }\n",
              "  }\n",
              "</style>\n",
              "\n",
              "  <script>\n",
              "    async function quickchart(key) {\n",
              "      const quickchartButtonEl =\n",
              "        document.querySelector('#' + key + ' button');\n",
              "      quickchartButtonEl.disabled = true;  // To prevent multiple clicks.\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-spinner');\n",
              "      try {\n",
              "        const charts = await google.colab.kernel.invokeFunction(\n",
              "            'suggestCharts', [key], {});\n",
              "      } catch (error) {\n",
              "        console.error('Error during call to suggestCharts:', error);\n",
              "      }\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.remove('colab-df-spinner');\n",
              "      quickchartButtonEl.classList.add('colab-df-quickchart-complete');\n",
              "    }\n",
              "    (() => {\n",
              "      let quickchartButtonEl =\n",
              "        document.querySelector('#df-a8728fbe-9cb9-4944-a8ad-1b008017cac0 button');\n",
              "      quickchartButtonEl.style.display =\n",
              "        google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';\n",
              "    })();\n",
              "  </script>\n",
              "</div>\n",
              "    </div>\n",
              "  </div>\n"
            ],
            "application/vnd.google.colaboratory.intrinsic+json": {
              "type": "dataframe",
              "variable_name": "df"
            }
          },
          "metadata": {},
          "execution_count": 62
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "import numpy as np\n",
        "import pandas as pd\n",
        "import matplotlib.pyplot as plt\n",
        "from ipywidgets import widgets\n",
        "from IPython.display import display, clear_output\n",
        "from sklearn.cluster import DBSCAN\n",
        "from sklearn.neighbors import NearestNeighbors\n",
        "\n",
        "def interactive_dbscan_visualization(X):\n",
        "    if isinstance(X, pd.DataFrame):\n",
        "        X = X.values\n",
        "\n",
        "    def plot_dbscan(X, labels, core_samples_mask, eps, min_samples, metric):\n",
        "        clear_output(wait=True)\n",
        "        unique_labels = set(labels)\n",
        "        colors = [plt.cm.Spectral(each)\n",
        "                  for each in np.linspace(0, 1, len(unique_labels))]\n",
        "        plt.figure(figsize=(8, 6))\n",
        "        for k, col in zip(unique_labels, colors):\n",
        "            if k == -1:\n",
        "                # Черный цвет для шума\n",
        "                col = [0, 0, 0, 1]\n",
        "\n",
        "            class_member_mask = (labels == k)\n",
        "\n",
        "            xy = X[class_member_mask & core_samples_mask]\n",
        "            plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=tuple(col),\n",
        "                     markeredgecolor='k', markersize=14)\n",
        "\n",
        "            xy = X[class_member_mask & ~core_samples_mask]\n",
        "            plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=tuple(col),\n",
        "                     markeredgecolor='k', markersize=6)\n",
        "\n",
        "        plt.title(f'DBSCAN: eps={eps}, min_samples={min_samples}, metric={metric}')\n",
        "        plt.show()\n",
        "\n",
        "    def run_dbscan(eps, min_samples, metric):\n",
        "        # Обучение DBSCAN\n",
        "        db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples, metric=metric)\n",
        "        db.fit(X)\n",
        "        labels = db.labels_\n",
        "        core_samples_mask = np.zeros_like(db.labels_, dtype=bool)\n",
        "        core_samples_mask[db.core_sample_indices_] = True\n",
        "        plot_dbscan(X, labels, core_samples_mask, eps, min_samples, metric)\n",
        "\n",
        "    # Виджеты для настройки параметров\n",
        "    eps_slider = widgets.FloatSlider(value=0.5, min=0.1, max=1.0, step=0.05, description='eps:')\n",
        "    min_samples_slider = widgets.IntSlider(value=5, min=1, max=20, step=1, description='min_samples:')\n",
        "    metric_dropdown = widgets.Dropdown(options=['euclidean', 'manhattan', 'chebyshev', 'minkowski'],\n",
        "                                       value='euclidean', description='metric:')\n",
        "\n",
        "    ui = widgets.VBox([eps_slider, min_samples_slider, metric_dropdown])\n",
        "    out = widgets.interactive_output(run_dbscan, {'eps': eps_slider, 'min_samples': min_samples_slider, 'metric': metric_dropdown})\n",
        "    display(ui, out)\n",
        "\n",
        "# Пример использования\n",
        "interactive_dbscan_visualization(df[:120])\n"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 641,
          "referenced_widgets": [
            "da959f8a266f46a5899eca727a180a52",
            "08ba46dd3f3548cea5607fa5a59ea287",
            "ef04009bfd26432f97334f2dc1dd377a",
            "cb62723e28444ce9a63fb8d66310a8bb",
            "c8f2f78b2de84bc79015c7aed5ed2177",
            "8bccbd9b2ce0457e9fe7f15ac5d41928",
            "4d68c10bd3e84806aa99c38ca7cd7771",
            "d05c0f505b584871926f04765b925ee8",
            "47dcda615f0a4f45acb4ad2ab63e872c",
            "bcc3fb3854714ac9bb7f75d56ffac55e",
            "8f7a7bb9aa1e4943a31852f4e8cf9bc3",
            "199f5729ae6f47c494acb81f2afa0045",
            "933f9e5b590b4dd0af06047d21fa4925"
          ]
        },
        "id": "RRpwJh9nD_fW",
        "outputId": "3a506d86-b29f-4a3c-e8a2-d7d3fdebcc0d"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "VBox(children=(FloatSlider(value=0.5, description='eps:', max=1.0, min=0.1, step=0.05), IntSlider(value=5, des…"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "da959f8a266f46a5899eca727a180a52"
            }
          },
          "metadata": {}
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Output()"
            ],
            "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
              "version_major": 2,
              "version_minor": 0,
              "model_id": "199f5729ae6f47c494acb81f2afa0045"
            }
          },
          "metadata": {}
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [],
      "metadata": {
        "id": "5DL87WBciGEL"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "### DBSSCAN через sklearn"
      ],
      "metadata": {
        "id": "zqPCilOXEfFP"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "import numpy as np\n",
        "import pandas as pd\n",
        "import matplotlib.pyplot as plt\n",
        "from sklearn.cluster import DBSCAN\n",
        "from sklearn.metrics import silhouette_score\n",
        "\n",
        "# Параметры DBSCAN\n",
        "eps = 0.5\n",
        "min_samples = 5\n",
        "metric = 'euclidean'\n",
        "\n",
        "# Обучение модели DBSCAN\n",
        "db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples, metric=metric)\n",
        "labels = db.fit_predict(numer)\n",
        "\n",
        "# Добавляем метки кластеров в DataFrame\n",
        "df_dbscan = numer.copy()\n",
        "df_dbscan['Cluster'] = labels\n",
        "\n",
        "# Количество кластеров (исключая шум)\n",
        "n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)\n",
        "print(f\"Количество кластеров: {n_clusters_}\")\n",
        "\n",
        "# Вывод статистики по кластерам\n",
        "print(\"Статистика по кластерам:\")\n",
        "for column in numer.columns:\n",
        "    print(f\"\\nСтатистика для признака '{column}':\")\n",
        "    cluster_stats = df_dbscan[df_dbscan['Cluster'] != -1].groupby('Cluster')[column].agg(['mean', 'std', 'min', 'max', 'count'])\n",
        "    print(cluster_stats)\n",
        "\n",
        "# Вычисление коэффициента силуэта\n",
        "if n_clusters_ > 1:\n",
        "    silhouette_avg = silhouette_score(numer[df_dbscan['Cluster'] != -1], labels[df_dbscan['Cluster'] != -1])\n",
        "    print(f\"\\nКоэффициент силуэта для DBSCAN: {silhouette_avg:.4f}\")\n",
        "else:\n",
        "    print(\"\\nКоэффициент силуэта не определен, так как найден один кластер или данные являются шумом.\")\n",
        "\n",
        "\n",
        "# Визуализация результатов (с использованием PCA для снижения размерности)\n",
        "from sklearn.decomposition import PCA\n",
        "pca = PCA(n_components=2)\n",
        "principal_components = pca.fit_transform(numer)\n",
        "df_pca = pd.DataFrame(data=principal_components, columns=['PC1', 'PC2'])\n",
        "df_pca['Cluster'] = labels\n",
        "\n",
        "plt.figure(figsize=(8, 6))\n",
        "unique_labels = set(labels)\n",
        "colors = [plt.cm.Spectral(each) for each in np.linspace(0, 1, len(unique_labels))]\n",
        "\n",
        "for k, col in zip(unique_labels, colors):\n",
        "    class_member_mask = (labels == k)\n",
        "    if k == -1:\n",
        "        # Черный цвет для шума\n",
        "        col = [0, 0, 0, 1]\n",
        "    plt.plot(df_pca.loc[class_member_mask, 'PC1'],\n",
        "             df_pca.loc[class_member_mask, 'PC2'],\n",
        "             'o', markerfacecolor=tuple(col),\n",
        "             markeredgecolor='k', markersize=6)\n",
        "\n",
        "plt.title(f'DBSCAN: eps={eps}, min_samples={min_samples}, metric={metric}')\n",
        "plt.xlabel('Главная компонента 1')\n",
        "plt.ylabel('Главная компонента 2')\n",
        "plt.show()\n"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 1000
        },
        "id": "lgOzzouyEe0F",
        "outputId": "2e63751d-5bca-4e08-fa46-4ab4cc24e6d4"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Количество кластеров: 5\n",
            "Статистика по кластерам:\n",
            "\n",
            "Статистика для признака 'satisfaction_level':\n",
            "             mean       std       min       max  count\n",
            "Cluster                                               \n",
            "0        0.352098  0.068086  0.010989  0.945055   1613\n",
            "1        0.402001  0.361651  0.000000  1.000000   2515\n",
            "2        0.659909  0.227936  0.021978  1.000000   3212\n",
            "3        0.654280  0.213664  0.032967  1.000000   2191\n",
            "4        0.637425  0.235367  0.000000  1.000000   5468\n",
            "\n",
            "Статистика для признака 'last_evaluation':\n",
            "             mean       std  min  max  count\n",
            "Cluster                                     \n",
            "0        0.244013  0.091597  0.0  1.0   1613\n",
            "1        0.711450  0.230479  0.0  1.0   2515\n",
            "2        0.578358  0.255219  0.0  1.0   3212\n",
            "3        0.558571  0.248063  0.0  1.0   2191\n",
            "4        0.563492  0.257368  0.0  1.0   5468\n",
            "\n",
            "Статистика для признака 'average_montly_hours':\n",
            "             mean       std       min       max  count\n",
            "Cluster                                               \n",
            "0        0.236209  0.096867  0.023364  1.000000   1613\n",
            "1        0.657769  0.231564  0.000000  1.000000   2515\n",
            "2        0.502934  0.211430  0.000000  0.957944   3212\n",
            "3        0.474147  0.209338  0.000000  0.995327   2191\n",
            "4        0.488895  0.214556  0.000000  0.953271   5468\n",
            "\n",
            "Статистика для признака 'Cluster':\n",
            "         mean  std  min  max  count\n",
            "Cluster                            \n",
            "0         0.0  0.0    0    0   1613\n",
            "1         1.0  0.0    1    1   2515\n",
            "2         2.0  0.0    2    2   3212\n",
            "3         3.0  0.0    3    3   2191\n",
            "4         4.0  0.0    4    4   5468\n",
            "\n",
            "Коэффициент силуэта для DBSCAN: 0.5657\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "<Figure size 800x600 with 1 Axes>"
            ],
            "image/png": "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\n"
          },
          "metadata": {}
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "#### **Анализ кластеров**"
      ],
      "metadata": {
        "id": "fXlS-YfPFvrX"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "После применения алгоритма DBSCAN мы получили **5 кластеров**, которые мы можем разделить на две группы, 0, 1 выделяющиеся и 2, 3, 4 большинство средних.\n",
        "\n",
        "По удовлетворенности работой выделяются первые два кластера неудовлетворенных, по их оценке эффективности выделются среди них те, кто либо очень плохо проявил себя, либо очень хорошо соответственно. Как и по среднему количеству часов в месяц выделяются те кто работал очень мало, и те кто очень много.\n",
        "\n",
        "**Коэффициент силуэта для DBSCAN:** 0.5657\n",
        "\n",
        "**Общее заключение:**\n",
        "\n",
        "Алгоритм DBSCAN успешно разделил работников на два кластера из пяти подкластеров по типу (довольные и недовольные), при этом определив для нас какие работники неудовлетворены, что соответствует данным, полученным нами в прошлых лабораторных работах"
      ],
      "metadata": {
        "id": "hVs60mXYFqdi"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "### Метрики качества кластеризации"
      ],
      "metadata": {
        "id": "FZBFse_OGA-Q"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "**Дополнительные метрики для оценки качества кластеризации**\n",
        "\n",
        "Кроме коэффициента силуэта, существуют и другие метрики, которые помогают оценить качество кластеризации. Вот некоторые из них:\n",
        "\n",
        "1. **Индекс Калински-Харабаза (Calinski-Harabasz Index):**\n",
        "   - **Описание:** Измеряет отношение между разбросом между кластерами и разбросом внутри кластеров.\n",
        "   - **Диапазон значений:** От 0 до бесконечности.\n",
        "   - **Интерпретация:** Чем ближе к бесконечности больше, тем лучше раздленеие между кластерами\n",
        "\n",
        "2. **Индекс Дэвиса-Болдина (Davies-Bouldin Index):**\n",
        "   - **Описание:** Оценивает среднее \"сходство\" между каждым кластером и наиболее похожим на него другим кластером. Сходство основано на расстоянии между кластерами и их размером.\n",
        "   - **Диапазон значений:** От 0 до бесконечности.\n",
        "   - **Интерпретация:** Чем ближе к 0, тем лучшее разделение между кластерами.\n",
        "\n",
        "3. **Коэффициент силуэта (Silhouette Score):**\n",
        "\n",
        "    - **Описание:** Измеряет, насколько объект похож на свой кластер по сравнению с другими кластерами.\n",
        "    - **Диапазон значений:** От -1 до 1.\n",
        "    - **Интерпретация:** Значения, близкие к 1, указывают на хорошую кластеризацию. Значения около 0 означают, что кластеры перекрываются. Отрицательные значения указывают на возможные ошибки в кластеризации."
      ],
      "metadata": {
        "id": "vzWiOXOQGZys"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score\n",
        "# Кластеризация K-means\n",
        "k = 5\n",
        "kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)\n",
        "labels_kmeans = kmeans.fit_predict(numer)\n",
        "\n",
        "# Индекс Калински-Харабаза\n",
        "ch_score_kmeans = calinski_harabasz_score(numer, labels_kmeans)\n",
        "print(f\"Индекс Калински-Харабаза для K-means: {ch_score_kmeans:.4f}\")\n",
        "\n",
        "# Индекс Дэвиса-Болдина\n",
        "db_score_kmeans = davies_bouldin_score(numer, labels_kmeans)\n",
        "print(f\"Индекс Дэвиса-Болдина для K-means: {db_score_kmeans:.4f}\")\n",
        "\n",
        "# Коэффициент силуэта\n",
        "sh_score_kmeans = silhouette_score(numer, labels_kmeans)\n",
        "print(f\"Коэффициент силуэта для K-means: {sh_score_kmeans:.4f}\")"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "1kGxd0D0GAlb",
        "outputId": "ae1ab646-bb87-4698-dc59-b7018d6292d6"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Индекс Калински-Харабаза для K-means: 43027.9263\n",
            "Индекс Дэвиса-Болдина для K-means: 0.7112\n",
            "Коэффициент силуэта для K-means: 0.5657\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score\n",
        "\n",
        "eps = 0.5\n",
        "min_samples = 5\n",
        "\n",
        "dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)\n",
        "labels_dbscan = dbscan.fit_predict(numer)\n",
        "\n",
        "# Исключаем шумовые точки (метки -1)\n",
        "mask = labels_dbscan != -1\n",
        "df_scaled_dbscan = numer[mask]\n",
        "labels_dbscan_filtered = labels_dbscan[mask]\n",
        "\n",
        "# Проверяем, есть ли достаточное количество кластеров для расчета метрик\n",
        "if len(set(labels_dbscan_filtered)) > 1:\n",
        "    # Индекс Калински-Харабаза\n",
        "    ch_score_dbscan = calinski_harabasz_score(df_scaled_dbscan, labels_dbscan_filtered)\n",
        "    print(f\"Индекс Калински-Харабаза для DBSCAN: {ch_score_dbscan:.4f}\")\n",
        "\n",
        "    # Индекс Дэвиса-Болдина\n",
        "    db_score_dbscan = davies_bouldin_score(df_scaled_dbscan, labels_dbscan_filtered)\n",
        "    print(f\"Индекс Дэвиса-Болдина для DBSCAN: {db_score_dbscan:.4f}\")\n",
        "\n",
        "    # Коэффициент силуэта\n",
        "    sh_score_dbscan = silhouette_score(df_scaled_dbscan, labels_dbscan_filtered)\n",
        "    print(f\"Коэффициент силуэта для DBSCAN: {sh_score_dbscan:.4f}\")\n",
        "else:\n",
        "    print(\"Недостаточно кластеров для вычисления метрик для DBSCAN.\")\n"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "htCbgjAnG3Qu",
        "outputId": "3cbd9779-9c13-4ae8-e31d-64e156dab79c"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Индекс Калински-Харабаза для DBSCAN: 43027.9263\n",
            "Индекс Дэвиса-Болдина для DBSCAN: 0.7112\n",
            "Коэффициент силуэта для DBSCAN: 0.5657\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "#### Визуальный пример"
      ],
      "metadata": {
        "id": "t-UH4O6FHpYm"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# Диапазон значений k\n",
        "k_range = range(2, 13)\n",
        "\n",
        "# Списки для хранения метрик\n",
        "ch_scores = []\n",
        "db_scores = []\n",
        "silhouette_scores = []\n",
        "\n",
        "for k in k_range:\n",
        "    # Создаем и обучаем модель KMeans\n",
        "    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)\n",
        "    labels = kmeans.fit_predict(numer)\n",
        "\n",
        "    # Вычисляем метрики\n",
        "    ch_score = calinski_harabasz_score(numer, labels)\n",
        "    db_score = davies_bouldin_score(numer, labels)\n",
        "    silhouette_avg = silhouette_score(numer, labels)\n",
        "\n",
        "    # Сохраняем метрики\n",
        "    ch_scores.append(ch_score)\n",
        "    db_scores.append(db_score)\n",
        "    silhouette_scores.append(silhouette_avg)\n",
        "\n",
        "# Построение графиков\n",
        "plt.figure(figsize=(18, 5))\n",
        "\n",
        "# График Индекса Калински-Харабаза\n",
        "plt.subplot(1, 3, 1)\n",
        "plt.plot(k_range, ch_scores, marker='o')\n",
        "plt.title('Индекс Калински-Харабаза')\n",
        "plt.xlabel('Количество кластеров k')\n",
        "plt.ylabel('Значение метрики')\n",
        "\n",
        "# График Индекса Дэвиса-Болдина\n",
        "plt.subplot(1, 3, 2)\n",
        "plt.plot(k_range, db_scores, marker='o')\n",
        "plt.title('Индекс Дэвиса-Болдина')\n",
        "plt.xlabel('Количество кластеров k')\n",
        "plt.ylabel('Значение метрики')\n",
        "\n",
        "# График Коэффициента силуэта\n",
        "plt.subplot(1, 3, 3)\n",
        "plt.plot(k_range, silhouette_scores, marker='o')\n",
        "plt.title('Коэффициент силуэта')\n",
        "plt.xlabel('Количество кластеров k')\n",
        "plt.ylabel('Значение метрики')\n",
        "\n",
        "plt.tight_layout()\n",
        "plt.show()\n"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 507
        },
        "id": "6Wigzyn6HrxF",
        "outputId": "8a80b1c8-f5c8-4efd-ab89-d5b6d078bf68"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/plain": [
              "<Figure size 1800x500 with 3 Axes>"
            ],
            "image/png": "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\n"
          },
          "metadata": {}
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "# ***Мы выбрали 5 кластеров для k-means до этого и сейчас мы видим, что выбор был правильным.***\n",
        "\n",
        "**По индексу Калински-Харабаза, чем выше значение, тем лучше. Самое высокое на 5. Успех.**\n",
        "\n",
        "**По индексу Дэвиса-Болдина чем ближе к нулю, тем лучше. Помимо минимального количества кластеров самый лучший результат на 5. Успех.**\n",
        "\n",
        "**По коэффициенту силуэта самый лучший результат помимо минимального количества кластеров - 5. Успех.**\n",
        "\n",
        "**Вывод: количество кластеров в ручную было выбрано оптимальное, DBSCANS сделал тот же выбор.**\n"
      ],
      "metadata": {
        "id": "L5SVSUZuiShE"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "# Пример обработки текстовых данных"
      ],
      "metadata": {
        "id": "-TGXP3GwI2zZ"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [],
      "metadata": {
        "id": "GfM895RaI7s4"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "pip install nltk pymorphy2 scikit-learn\n"
      ],
      "metadata": {
        "id": "Q0YmKDx8I7Vl",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "outputId": "07d98964-fc5e-4e49-c81f-58377deca769"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Requirement already satisfied: nltk in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (3.9.1)\n",
            "Collecting pymorphy2\n",
            "  Downloading pymorphy2-0.9.1-py3-none-any.whl.metadata (3.6 kB)\n",
            "Requirement already satisfied: scikit-learn in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (1.5.2)\n",
            "Requirement already satisfied: click in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nltk) (8.1.7)\n",
            "Requirement already satisfied: joblib in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nltk) (1.4.2)\n",
            "Requirement already satisfied: regex>=2021.8.3 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nltk) (2024.9.11)\n",
            "Requirement already satisfied: tqdm in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from nltk) (4.66.6)\n",
            "Collecting dawg-python>=0.7.1 (from pymorphy2)\n",
            "  Downloading DAWG_Python-0.7.2-py2.py3-none-any.whl.metadata (7.0 kB)\n",
            "Collecting pymorphy2-dicts-ru<3.0,>=2.4 (from pymorphy2)\n",
            "  Downloading pymorphy2_dicts_ru-2.4.417127.4579844-py2.py3-none-any.whl.metadata (2.1 kB)\n",
            "Collecting docopt>=0.6 (from pymorphy2)\n",
            "  Downloading docopt-0.6.2.tar.gz (25 kB)\n",
            "  Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "Requirement already satisfied: numpy>=1.19.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from scikit-learn) (1.26.4)\n",
            "Requirement already satisfied: scipy>=1.6.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from scikit-learn) (1.13.1)\n",
            "Requirement already satisfied: threadpoolctl>=3.1.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from scikit-learn) (3.5.0)\n",
            "Downloading pymorphy2-0.9.1-py3-none-any.whl (55 kB)\n",
            "\u001b[2K   \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m55.5/55.5 kB\u001b[0m \u001b[31m3.3 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
            "\u001b[?25hDownloading DAWG_Python-0.7.2-py2.py3-none-any.whl (11 kB)\n",
            "Downloading pymorphy2_dicts_ru-2.4.417127.4579844-py2.py3-none-any.whl (8.2 MB)\n",
            "\u001b[2K   \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m8.2/8.2 MB\u001b[0m \u001b[31m47.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
            "\u001b[?25hBuilding wheels for collected packages: docopt\n",
            "  Building wheel for docopt (setup.py) ... \u001b[?25l\u001b[?25hdone\n",
            "  Created wheel for docopt: filename=docopt-0.6.2-py2.py3-none-any.whl size=13706 sha256=bb4809f29be66945cfc71bd53b35f6e10eb6d98bd472405e69230569adb9c811\n",
            "  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/fc/ab/d4/5da2067ac95b36618c629a5f93f809425700506f72c9732fac\n",
            "Successfully built docopt\n",
            "Installing collected packages: pymorphy2-dicts-ru, docopt, dawg-python, pymorphy2\n",
            "Successfully installed dawg-python-0.7.2 docopt-0.6.2 pymorphy2-0.9.1 pymorphy2-dicts-ru-2.4.417127.4579844\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "import numpy as np\n",
        "import pandas as pd\n",
        "import re\n",
        "import nltk\n",
        "nltk.download('stopwords')\n",
        "from nltk.corpus import stopwords\n",
        "import pymorphy2"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "XjF3rU9PKV-a",
        "outputId": "c278b383-22c4-4f7e-ab6f-39e9cc48fc4a"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "[nltk_data] Downloading package stopwords to /root/nltk_data...\n",
            "[nltk_data]   Unzipping corpora/stopwords.zip.\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "#### Инициализация текстовых анализаторов"
      ],
      "metadata": {
        "id": "c7mS2DVlK6I8"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# Инициализируем лемматизатор и список стоп-слов\n",
        "morph = pymorphy2.MorphAnalyzer()\n",
        "russian_stopwords = stopwords.words('russian')\n",
        "\n",
        "# Чтение данных из файла\n",
        "with open('/content/articles.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:\n",
        "    content = f.read()\n",
        "\n",
        "# Разделяем данные на статьи\n",
        "articles_raw = content.split('=====')\n",
        "\n",
        "# Извлекаем заголовки и тексты статей\n",
        "titles = []\n",
        "texts = []\n",
        "\n",
        "for article in articles_raw:\n",
        "    lines = article.strip().split('\\n')\n",
        "    if len(lines) >= 6:\n",
        "        # Извлекаем заголовок и текст статьи\n",
        "        title = lines[4]\n",
        "        text = ' '.join(lines[5:])\n",
        "        titles.append(title)\n",
        "        texts.append(text)"
      ],
      "metadata": {
        "id": "jhG_ZWyjKfi6",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 220
        },
        "outputId": "1599f80e-2d99-485b-cd2d-3a0abff39990"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "error",
          "ename": "FileNotFoundError",
          "evalue": "[Errno 2] No such file or directory: '/content/articles.txt'",
          "traceback": [
            "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
            "\u001b[0;31mFileNotFoundError\u001b[0m                         Traceback (most recent call last)",
            "\u001b[0;32m<ipython-input-77-6f75185c9bb0>\u001b[0m in \u001b[0;36m<cell line: 6>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      4\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      5\u001b[0m \u001b[0;31m# Чтение данных из файла\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 6\u001b[0;31m \u001b[0;32mwith\u001b[0m \u001b[0mopen\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'/content/articles.txt'\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'r'\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mencoding\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;34m'utf-8'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;32mas\u001b[0m \u001b[0mf\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m      7\u001b[0m     \u001b[0mcontent\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mf\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mread\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      8\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
            "\u001b[0;31mFileNotFoundError\u001b[0m: [Errno 2] No such file or directory: '/content/articles.txt'"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "texts[:2]"
      ],
      "metadata": {
        "id": "oFpnNBJIKnTv"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "#### Предварительная обработка текстовых данных"
      ],
      "metadata": {
        "id": "SNtJGhGxK_yL"
      }
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "1. преобразуем в lowercase\n",
        "2. оставляем только слова\n",
        "3. токенизируем текста\n",
        "4. преобразуем слова в начальную форму"
      ],
      "metadata": {
        "id": "0gQAm2CTLDR4"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "russian_stopwords"
      ],
      "metadata": {
        "id": "qDBSxrnKk8Ju"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "def preprocess_text(text):\n",
        "    # Приводим к нижнему регистру\n",
        "    text = text.lower()\n",
        "    # Удаляем пунктуацию и цифры\n",
        "    text = re.sub(r'[^а-яё\\s]', '', text)\n",
        "    # Токенизация\n",
        "    words = text.split()\n",
        "    # Удаление стоп-слов и лемматизация\n",
        "    lemmatized = []\n",
        "    for word in words:\n",
        "        if word not in russian_stopwords:\n",
        "            lemma = morph.parse(word)[0].normal_form\n",
        "            lemmatized.append(lemma)\n",
        "    return ' '.join(lemmatized)\n",
        "\n",
        "# Применяем предобработку к каждому тексту\n",
        "texts_preprocessed = [preprocess_text(text) for text in texts]\n"
      ],
      "metadata": {
        "id": "BanRndzhKrlB"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "texts_preprocessed[:2]"
      ],
      "metadata": {
        "id": "YxbNvsISKtls"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "source": [
        "#### Преобразуем в векторный вид"
      ],
      "metadata": {
        "id": "3xV0o7xfLO2e"
      }
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "\n",
        "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer\n",
        "\n",
        "vectorizer = TfidfVectorizer()\n",
        "X = vectorizer.fit_transform(texts_preprocessed)\n"
      ],
      "metadata": {
        "id": "Zj-69jzCK3LI"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# Параметры DBSCAN могут требовать подбора\n",
        "dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=2, metric='cosine')\n",
        "labels = dbscan.fit_predict(X)\n"
      ],
      "metadata": {
        "id": "xeJaZGVdLRoG"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "# Создаем DataFrame с заголовками и метками кластеров\n",
        "df = pd.DataFrame({'title': titles, 'label': labels})\n",
        "\n",
        "# Выводим количество кластеров\n",
        "unique_labels = set(labels)\n",
        "n_clusters = len(unique_labels) - (1 if -1 in labels else 0)\n",
        "print(f'Количество кластеров: {n_clusters}')\n",
        "\n",
        "# Анализируем кластеры\n",
        "for label in unique_labels:\n",
        "    if label == -1:\n",
        "        continue  # Пропускаем шум\n",
        "    cluster_titles = df[df['label'] == label]['title'].head(3)\n",
        "    print(f'\\nКластер {label}:')\n",
        "    for title in cluster_titles:\n",
        "        print(f'- {title}')\n"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "9RPD6MXzLXpM",
        "outputId": "b6db5fac-777b-40a4-fcda-68b221549990"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Количество кластеров: 51\n",
            "\n",
            "Кластер 0:\n",
            "- Впервые в мире термоядерную плазму протестировали в токамаке нового поколения \n",
            "- Создан самый большой в мире термоядерный стелларатор \n",
            "\n",
            "Кластер 1:\n",
            "- Во «ВКонтакте»  запущена биржа рекламы \n",
            "- «ВКонтакте» избавится от назойливой рекламы в ленте новостей \n",
            "\n",
            "Кластер 2:\n",
            "- Первый китайский луноход \n",
            "- Миссия «Чанъэ-3»: Китай хочет утвердиться в качестве космической сверхдержавы \n",
            "- «Чанъэ-3» сделал фото Земли в высоком разрешении \n",
            "\n",
            "Кластер 3:\n",
            "- Гибридное затмение над Африкой \n",
            "- В воскресенье произойдет гибридное солнечное затмение \n",
            "\n",
            "Кластер 4:\n",
            "- LG G Flex: изогнутый – значит гибкий \n",
            "- LG G Flex – «первый в мире по-настоящему изогнутый»  смартфон \n",
            "\n",
            "Кластер 5:\n",
            "- Будет ли Сноуден  работать во «ВКонтакте»? \n",
            "- Сноуден отказался работать в соцсети «ВКонтакте» \n",
            "- Сноуден  начнет работать в «крупнейшем российском сайте» \n",
            "\n",
            "Кластер 6:\n",
            "- Злой двойник Земли \n",
            "- 9 самых странных экзопланет \n",
            "- Телескоп «Кеплер» обнаружил планету, похожую на Землю \n",
            "\n",
            "Кластер 7:\n",
            "- Черная дыра относительно недавно поглотила крупный объект \n",
            "- В эволюции чёрных дыр и звёзд обнаружены сходства \n",
            "- Обнаружена двойная черная дыра \n",
            "\n",
            "Кластер 8:\n",
            "- Павел Дуров расставил все точки над i \n",
            "- Дурова хотят привлечь к уголовной ответственности за экстремизм \n",
            "- Дуров ответил на обвинения в экстремизме \n",
            "\n",
            "Кластер 9:\n",
            "- Характеристики ожидаемой новинки Nokia Lumia 1520 утекли в сеть \n",
            "- Сегодня Nokia представит шесть новых устройств \n",
            "\n",
            "Кластер 10:\n",
            "- Строительство «космического» кампуса Apple одобрено \n",
            "- Готов финальный макет «космического» кампуса Apple \n",
            "\n",
            "Кластер 11:\n",
            "- Готовимся к выходу PC-версии  GTA V \n",
            "- На Amazon засветилась ПК-версия GTA V \n",
            "\n",
            "Кластер 12:\n",
            "- ISON сделает «3D-снимок» солнечного ветра \n",
            "- Комета ISON, вероятно, разрушилась \n",
            "- Комету ISON можно будет увидеть невооружённым глазом \n",
            "\n",
            "Кластер 13:\n",
            "- Ученые научились выявлять опасные стволовые клетки \n",
            "- Ученые отследили первоисточник раковых клеток \n",
            "\n",
            "Кластер 14:\n",
            "- Неполадки на орбите \n",
            "- Запуск корабля Cygnus к МКС перенесен на 2014 год \n",
            "\n",
            "Кластер 15:\n",
            "- Обнаружен сверхзаразный штамм китайского птичьего гриппа H7N9 \n",
            "- Птичий грипп, год 1918-й \n",
            "- Птичий грипп добрался до пингвинов \n",
            "\n",
            "Кластер 16:\n",
            "- Хакеры украли 2 млн паролей пользователей Facebook, Twitter и «Одноклассников» \n",
            "- «Яблочные» смартфоны взламывают по всему миру \n",
            "\n",
            "Кластер 17:\n",
            "- Curiosity доказал существование озера на Марсе \n",
            "- На Марсе нашли пресную воду \n",
            "\n",
            "Кластер 18:\n",
            "- Установлен новый рекорд длительности работы в открытом космосе \n",
            "- Российские космонавты снова попробуют установить снаружи МКС две видеокамеры \n",
            "\n",
            "Кластер 19:\n",
            "- Охотник за звездами \n",
            "- Online: Запуск космической обсерватории Gaia \n",
            "- Телескоп Gaia сделал первые калибровочные снимки \n",
            "\n",
            "Кластер 20:\n",
            "- Зонд «Розетта» вышел на связь после долгой «спячки» \n",
            "- «Пробуждение Розетты» \n",
            "- Сегодня космический зонд «Розетта» выйдет из «спячки» \n",
            "\n",
            "Кластер 21:\n",
            "- Камень, появившийся из «ниоткуда», имеет уникальный состав \n",
            "- На NASA подали в суд, требуя исследовать странный камень на Марсе \n",
            "\n",
            "Кластер 22:\n",
            "- Дуров: вбрасываешь, смотришь реакцию \n",
            "- Акционеры «ВКонтакте» нашли замену Дурову \n",
            "- Сменить Дурова или нет – акционеры «ВКонтакте» разошлись во мнениях \n",
            "\n",
            "Кластер 23:\n",
            "- Орбиту МКС подняли на 2 километра \n",
            "- Коррекция орбиты МКС перенесена из-за космического мусора \n",
            "\n",
            "Кластер 24:\n",
            "- Люди в поисках собратьев \n",
            "- Астроинженерия: как заставить звезды пульсировать цитатами Шекспира \n",
            "\n",
            "Кластер 25:\n",
            "- «ВКонтакте» завис, или прогнозы Николая Дурова \n",
            "- Сбой «ВКонтакте». Хроника \n",
            "\n",
            "Кластер 26:\n",
            "- В Канаде зафиксирована первая смерть от птичьего гриппа \n",
            "- В КНР зафиксирован первый в мире случай смерти человека от вируса H5N6 \n",
            "\n",
            "Кластер 27:\n",
            "- На Землю надвигается магнитная буря! \n",
            "- На Солнце произошла экстремально мощная рентгеновская вспышка \n",
            "- Волна мощной солнечной вспышки сегодня достигнет Земли \n",
            "\n",
            "Кластер 28:\n",
            "- Сегодня «Прогресс М-20М» отстыкуют от МКС и отправят «в свободный полет» \n",
            "- «Прогресс М-20М» затопили в Тихом океане \n",
            "\n",
            "Кластер 29:\n",
            "- Революция в медицине: открыт простой способ получения стволовых клеток! \n",
            "- Скандальные статьи о стволовых клетках отозваны из Nature \n",
            "\n",
            "Кластер 30:\n",
            "- Экстремистские сайты будут блокироваться в течение часа и без предупреждения \n",
            "- Роскомнадзор заблокировал LiveJournal за экстремизм \n",
            "\n",
            "Кластер 31:\n",
            "- Россия отправит на Луну три космических аппарата \n",
            "- В 2030 году Россия начнет колонизацию Луны \n",
            "\n",
            "Кластер 32:\n",
            "- Закон о регистрации сайтов в Роскомнадзоре принят в первом чтении \n",
            "- Госдума обяжет регистрировать сайты в Роскомнадзоре \n",
            "\n",
            "Кластер 33:\n",
            "- Google анонсировал смартфон со встроенным 3D-сканером \n",
            "- NASA и Google разрабатывают автономных роботов для МКС \n",
            "\n",
            "Кластер 34:\n",
            "- Сбои в работе WhatsApp стали разрушительным трамплином для Telegram \n",
            "- Facebook покупает за $16 млрд мессенджер WhatsApp \n",
            "\n",
            "Кластер 35:\n",
            "- Разглядеть астероид 2000 EM26 не удалось \n",
            "- Live: 18 февраля рядом с Землей пролетит огромный астероид \n",
            "\n",
            "Кластер 36:\n",
            "- «Эксмо» подало в суд на «ВКонтакте» \n",
            "- У «ВКонтакте»  отсудили 300 тысяч рублей за фильм плохого качества \n",
            "\n",
            "Кластер 37:\n",
            "- Составлена геологическая карта спутника Юпитера Ганимеда \n",
            "- NASA: на Ганимеде может существовать жизнь \n",
            "\n",
            "Кластер 38:\n",
            "- Facebook может купить производителя дронов Titan Aerospace \n",
            "- Google купила производителя дронов Titan Aerospace \n",
            "- NASA поможет Facebook «доставлять» интернет «по воздуху» \n",
            "\n",
            "Кластер 39:\n",
            "- HTC презентовала новый флагманский смартфон One M8 \n",
            "- ZTE Grand S II – смартфон с 4 ГБ оперативной памяти? \n",
            "\n",
            "Кластер 40:\n",
            "- Мы живем в Мультивселенной? \n",
            "- Идет волна: смотрите в небо \n",
            "\n",
            "Кластер 41:\n",
            "- Найден самый крупный осколок метеорита «Челябинск» \n",
            "- Метеорит «Челябинск» оказался частью более крупного тела \n",
            "\n",
            "Кластер 42:\n",
            "- В поисках гравитационных волн \n",
            "- Объявление о великом открытии ожидается в понедельник \n",
            "\n",
            "Кластер 43:\n",
            "- В Сети появились фото «3D-смартфона» Amazon с 6-ю камерами \n",
            "- Amazon может представить смартфон с 3D-экраном 18 июня \n",
            "\n",
            "Кластер 44:\n",
            "- NASA испытает «летающую тарелку» для посадки на Марс \n",
            "- NASA испытает «летающую тарелку» для доставки астронавтов на Марс \n",
            "- NASA запустит сегодня «летающую тарелку» для доставки астронавтов на Марс \n",
            "\n",
            "Кластер 45:\n",
            "- Госдума приняла новый закон о правах и обязанностях блогеров \n",
            "- Владимир Путин подписал «закон о блогерах» \n",
            "\n",
            "Кластер 46:\n",
            "- LIVE-трансляция первого весеннего звездопада на Naked Science \n",
            "- Первый весенний звездопад приближается! \n",
            "\n",
            "Кластер 47:\n",
            "- Приближается самый мощный звездопад \n",
            "- Землю накроет мощный метеорный поток. LIVE-трансляция завтра \n",
            "\n",
            "Кластер 48:\n",
            "- Названа причина аварии «Протона-М» \n",
            "- Появилась еще одна версия падения «Протона-М» \n",
            "\n",
            "Кластер 49:\n",
            "- Российские интернет-поисковики могут отказаться от новостей \n",
            "- «Яндекс» могут обязать зарегистрироваться в качестве СМИ \n",
            "- Генпрокуратура не приравняла «Яндекс» к СМИ \n",
            "\n",
            "Кластер 50:\n",
            "- Рядом с Землей найдена галактика-загадка \n",
            "- Ученые установили, в какой области происходят мощные гамма-вспышки \n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "!jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "sx6OtykAMkGU",
        "outputId": "5096b8e0-ad07-44a6-a042-d0dd4d26250b"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Enabling notebook extension jupyter-js-widgets/extension...\n",
            "Paths used for configuration of notebook: \n",
            "    \t/root/.jupyter/nbconfig/notebook.json\n",
            "Paths used for configuration of notebook: \n",
            "    \t\n",
            "      - Validating: \u001b[32mOK\u001b[0m\n",
            "Paths used for configuration of notebook: \n",
            "    \t/root/.jupyter/nbconfig/notebook.json\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "source": [
        "from sklearn.decomposition import PCA\n",
        "import plotly.graph_objects as go\n",
        "\n",
        "# Применяем PCA для уменьшения размерности до 3 компонент\n",
        "pca = PCA(n_components=3)\n",
        "X_pca = pca.fit_transform(X.toarray())\n",
        "\n",
        "# Создаем DataFrame для визуализации\n",
        "df_plot = pd.DataFrame({\n",
        "    'PC1': X_pca[:, 0],\n",
        "    'PC2': X_pca[:, 1],\n",
        "    'PC3': X_pca[:, 2],\n",
        "    'title': titles,\n",
        "    'label': labels\n",
        "})\n",
        "\n",
        "# Создаем 3D Scatter Plot\n",
        "fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(\n",
        "    x=df_plot['PC1'],\n",
        "    y=df_plot['PC2'],\n",
        "    z=df_plot['PC3'],\n",
        "    mode='markers',\n",
        "    marker=dict(\n",
        "        size=5,\n",
        "        color=df_plot['label'],\n",
        "        colorscale='Viridis',\n",
        "        opacity=0.8\n",
        "    ),\n",
        "    text=df_plot['title'],\n",
        "    hovertemplate='%{text}<extra></extra>'\n",
        ")])\n",
        "\n",
        "# Настраиваем внешний вид графика\n",
        "fig.update_layout(\n",
        "    title='3D PCA визуализация статей',\n",
        "    scene=dict(\n",
        "        xaxis_title='PC1',\n",
        "        yaxis_title='PC2',\n",
        "        zaxis_title='PC3'\n",
        "    ),\n",
        "    margin=dict(l=0, r=0, b=0, t=50)\n",
        ")\n",
        "\n",
        "# Генерируем кадры для анимации вращения графика\n",
        "frames = []\n",
        "for angle in range(0, 360, 10):\n",
        "    camera = dict(\n",
        "        eye=dict(x=2*np.cos(np.radians(angle)), y=2*np.sin(np.radians(angle)), z=1.5)\n",
        "    )\n",
        "    frames.append(go.Frame(layout=dict(scene_camera=camera)))\n",
        "\n",
        "# Добавляем кадры в график\n",
        "fig.frames = frames\n",
        "\n",
        "# Добавляем кнопки управления анимацией\n",
        "fig.update_layout(\n",
        "    updatemenus=[dict(\n",
        "        type='buttons',\n",
        "        showactive=False,\n",
        "        y=0.8,\n",
        "        x=1.05,\n",
        "        xanchor='left',\n",
        "        yanchor='top',\n",
        "        buttons=[dict(label='Вращать',\n",
        "                      method='animate',\n",
        "                      args=[None, dict(frame=dict(duration=50, redraw=True),\n",
        "                                       transition=dict(duration=0),\n",
        "                                       fromcurrent=True,\n",
        "                                       mode='immediate')])]\n",
        "    )]\n",
        ")\n",
        "\n",
        "# Отображаем график\n",
        "fig.show()\n"
      ],
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 542
        },
        "id": "rbFM1wDBMYfQ",
        "outputId": "cd2e340a-1527-44c1-c2da-edb111d493a0"
      },
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "text/html": [
              "<html>\n",
              "<head><meta charset=\"utf-8\" /></head>\n",
              "<body>\n",
              "    <div>            <script src=\"https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.5/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_SVG\"></script><script type=\"text/javascript\">if (window.MathJax && window.MathJax.Hub && window.MathJax.Hub.Config) {window.MathJax.Hub.Config({SVG: {font: \"STIX-Web\"}});}</script>                <script type=\"text/javascript\">window.PlotlyConfig = {MathJaxConfig: 'local'};</script>\n",
              "        <script charset=\"utf-8\" src=\"https://cdn.plot.ly/plotly-2.35.2.min.js\"></script>                <div id=\"a894ea21-cf15-44b7-a203-7f27dbfad100\" class=\"plotly-graph-div\" style=\"height:525px; width:100%;\"></div>            <script type=\"text/javascript\">                                    window.PLOTLYENV=window.PLOTLYENV || {};                                    if (document.getElementById(\"a894ea21-cf15-44b7-a203-7f27dbfad100\")) {                    Plotly.newPlot(                        \"a894ea21-cf15-44b7-a203-7f27dbfad100\",                        [{\"hovertemplate\":\"%{text}\\u003cextra\\u003e\\u003c\\u002fextra\\u003e\",\"marker\":{\"color\":[-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,0,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,1,-1,-1,-1,2,3,4,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,3,5,-1,-1,5,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,6,-1,-1,-1,-1,5,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,7,-1,4,-1,8,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,7,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,8,-1,-1,-1,-1,8,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,9,-1,-1,-1,-1,-1,9,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,10,-1,1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,11,-1,-1,-1,10,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,12,12,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,13,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,12,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,12,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,12,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,2,-1,14,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,2,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,15,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,7,-1,-1,-1,16,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,2,-1,-1,-1,-1,-1,2,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,12,-1,-1,-1,-1,6,12,-1,-1,-1,-1,-1,-1,17,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,12,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,2,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,18,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,19,7,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,19,14,-1,-1,20,21,-1,-1,20,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,20,-1,-1,-1,-1,-1,22,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,23,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,7,24,23,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,25,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,25,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,26,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,27,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,22,-1,21,-1,-1,-1,-1,-1,-1,22,-1,-1,-1,-1,-1,-1,28,-1,-1,-1,29,-1,-1,-1,-1,-1,-1,30,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,18,-1,-1,-1,-1,-1,-1,17,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,22,30,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,11,-1,-1,22,2,31,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,7,-1,32,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,32,22,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,27,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,33,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,34,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,34,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,15,-1,-1,-1,-1,-1,35,-1,22,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,35,-1,36,-1,-1,-1,-1,-1,37,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,28,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,2,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,7,-1,-1,-1,-1,-1,-1,19,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,22,-1,-1,-1,38,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,39,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,22,-1,40,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,41,-1,42,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,7,-1,-1,-1,-1,-1,42,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,36,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,2,-1,-1,-1,38,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,43,-1,-1,-1,-1,-1,44,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,22,-1,-1,-1,-1,-1,22,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,22,-1,-1,-1,-1,-1,-1,38,-1,-1,-1,-1,20,-1,-1,-1,-1,-1,39,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,27,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,45,-1,-1,-1,-1,-1,7,-1,-1,22,-1,-1,46,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,22,22,-1,-1,-1,-1,-1,-1,6,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,33,-1,-1,-1,-1,46,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,22,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,45,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,6,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,37,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,44,47,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,15,-1,-1,-1,-1,-1,-1,26,-1,-1,-1,-1,31,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,27,48,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,49,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,48,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,7,-1,-1,-1,43,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,49,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,7,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,50,16,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,50,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,47,-1,41,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,13,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,0,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,24,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,49,-1,-1,-1,-1,-1,-1,29,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,20,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,44,-1,-1,-1,-1,-1,-1,40,-1,-1,-1,7],\"colorscale\":[[0.0,\"#440154\"],[0.1111111111111111,\"#482878\"],[0.2222222222222222,\"#3e4989\"],[0.3333333333333333,\"#31688e\"],[0.4444444444444444,\"#26828e\"],[0.5555555555555556,\"#1f9e89\"],[0.6666666666666666,\"#35b779\"],[0.7777777777777778,\"#6ece58\"],[0.8888888888888888,\"#b5de2b\"],[1.0,\"#fde725\"]],\"opacity\":0.8,\"size\":5},\"mode\":\"markers\",\"text\":[\"Разгром Наполеона на Березине: французская катастрофа, русская неудача? \",\"Перовскиты объединили с кремнием в солнечных батареях. Получилось и недорого, и эффективно \",\"AstraZeneca и разработчики российского «Спутника-V» испытают комбинированный вариант своих вакцин от коронавируса (Upd.) \",\"Delta IV Heavy успешно вывела на орбиту спутник после двух отмененных в последний момент запусков \",\"Французские военные рассматривают возможность создания солдат-киборгов \",\"Исследователи разработали инновационное покрытие для пищевых контейнеров \",\"Samsung полностью останавливает продажи Galaxy Note 7 \",\"Китайские ученые научили нейросеть самостоятельно давать заголовки видеозаписям \",\"В США построят телескоп для поиска «второй Земли» \",\"Тайна Бермудского треугольника \",\"Названы самые «несексуальные» рабочие места в Google \",\"В Украине предложили брать с России плату за пролет ее спутников \",\"Миссию по исследованию Урана и Нептуна предложили использовать как исполинский детектор гравитационных волн \",\"Генетическое влияние австралийцев на древних индейцев Южной Америки оказалось сильнее, чем предполагали \",\"Вакцину от коронавируса AstraZeneca переименовали во избежание негативных ассоциаций \",\"Минздрав: в России началась третья волна коронавируса \",\"SpaceX провела худший стрим худших испытаний Starship. SN11 потерян при посадке \",\"Обнаружены подтверждения изменений климата в Античности в описаниях «чудес» святых \",\"Нейронная сеть научилась предсказывать качество фруктов после длительного хранения \",\"Низкокачественный графен из старых шин укрепит бетонные конструкции \",\"Впервые в мире термоядерную плазму протестировали в токамаке нового поколения \",\"Обнаружен новый вид хищного динозавра, похожего на тираннозавра \",\"Кобальтовый миф: почему Россия не будет травить планету «Посейдоном» \",\"В Сколтехе разработали модель, описывающую изменения свойств двумерных материалов под давлением \",\"Открыт новый математический закон, согласно которому растут все биологические объекты заостренной формы: зубы, когти, рога \",\"Физики МФТИ приблизили создание квантового компьютера в России \",\"Первую клетку с полностью синтетическим геномом минимального размера научили корректно размножаться \",\"Virgin Galactic представила новый космоплан VSS Imagine для космического туризма \",\"Россия зарегистрировала первую в мире вакцину против коронавируса для животных \",\"В шаге от полета: первый марсианский вертолет полностью разложился и готов к отделению от Perseverance \",\"В Антарктиде обнаружили следы падения метеорита 430 тысяч лет назад \",\"Ученые смогли уловить и идентифицировать свободнолетающую ДНК \",\"“Великий вызов” NASA должен помочь найти способ защиты от опасных метеоритов \",\"Будущее автомобилей “Lada” \",\"Terrafugia TF-X или «Делориан» из «Назад в Будущее» \",\"Как это работает: 3D-принтер \",\"Космический субботник \",\"“ВКонтакте” – самая быстрорастущая сеть России \",\"Способы “борьбы” с Роскомнадзором \",\"Стыковка корабля “Прогресс М-20М” с МКС по “короткой” схеме состоялась \",\"Круизный дирижабль класса “люкс” \",\"“Летающие” поезда \",\"Как сделать джедайский меч? \",\"«Вояджер-1» вошел в межзвездное пространство \",\"Джетпак  –  новое необычное средство передвижения или лишняя трата денег? \",\"Изображение героя «Звездных войн» обнаружено на планете Меркурий \",\"Каким будет секс в будущем \",\"NASA официально заявило о потере связи с зондом Deep Impact \",\"Ученые разработали технику диагностики глазного дна с помощью iPhone \",\"Ученые испытали первый российский робот-андроид SAR-400 \",\"Фото дня по версии NASA – 1 декабря \",\"«Умнее, чем вы думаете: как технологии изменяют наш разум к лучшему» \",\"С Байконура стартовала ракета-носитель «Протон-М» \",\"Чтобы смягчить обиду, мозг вырабатывает наркотические вещества \",\"Колесо-трансформер – вызов бездорожью \",\"Огонь добудут из воды \",\"Индия рвется на Марс \",\"Токийские премьеры LEXUS \",\"Сглаживать конфликты – дело женское \",\"Обнаружены два крупнейших околоземных астероида \",\"На поверхности астероида Веста обнаружен оливин \",\"«Куб» для дистанционного общения с домашними питомцами собрал $250 тыс. \",\"Samsung удвоит разрешение дисплеев в своих смартфонах \",\"Сочи в космосе \",\"Почему болеют дети \",\"Maserati Tramontane – электрический суперкар класса люкс \",\"Intel: чипы и ПО для «Интернета вещей» \",\"Революционная технология внутреннего освещения SmartLight \",\"В одно прекрасное утро \",\"Запущена вторая версия крупнейшего наркорынка Silk Road \",\"Раковые клетки самоуничтожаются \",\"Глобальное потепление скажется на  размерах млекопитающих \",\"Представлена однодвигательная версия истребителя KF-X \",\"Астероид 2013 TV135 исключен из числа особо опасных \",\"Война миров \",\"Обнаружено 10 новых потенциально обитаемых планет \",\"Почтовый сервис нового поколения будет защищен от слежки \",\"Почему горячая вода замерзает быстрее холодной? \",\"В скором будущем жизнь на Земле резко ухудшится \",\"Во «ВКонтакте»  запущена биржа рекламы \",\"Не все наши клетки несут одинаковую ДНК \",\"«Анаконда»: концепт яхты с мужским характером \",\"США планируют создать гиперзвуковой разведывательный беспилотник \",\"Первый китайский луноход \",\"Гибридное затмение над Африкой \",\"LG G Flex: изогнутый – значит гибкий \",\"Новый вид транспорта Hyperloop может быть запущен уже в 2015 году \",\"Мозг «вернет зрение» в темноте \",\"Еще один концепт iPhone 6 \",\"Magnum MK5 – новый гражданский  болид \",\"Патентные баталии ведущих IT-компаний \",\"О шансах увидеть сверхновую \",\"Среди левшей – больше шизофреников \",\"Вальс вокруг Сатурна \",\"Смарт-очки позволят слепым «видеть» \",\"В воскресенье произойдет гибридное солнечное затмение \",\"Будет ли Сноуден  работать во «ВКонтакте»? \",\"Список самых успешных технологических компаний России \",\"Что увидят инопланетные астрономы на умирающей Земле? \",\"Сноуден отказался работать в соцсети «ВКонтакте» \",\"Mitsubishi рассекретила три концепта \",\"Переезжаете? Прихватите с собой целый город \",\"Телескоп «Гайя» отправится в «путешествие» 20 декабря \",\"Первый полёт космического корабля Dream Chaser \",\"Кипящие котлы жизни \",\"Микроволновка наоборот \",\"Видеоигры снижают чувствительность \",\"Куда смотрят мужчины \",\"Манящее будущее \",\"Новый сумасшедший квадроцикл Wazuma V8F Matt Edition \",\"«La Isla Bonita» \",\"Четыре новых концепт-кара от Suzuki \",\"«Летающее» судно \",\"Злой двойник Земли \",\"Персей в железе \",\"Темное осталось темным \",\"Китайская угроза \",\"Общение в соцсетях приводит к расставанию \",\"Сноуден  начнет работать в «крупнейшем российском сайте» \",\"В Москве презентовали «умный дом» \",\"«Иллюзия обмана» Джоша Соммерса \",\"России нужны  зарубежные IT-специалисты \",\"Безмолвный крик \",\"Утюги-шпионы или очередной фейк \",\"Дыра сжимается? \",\"Красные бородачи Амазонки \",\"Черная дыра относительно недавно поглотила крупный объект \",\"Устройство, позволяющее управлять сном \",\"LG G Flex – «первый в мире по-настоящему изогнутый»  смартфон \",\"Дорога домой: через тернии к… \",\"Павел Дуров расставил все точки над i \",\"Гигантские зеркала заменили солнце \",\"Cassini  предоставил новые снимки  Титана \",\"Вьетнам испытывает катера проекта «Молния» \",\"Полет над просторами Марса \",\"На алмазе жизни нет \",\"«Видеоскайп на колесах», однорукий робот и самоуправляемые  автомобили \",\"Арктика топит Европу \",\"Еще одна утечка: полный список характеристик Nexus 5 \",\"Уникальный автомобиль Plymouth XNR \",\"Передавать касания через Интернет уже возможно \",\"Ирреальный концепт Mercedes-Benz Silver Arrow \",\"Правила игры изменились \",\"Карты Луны и Марса \",\"Мировая сейсмоактивность в реальном времени \",\"Bluetooth-маячок для потерянных вещей и забывчивых людей \",\"Перспективы и будущее Интернета \",\"Самки пауков предпочитают сперму самцов, заваливающих их подарками \",\"В эволюции чёрных дыр и звёзд обнаружены сходства \",\"Волчанка чаще поражает  негритянок \",\"«Железный человек» на службе Пентагона \",\"Ледяной призрак \",\"Зеркальные города \",\"Гигантские биокупола в центре Сиэтла \",\"Обнаружена  семипланетная солнечная система \",\"Мытье рук способствует оптимизму \",\"«Вымпелком»  подписал прямой контракт с  Apple \",\"Световой Интернет Li-Fi вытеснит Wi-Fi \",\"Первобытные люди не знали собственности \",\"Google защитит от кибератак \",\"«Смертельные» цены на лекарства \",\"Обнаружен еще один потенциально опасный астероид \",\"О презентации Apple \",\"Органические города от Luca Curci Architects \",\"Дурова хотят привлечь к уголовной ответственности за экстремизм \",\"Доступ по запаху \",\"Игрушки оживут и будут способны взаимодействовать между собой \",\"Ищите клад под эвкалиптом \",\"Недорогая альтернатива космическому туризму \",\"Дуров ответил на обвинения в экстремизме \",\"Муравьиные войны \",\"YouTube запустит платный сервис \",\"Галактика «Дальше некуда» \",\"Шум в трубке \",\"Получена новая квазичастица \",\"Беспилотник MQ-8C Fire Scout совершил свой первый полет \",\"Шпион, выйди вон: союз журналистов Германии призывает бойкотировать Google и Yahoo \",\"Открыта уменьшенная копия Солнечной системы \",\"Wi-Fi теперь и в океанских глубинах \",\"Аккумулятор, который заряжается за несколько секунд \",\"Обнаружена самая далекая гравитационная линза \",\"Старт ракеты-носителя «Протон-М» отложили дважды \",\"Извержение вулкана Ключевской завершено \",\"Распространение Windows 8.1 приостановлено \",\"Сон как средство промывания мозгов \",\"На Землю обрушится спутник GOCE \",\"Снова мимо \",\"Игра на логику «Скат» \",\"Характеристики ожидаемой новинки Nokia Lumia 1520 утекли в сеть \",\"Концепт элитных супер-яхт от Захи Хадид \",\"На основе ДНК созданы композитные материалы \",\"Сегодня жители Земли смогут наблюдать за метеорным потоком Ориониды \",\"Получены новые стволовые клетки без химических стимуляторов \",\"Сбои в работе Facebook \",\"Сегодня Nokia представит шесть новых устройств \",\"Спутники помогли восстановить путь челябинского болида \",\"Тест «Глазомер» \",\"«ДНК-часы» отсчитывают возраст каждой клетки \",\"Пышная шевелюра – не мечта, а реальность \",\"Из Великобритании с любовью: «подушка-маска» для сна в общественном транспорте \",\"Мир искусства и мистики \",\"Легким взмахом ресниц можно будет управлять электроникой \",\"Скачиваем Windows 8.1 \",\"Строительство «космического» кампуса Apple одобрено \",\"Adidas анонсировала «умные часы» для бегунов \",\"«ВКонтакте» избавится от назойливой рекламы в ленте новостей \",\"Предположения о гибели кометы ISON опровергнуты \",\"«ВКонтакте» легализует видеоконтент \",\"Концепт «зеленого» небоскреба Dyv-net \",\"Готовимся к первому в мире смартфону с разрешением 2K \",\"Обнаружена самая пухлая звезда \",\"Microsoft выпустила приложение Remote Desktop \",\"Обнаружена первая «кривая» планетарная система \",\"Android 4.3 доступен для пользователей Samsung Galaxy S4 \",\"Переписки пользователей iMessage доступны Apple \",\"На российских прилавках появился планшет Samsung Galaxy Note 10.1 2014 Edition \",\"PlayStation 3 обошла Xbox 360 по продажам в США \",\"HTC представила смартфон со сканером отпечатков пальцев \",\"Microsoft представила Windows Phone 8.1 с голосовым ассистентом Cortana \",\"Видеоочки нового поколения Virtual Retinal Display \",\"Протез передаст ощущения прикосновения \",\"Космос глазами советского художника \",\"Билл Гейтс и Марк Цукерберг обучат школьников программированию \",\"Цифровое телевидение в России станет доступным для 54% населения \",\"«КиноПоиск» теперь в собственности «Яндекса» \",\"Атмосфера Марса защищает от радиации лучше, чем предполагалось \",\"Презентация новой продукции Apple состоится 22 октября \",\"Kickstarter ищет средства на «умную кружку» \",\"Карликовые шимпанзе способны утешать друг друга \",\"Сказочные иллюстрации с историей от Томаса Корпи \",\"В России обнаружен новый живучий вирус ВИЧ \",\"Пугающее видео прыжка из стратосферы \",\"Российские ученые, возможно, получат полигон для отработки лунных зондов \",\"Насадка для смартфонов, генерирующая запахи \",\"Музыка против физических нагрузок \",\"ФСБ получит право на интернет-розыск \",\"Вечная память \",\"Младенцы знают, когда вы притворяетесь \",\"Слепой мужчина прозрел благодаря уникальной операции \",\"Цукерберг, Альберт Гор и другие пытались купить Twitter \",\"Стэнфордские специалисты создали программу, которая понимает настроение людей \",\"Обнаружен новый околоземный астероид \",\"Готовимся к выходу PC-версии  GTA V \",\"Найден потомок тирольского ледяного человека \",\"Сбои приложений на iPhone 5S случаются вдвое чаще, чем на iPhone 5 и 5с \",\"Презентация Nexus 5 и Android KitKat может состояться 15 октября \",\"Готов финальный макет «космического» кампуса Apple \",\"«Юнона» приближается к Юпитеру \",\"Уже сейчас можно взглянуть на новый смартфон LG G Flex \",\"Чилийская пустыня – место проведения полевых испытаний европейского марсохода ExoMars \",\"Создан первый в мире бионический человек \",\"Сила космоса в работах швейцарского художника \",\"Японская игра на логику \",\"Запущена мощнейшая солнечная электростанция \",\"Австралийское ночное небо. Таймлапс \",\"Нобелевскую премию по экономике присудили за «эмпирический анализ цен на активы» \",\"Павел Дуров подвел итоги конкурса Durov’s Android Challenge – известна лучшая версия Telegram для Android \",\"Поцелуи  помогают оценить партнера \",\"Концепт Chevrolet Volt 2025 \",\"В России стартовали продажи Nokia Lumia 1020 \",\"На Kickstarter собрали деньги на «огненное» зарядное устройство \",\"Apple выпустит бюджетные MacBook и iMac в 2014 году \",\"«Ростелеком» запустит государственный интернет-поисковик \",\"Необычные предметы, отправленные в космос \",\"Lamborghini представил люксовый смартфон за $4 000 \",\"Ученый утверждает, что Христа распяли вполне законно \",\"Безработные мужчины быстро стареют \",\"Сибиряки и американские индейцы ? близкие родственники \",\"Орбитальный телескоп SPRINT-A введен в эксплуатацию \",\"Секонд-хенд и эволюция \",\"Кому нужна космическая пыль \",\"Скорость интернет-связи может достичь петабита в секунду \",\"Нечеловеческое сознание \",\"Ученые открыли древнейшее поколение коричневых карликов \",\"Новый концепт iPhone 6: один дисплей хорошо, а два – лучше \",\"Вращение Земли можно будет наблюдать в онлайн режиме \",\"«Хаббл» заснял первый в истории астрономии квазар \",\"Обнаружены четыре новых гамма-пульсара \",\"Создан авторегулятор гормонов и веса \",\"Сердце в печать \",\"Спутники Swarm впервые включили свои магнитометры \",\"Интерактивная панорама северного сияния \",\"«Муравьиный» концепт-кар выиграл конкурс дизайна \",\"Новую версию LG G Flex можно будет сгибать на 90 градусов \",\"Жизнь в другом цвете \",\"Дуров объявил конкурс для разработчиков приложений под Windows Phone \",\"Mitsubishi показал концепт-кар GC-PHEV \",\"Концепт-кар премиум-класса Lexus LF-NX Turbo \",\"Запущена соцсеть  для умерших \",\"Bentley Tailor Made – слияние роскоши и инновационных технологий \",\"Qualcomm: самообучающийся «мозг» для смартфонов и планшетов \",\"Интерактивная карта Средиземья от Google \",\"Океаны на Марсе — следствие парникового эффекта \",\"Симулятор позволит ощутить вкус виртуальной еды \",\"Иные измерения \",\"Билл Гейтс выделил $100 тысяч  на создание  презервативов будущего \",\"ISON сделает «3D-снимок» солнечного ветра \",\"Комета ISON, вероятно, разрушилась \",\"Laraki Epitome: гиперкар для избранных \",\"Причина Пермского вымирания ? кислотные дожди \",\"Создан самый маленький в мире FM-передатчик из графена \",\"Эволюция в пробирке \",\"Музыкальный плеер Winamp скоро закроют \",\"Nissan представил два новых концепт-кара – IDx Freeflow и IDx Nismo \",\"Ожидание боли страшнее самой боли \",\"Оружие будущего \",\"В Тихий океан спущен исследовательский зонд «Эдокко-1» \",\"Танец сперматозоидов на первом месте \",\"Создан самый водоотталкивающий материал \",\"Новый водородный концепт Honda FCEV \",\"Богиня в пыли \",\"Обнаружена самая большая космическая структура во Вселенной \",\"За «умным» столом не засидишься \",\"Битва за восьмое чудо России \",\"Ученые научились выявлять опасные стволовые клетки \",\"Знакомства не вслепую \",\"Люксовый кроссовер от Lamborghini \",\"Чем больше знакомых, тем больше мозг? \",\"В Интернете появился «рынок заказных убийств» \",\"Стильный городской электромобиль Urban Pod \",\"Запущена ракета с 29 малыми спутниками \",\"Через три недели на Солнце произойдет «переворот» \",\"Apple готовится к выпуску 12,9-дюймового iPad \",\"Made in Russia: создано лекарство от СПИДа \",\"Выпущен первый в мире вездеход с безвоздушными шинами \",\"Нечеловеческая страсть \",\"Иммунитет борется с собой \",\"Итальянский беспилотник совершил первый полет \",\"Роботы смогут оперировать человеческое сердце \",\"Высококлассный концепт-кар Ford Edge \",\"IQ женщины зависит от ее веса \",\"Составлены short-листы «Премии Рунета-2013» \",\"В Антарктиде обнаружен действующий вулкан \",\"Цифровые эксперименты Войцеха Магиерски \",\"Ученый попытался доказать существование жизни после смерти \",\"Геологическая активность на Марсе продолжалась дольше, чем предполагалось \",\"Неоспоримая красота Сан-Диего \",\"Сегодня состоится запуск марсианского зонда MAVEN (online-трансляция) \",\"Ирреальные просторы \",\"Создана самая подробная карта лесов нашей планеты \",\"Виртуальный концепт-кар Mercedes-Benz AMG Vision Gran Turismo \",\"Комету ISON можно будет увидеть невооружённым глазом \",\"Мирный постапокалипсис в работах Саймона Стэленхага \",\"Проводите отпуск на Земле! \",\"«Ростелеком»  частично заблокировал «ВКонтакте» (upd.) \",\"Электрон оказался совсем круглым \",\"Загадочные миры \",\"Израиль провел модернизацию истребителей F-16I \",\"Телескоп MPG\\u002fESO запечатлел рассеянное скопление в созвездии Киль \",\"Обнаружены нейроны никотиновой «ломки» \",\"Будущее за модульными смартфонами? \",\"Зонд «Мессенджер» сфотографировал кометы ISON и Энке \",\"Красная шапочка родилась 2000 лет назад \",\"Царство мистики \",\"Собак одомашнили европейцы \",\"Российский смартфон YotaPhone  выйдет в продажу в декабре \",\"Гвоздь программы \",\"Что предпочитают игроманы – деньги или секс? \",\"Ученые объяснили стабильность Большого красного пятна на Юпитере \",\"Заработала электростанция, получающая энергию из морских течений \",\"«Печатный» образец печени функционировал 40 дней \",\"«Геометрия» танца \",\"Разработан «плащ-невидимка» нового типа \",\"Депрессия «изнашивает» человеческое тело \",\"Как танк на голову \",\"Алкоголь нового поколения: никакого похмелья и зависимости \",\"Боль от пыток длится вечно \",\"Концепт агрессивного спорткара Lamborghini Perdigon \",\"Новое будущее военных дронов \",\"Археоптерикс мог и не летать \",\"Радиация ставит предел жизни \",\"Умное  колесо сделает велосипед электрическим \",\"Водородная батарея Upp \",\"Камера-мяч для панорамной съёмки \",\"НАСА откажется от услуг российских «Союзов» \",\"Космическая капсула для морских прогулок \",\"Sony анонсировала новые OLED-мониторы \",\"Уточнен состав релятивистских струй черных дыр \",\"Необычный «узловатый» мост построят в китайской провинции Хуань \",\"Apple выпустит iPhone с искривленным экраном \",\"Курите? Прощайтесь с шевелюрой! \",\"В США спустили на воду атомный авианосец нового класса \",\"Как мозг запоминает во сне новую визуальную информацию \",\"Музыка увеличивает производительность солнечных батарей \",\"«Романтика Апокалипсиса»:  и смешно и страшно \",\"ДНК управляет движением грузов по «нанорельсам» \",\"Кошмарные последствия таяния льдов: новая карта Земли \",\"С «Байконура» стартовал «Протон-М» со спутником «Радуга-1М» \",\"Не-гены человека \",\"Война с потеплением \",\"Что не так с подростками? \",\"Ароматные микробы \",\"Мутация в «гене шизофрении» превратила обезьяну в человека \",\"Появились фотографии падения GOCE \",\"Cadillac Estill – футуристический суперкар класса «люкс» \",\"Камера Samsung NX300M – первый Tizen-продукт \",\"Ученые знают, как усилить привлекательность женщин \",\"Необычная комета с шестью хвостами \",\"Mercedes-Benz будущего – брутальный Ener-G-Force \",\"Марио натренирует мозг! \",\"Обнаружена новая часть человеческого тела \",\"Sony показала внутренности PlayStation 4 \",\"Откуда на Луне моря \",\"Первый металлический пистолет, напечатанный на 3D-принтере \",\"Космическая хроника за октябрь \",\"Найден ген, ускоряющий регенерацию \",\"В галактике NGC 6984 образовалась сверхновая \",\"Приближается генетическая революция \",\"Объявлены российские цены на новые планшеты Apple \",\"Blade Glider – футуристический концепт от Nissan \",\"Обломки спутника GOCE рухнули в океан \",\"Что такое MAVEN? \",\"Небеса над вулканом Мауна-Кеа \",\"Небесное тело легче воды озадачило астрономов \",\"Как из-под воды \",\"Ученые знают, как доставить лекарства прямо в раковые клетки \",\"Создана новая карта теплового излучения галактической пыли \",\"Последняя битва \",\"Миссия «Чанъэ-3»: Китай хочет утвердиться в качестве космической сверхдержавы \",\"В Instagram теперь можно обмениваться фото и видео в личных сообщениях \",\"Неполадки на орбите \",\"Гейзеры Европы \",\"В останках сверхновой впервые найдены соединения аргона \",\"Большая Вселенная как на ладони \",\"Goji Play: занятия на кардиотренажерах можно совместить с видеоигрой \",\"Психоделические работы Николая Лэмма \",\"Беспилотный автомобиль Xchange – комфорт и технологичность \",\"Цукерберг и Мильнер учредят крупнейшую в мире премию по математике \",\"Концепция кладбища-небоскреба \",\"Портрет воина \",\"«Чанъэ-3» сделал фото Земли в высоком разрешении \",\"Впечатляющие концепты iPhone Air и изогнутого iPhone 6c \",\"Продукты против суицида \",\"Вспомнить все: дежавю \",\"Биоручка нарисует новые костные ткани \",\"Внешность инопланетян \",\"Большие последствия маленькой войны \",\"DARPA разрабатывает гигантский складывающийся телескоп \",\"Созданы самые тонкие механические часы в мире \",\"NASA показало нового робота \",\"Более 100 тысяч случаев рака могут быть связаны с загрязнением воды \",\"В ранней Вселенной могла зародиться жизнь \",\"Участь Атлантиды \",\"Рейтинг самых популярных роликов YouTube за 2013 год \",\"Как устроены планеты \",\"«Умное» кольцо Smarty Ring – новый конкурент смарт-часов \",\"Twitter подвел итоги уходящего года \",\"Чехол для смартфона с подушками безопасности \",\"Обнаружен самый маленький в мире многоклеточный организм \",\"Запредельные пейзажи \",\"«Мигающие» очки помогут расслабить глаза \",\"Фотографирование не помогает запоминать объекты \",\"Кому старость ? в радость \",\"Подземный огонь \",\"Россия поставила на боевое дежурство новейшую РЛС \",\"Обнаружен астероид диаметром 600 метров \",\"Бездыханные руины или бескрайние мегаполисы \",\"Facebook отключил трансляцию записей из «ВКонтакте» \",\"Получено рекордно четкое изображение галактики M82 \",\"Парящие киты и влюбленные романтики \",\"Лучший новогодний подарок в мире \",\"В 100 миллионах световых лет от Земли взрывается необычная сверхновая \",\"Утвержден новый порядок присвоения ученых званий \",\"Обнаружен сверхзаразный штамм китайского птичьего гриппа H7N9 \",\"Создана «мышка», управляемая языком и ягодицами \",\"На Солнце обнаружены гигантские вихри плазмы \",\"Новая летающая лаборатория на базе Як-42Д \",\"Ученые нашли лекарство, которое поможет в борьбе с  раком мозга \",\"Установлен новый мировой рекорд минусовой температуры \",\"В советском метеорите нашли секрет светящихся «молекулярных» алмазов \",\"Как выглядят 17 триллионов долларов? \",\"На севере Англии открылся заповедник ночного неба \",\"Абсурд, иллюзия и обман \",\"РИА Новости ликвидировали из экономических соображений \",\"«Яндекс» опубликовал статистику поисковых запросов 2013 года \",\"Обнаружена новая мутация гена у онкологических больных \",\"Трактор будущего ? Y-Concept YT01 Advanced Tractor \",\"Разгаданы тайны свойств алмазов \",\"Обнаружена двойная черная дыра \",\"Космическая хроника за ноябрь \",\"Мыслить креативно помогут пробежки и велопрогулки \",\"Суицидальная попытка молодости «портит» дальнейшую жизнь \",\"Хакеры украли 2 млн паролей пользователей Facebook, Twitter и «Одноклассников» \",\"Челябинский метеорит летел к нам больше миллиона лет \",\"Ученые прочитали древнейшую ДНК человека \",\"Двухсторонний USB-коннектор нового поколения \",\"Рост человека можно определить по голосу \",\"Космическая смерть \",\"Через 30 лет средняя продолжительность жизни достигнет 120 лет \",\"Mustang нового поколения от компании Ford уже в 2015 году \",\"В Конгрессе США заговорили об НЛО \",\"«Кассини» снял шестигранный вихрь на Сатурне \",\"Создаем собственную криптовалюту \",\"Мужской мозг отличается от женского. Чем? \",\"Крах иллюзий \",\"DARPA излечит неврологические расстройства и вернет память \",\"Этапы эволюции: пралюди \",\"Audi сделает концепты Nanuk и Sport Quattro серийными \",\"«Безграничный» iPhone+ от ADR Studio \",\"Больше мяса \",\"Краткая жизнь без любви \",\"Кариес предотвратят… леденцы! \",\"«Хаббл» обнаружил воду на пяти экзопланетах \",\"SpaceX вывела на орбиту первый коммерческий спутник \",\"Марс без детей \",\"Ржавые и покинутые \",\"Ученые впервые телепортировали «разнородные» фотоны \",\"Птицы-обманщики \",\"Ученые впервые извлекли из бактерии полный центр фотосинтеза \",\"Израиль планирует заменить старые летающие танкеры новыми KC-46A \",\"Молодо – не значит зелено \",\"Навязчивые сообщества «ВКонтакте» будут наказаны \",\"ISON – шоу продолжается! \",\"Ученые установили, на что распадается бозон Хиггса \",\"Китайский аппарат «Чанъэ-3» с луноходом запустят 2 декабря \",\"Британцы  заявляют, что видели НЛО \",\"«Новогодний подарок» от ISON \",\"Далеко не пустынный мираж \",\"Ученые из ЦЕРН  проверят теорию существования антигравитации \",\"Ученые объяснили появление областей хаоса на спутнике Юпитера \",\"Запуск китайского зонда «Чанъэ-3» \",\"Бури на Солнце ? бури на Земле \",\"Марс – это гигантская помпа \",\"Разработан метод выращивания «индивидуальной» костной ткани \",\"Amazon будет доставлять товары на беспилотниках \",\"Пять лет до старта \",\"Особенности современной сексуальной жизни \",\"Самый маленький в мире прибор ночного видения для смартфонов \",\"Suba-ROO: прыгающий покоритель бездорожья \",\"Сегодня комета ISON пройдет на минимальном расстоянии от Солнца \",\"На Луне хотят вырастить базилик и репу \",\"GTA: San Andreas – на мобильных устройствах уже в декабре \",\"Электровертолет E-Volo VC200 успешно прошел летные испытания \",\"Ученый-спортсмен за 24 часа похудел на 11 кг \",\"9 самых странных экзопланет \",\"Судьба «Икара»: комета ISON испустила дух \",\"Телескоп VLT  заснял Драконью голову \",\"Ученые выяснили: для счастья нужно $35,5 тыс. в год \",\"Эра драконов \",\"Искусственную протоклетку удалось «оживить» \",\"Концепт будущего ситикара Suzuki A:Wind \",\"Европа и Вселенная \",\"Curiosity доказал существование озера на Марсе \",\"К Луне через Венеру \",\"В сотню раз быстрее радио \",\"Парашют Д-10П – прыжки со сверхнизких высот \",\"Метеоритом по голове \",\"Китай успешно запустил в космос первый боливийский спутник \",\"Intel Edison: компьютер размером с SD-карту \",\"В Помпеях обедали жирафом \",\"Ученые определили скорость, с которой дул волк в «Трех поросятах» \",\"Собака – это живой компас! \",\"Голограммы в мобильных телефонах станут реальностью \",\"Индия запустила собственную ракету с криогенным двигателем \",\"Жизнь гения и числа Фибоначчи \",\"Тайна извержения супервулканов раскрыта \",\"Эффект зарядки для мозга \",\"Америка оказалась родиной тараканов \",\"Нашумевший апокалипсис 2040 года отменяется! \",\"Весенний пик темной материи \",\"Найдены авторы таинственных кругов на полях \",\"Дикие дети \",\"iOptik: контактные линзы дополненной реальности \",\"Мини-нептуны \",\"Гусеницы и табак \",\"Предок львов и медведей весил всего один килограмм \",\"Появилась стальная версия смарт-часов Pebble \",\"Мигранты «засветились» через Facebook \",\"«Кеплер» нашел еще 472 планеты \",\"В ОАЭ построят первый арабский спутник \",\"Как контролировать вес в новогодние праздники \",\"Год Змеи оказался Годом Дрона \",\"EQUAL: мини-автомобиль для инвалидов-колясочников \",\"Капитал здоровья копится в школе \",\"Маловато будет? \",\"Самолеты ? 2013 \",\"Волгоградская битва \",\"Эффект коктейльной вечеринки \",\"Интересные астрономические явления 2014 года \",\"Топ научных открытий 2013 года \",\"На Землю упал пятиметровый астероид \",\"Средство от хронической боли на основе китайских снадобий \",\"Пришельца из будущего ищут в Интернете \",\"Как замедлить цирроз печени при гепатите С \",\"Можно ли создать вокруг Земли кольца, как у Сатурна? \",\"Спутник связи «Экспресс-АМ5» выведен на орбиту \",\"NASA: о будущем межпланетной лазерной связи \",\"NASA опубликовало 17000 фотографий программы «Аполлон» \",\"Предшественницы предшественниц \",\"Энергия лунной ночи \",\"Космический мусор будут сжигать лазерами \",\"NASA разработало робота для изучения Титана \",\"Китайские спутники вытеснят американцев \",\"Концептуальный проект для Катара от архитектора Сантьяго Калатрава \",\"У Алишера Усманова есть претензии к Дурову \",\"Пассажиры снова начнут летать быстрее звука \",\"Роскомнадзор намерен контролировать контент компьютерных игр \",\"Огонь и агония \",\"Ультралюксовый Jaguar C-X17 Concept 2013 \",\"Крупнейшие правообладатели готовят иски к «ВКонтакте» \",\"Игра с предложением руки и сердца \",\"Южный полюс покорился велосипеду \",\"Сверхурочная работа негативно отражается на умственной деятельности \",\"Дроны: пособие по выживанию \",\"Одним паразитом больше \",\"На Солнце всё спокойно \",\"С ВИЧ можно прожить до 70 лет \",\"Женский мозг взрослеет на 10 лет раньше мужского \",\"Создана безболезненная замена шприцу \",\"Как избавиться от марсианской пыли? \",\"Белый YotaPhone отправится на доработку \",\"Физики открывают шампанское \",\"Мини-зарядник для ноутбуков \",\"Динозавры страдали от гриппа? \",\"«Телохранитель» для смартфона обеспечит безопасность пользователя \",\"Кометы столетий \",\"Будущего у электромобилей нет \",\"Синий свет улучшает работу мозга \",\"Сноуден: «Автоматизированный контроль превосходит все фантазии Джорджа Оруэлла в романе «1984» \",\"Интернет ? электронный наркотик? \",\"Glyph: футуристический шлем виртуальной реальности \",\"В сети появилось первое изображение новой Lada Priora \",\"Нуждаешься в помощи – не мойся и выкинь дезодорант! \",\"Билл Гейтс инвестирует в «мочевую зарядку» для смартфонов \",\"У вас лишний вес? Обретите счастье в любви! \",\"Ахиллесова пята мозга \",\"Что увидели камеры Google в уходящем году \",\"Астероид, открытый в 19 веке, оказался металлическим \",\"Грипп: Мужчины действительно страдают больше \",\"Топ-10 фильмов с отличными устаревшими спецэффектами \",\"«Нефритовый заяц» прислал фотографии с Луны \",\"Британец с пересаженным сердцем установил мировой рекорд по продолжительности жизни \",\"Четыре матерных слова, которые запрещены к публикации в СМИ \",\"Санта Клаус раздает подарки онлайн \",\"Битбокс голосу не повредит \",\"Чтение меняет мозг \",\"Проведена пересадка первого в мире полностью автономного искусственного сердца \",\"Новая российская соцсеть «Рустория» будет платить своим пользователям \",\"Невозможная архитектура \",\"Сноуден: США пытаются восстановить доверие общества к шпионажу спецслужб \",\"Google научит правильно общаться \",\"Почему Google Chrome заблокировал РИА Новости \",\"На юге Гренландии обнаружено незамерзающее подледное озеро \",\"Электрошок сотрет неприятные воспоминания \",\"Созданы «солнечные» окна повышенной эффективности \",\"Мужчина не должен болеть! \",\"Астрономы создали 3D-модель полярного сияния \",\"Добавит ли вера здоровья? \",\"Спецсвязь ФСО РФ заплатит порядка 32 млн рублей за мониторинг СМИ \",\"Голод улучшает умственные способности \",\"Установлен новый рекорд длительности работы в открытом космосе \",\"Научные прорывы будущего года \",\"Дворники на ультразвуке \",\"Неприкаянные души Адама Хоуи \",\"Пять инноваций, которые изменят нашу жизнь \",\"Обнаружены две самых далеких сверхъярких сверхновых \",\"Россия теряет позиции в сфере научного космоса \",\"Устройство, расшифровывающее собачью «речь» \",\"«Зеленая» нефть \",\"Роскошный концепт Сadillac Elmiraj, созданный с помощью 3D-сканирования \",\"SMS-сообщение отправили с помощью водки \",\"Иммунотерапия рака – научный прорыв 2013 года \",\"«Умное» зеркало поднимет настроение \",\"Комплекс Дон Жуана \",\"Mini представила концепт-кар John Cooper Works \",\"Звери, которые умеют смеяться \",\"Мышиная моторика \",\"Нейронный архиватор \",\"Сибирские неандертальцы занимались инцестом \",\"Ученые повернули вспять процесс старения \",\"Поезд, не останавливаясь, подберет пассажиров \",\"Китайские врачи пришили оторванную кисть к лодыжке пациента \",\"Яблоко против инфаркта \",\"Охотник за звездами \",\"Миллионы в черную дыру \",\"Подкаблучники ? причина разводов \",\"Бриллиантовая Антарктида \",\"Иллюзия младенца \",\"Устал – сейчас проверим! \",\"Samsung Smartphone GamePad: игровой пульт для смартфонов \",\"«Хаббл» рассмотрел световое эхо переменной звезды \",\"Новый логопедический тренажер для детей \",\"Рейтинг лучших университетов стран БРИКС \",\"Растение, которое поглощает радиацию \",\"Lego-автомобиль с воздушным двигателем \",\"Vivo Xplay 3S: первый в мире смартфон с экраном Quad HD \",\"Реки радиации \",\"Экипировка супергероя \",\"Google купил разработчика военных роботов Boston Dynamics \",\"Создана уникальная тестовая модель мозга \",\"Под звездным небом \",\"«ВКонтакте» легализует музыкальные клипы \",\"Ученые создали гиперчувствительный электронный «нос» \",\"Эйнштейн среди жеребцов \",\"Витамины не спасут от инсульта и не улучшат память \",\"Боевая готовность \",\"Художники создали форпост из 200 тысяч LEGO-деталей по мотивам «Властелина Колец» \",\"Племя кодеров \",\"Пингвины в пробке \",\"От смеха можно и умереть \",\"Apple представила в iTunes «Лучшее 2013 года» \",\"Жизнь «без сознания» \",\"Найдена кость руки человека возрастом в 1,4 млн лет \",\"Online: Запуск космической обсерватории Gaia \",\"Запуск корабля Cygnus к МКС перенесен на 2014 год \",\"NASA показало новое видео с роботом-пауком RoboSimian \",\"Приложение для смартфона проведет диагностику по плачу ребенка \",\"Зонд «Розетта» вышел на связь после долгой «спячки» \",\"Камень, появившийся из «ниоткуда», имеет уникальный состав \",\"Нейроны на ремонте \",\"Смартфоны нарушают режим сна больше всего \",\"«Пробуждение Розетты» \",\"Власть гласных \",\"Катастрофы из океана \",\"Рейтинг худших паролей 2013 года \",\"Теория черепа эмбриона: миф или реальность? \",\"Просто добавь гусеницы \",\"С Байконура запустят первый украинский спутник связи «Лыбидь» \",\"Лазеры изобличают фальшивки \",\"Они слишком много знают… \",\"Новостной дайджест за 21 января \",\"Волны над Венерой \",\"Антиводород в кармане \",\"Откуда взялись расы? \",\"Появились новые снимки облаков на Марсе \",\"Банкоматы останутся без защиты \",\"Nissan Sports Sedan – концепт с прицелом на будущее \",\"Сегодня космический зонд «Розетта» выйдет из «спячки» \",\"Ложка существует \",\"Анализ ДНК раскрыл одну из загадок Титаника \",\"Квазар в созвездии Кита помог раскрыть неизвестные детали «паутины» Вселенной \",\"Наногубки моют чище \",\"Байконур – лидер по количеству проведенных запусков в 2013 году \",\"Дуров: вбрасываешь, смотришь реакцию \",\"Восстановлен рецепт меда викингов \",\"Ультрафиолет снижает артериальное давление и продлевает жизнь \",\"Запуск телескопа Gaia: оставшееся за кадром \",\"Физикам удалось заглянуть в ящик Шредингера \",\"В Сеть попали фото Sony Xperia Z2 \",\"В Сеть утекли фото интерфейса нового Samsung Galaxy S5 \",\"Холодильник рассылает спам \",\"Рост до смерти \",\"Карлик и его планета \",\"Нестандартное мышление комиков объясняется их легким безумием \",\"Google разработал контактные линзы для диабетиков \",\"В погоне за облаками \",\"Соцсеть «ВКонтакте» приступила к легализации пиратских фильмов \",\"Эластичные сенсоры ? революция в нанотехнологии! \",\"Китайцы разгадали загадку шаровой молнии \",\"Запуск «Протона-М» со спутником «ТуркСат-4А» назначен на 15 февраля \",\"Музыкальная шкатулка из 3D-принтера \",\"Телевизор опасен для женщин \",\"Сезон космической «рыбалки» откроется в феврале \",\"Орбиту МКС подняли на 2 километра \",\"Дайверская маска превратит человека в рыбу \",\"Стоит ли опасаться квантовых компьютеров? \",\"Гомосексуалов оказалось гораздо меньше \",\"На Солнце зафиксирован мощный выброс плазмы \",\"Секс улучшает работу мозга \",\"Впервые найдена планета у двойника Солнца в открытом скоплении \",\"Зевать ? не перезевать \",\"В созвездии Единорога найдена «невидимая» черная дыра \",\"Люди в поисках собратьев \",\"Коррекция орбиты МКС перенесена из-за космического мусора \",\"Шалость удалась \",\"Генная терапия вернула зрение \",\"Химики создали искусственную живую клетку \",\"Пошли свое имя в космос! \",\"Стартует регистрация доменов в зонах .сайт и .онлайн \",\"Россия на 44-м месте в рейтинге доступности, качества и разнообразия еды \",\"Сколько длится мгновение ока? \",\"Фейсбук теряет пользователей \",\"Роскошный концепт Infiniti Q50 Eau Rouge \",\"Буддистская биология \",\"«Яндекс» получил доступ к публичным данным Facebook \",\"Махни рукой ? заряди мобильник! \",\"Почему люди живут так долго? \",\"Без пяти минут апокалипсис \",\"В Gran Turismo 6 появился роскошный концепт-кар Toyota FT-1 \",\"Летние миражи \",\"У детей-аутистов «раздельный» слух и зрение \",\"Студенты создали стиральную машину, работающую без воды \",\"Удивительные аксессуары для коктейля \",\"Восставшие из-под земли \",\"Китайские генетики предложат родителям выбрать самых одаренных эмбрионов \",\"Моделирование апокалипсиса \",\"Марс требует денег \",\"Интернет для роботов \",\"Кровь, диета и все-все-все \",\"Microsoft планирует выпустить Windows 9 в апреле 2015 года \",\"Александра Македонского отравили? \",\"Концепт 12,9-дюймового iPad Pro \",\"Гигантский 3D принтер строит дом за 24 часа \",\"Skinsuit: новый костюм для космонавтов \",\"«Черный рыцарь» ? новейший робот-трансформер \",\"Рыбы пожирают ласточек прямо на лету! \",\"Google отдает своих клиентов спамерам \",\"Дары небес \",\"Корабль SpaceShipTwo установил новый рекорд скорости \",\"Глобальный Интернет может исчезнуть \",\"Голубая Луна \",\"Уличные страсти \",\"Samsung тайно представил складной 5,68-дюймовый AMOLED-дисплей \",\"Вулканический свет \",\"Создана «суперлинза» для передачи электричества на расстояние \",\"Что скрывается за шестым чувством? \",\"Полувиртуальный райд \",\"Facebook откажется от «рекламных новостей» \",\"«ВКонтакте» завис, или прогнозы Николая Дурова \",\"Почему атлеты ведут себя подобно Кинг-Конгу? \",\"Мужчины все-таки выживут \",\"Математик из Казахстана заявил, что решил одну из задач тысячелетия \",\"Найден второй по величине осколок челябинского метеорита \",\"Пикап с кузовом изо льда \",\"Амнезия, которой страдают все \",\"Забавные перевоплощения с FaceRig \",\"Сбой «ВКонтакте». Хроника \",\"Новогодняя пыль от ISON \",\"Травмы позвоночника попробуют лечить при помощи стволовых клеток \",\"«Википедия» опубликовала рейтинг запросов за 2013 год \",\"Разработан новый метод выращивания стволовых клеток \",\"Левитация с помощью ультразвука \",\"Клей для разбитого сердца \",\"Идеальные миры \",\"«Гравитация» лидирует по номинациям на BAFTA \",\"Notch ? сенсор, который записывает вашу жизнь \",\"В Сеть попало фото корпуса iPhone 6 \",\"Компьютер взломал «код бестселлера» \",\"Механические батареи \",\"В Канаде зафиксирована первая смерть от птичьего гриппа \",\"Ученые создали быстрорастущую форму тополя для производства биотоплива \",\"Случайные знакомства с гарантией безопасности \",\"Ожирение стало всемирной эпидемией \",\"Создана рекордно точная трехмерная карта Вселенной \",\"Будущее кроссоверов Volvo: Concept XC Coupe \",\"Содержательные горы \",\"Снова изобрели колесо \",\"В остатке сверхновой обнаружена «пылевая фабрика» \",\"Пиратский браузер \",\"Обнаружен газовый «двойник» Земли \",\"На Землю надвигается магнитная буря! \",\"Телескоп WISE открыл первый астероид после «спячки» \",\"Черная магия \",\"«Чукча» ? не читатель, «чукча» ? писатель! \",\"В США создали «умную» зубную щетку \",\"Водород для мобильника \",\"Коричневый ураган \",\"Звезда в звезде \",\"Скейт из будущего представили на CES \",\"Наноробот поможет в борьбе с раком \",\"Растения используют законы квантовой механики \",\"Когда сдвигаются вулканы \",\"Из ночи в день и снова в ночь \",\"Как появились кости \",\"Кухонная плита с интерактивным сенсорным экраном \",\"Беспилотник с когтями \",\"Обнаружен коричневый карлик с красными небесами \",\"Ученые стали читать меньше научных статей \",\"Дмитрий Ольшанский: «Сегодня романы мало кто пишет, поэтому и романтических отношений в современном мире почти нет» \",\"В России могут запретить шутеры \",\"«ВКонтакте» активизировались мошенники с аккаунтами-двойниками – как с ними бороться? \",\"Smart Sensing – «умная» ткань для одежды нового поколения \",\"Жизнь без Луны \",\"Уникальный случай Стивена Хокинга \",\"Загадка кругов на полях \",\"Вулкан «сохранил» динозавров \",\"Facebook был известен еще в 1902 году \",\"«Кеплер» обнаружил «шатающуюся» планету с кривой орбитой \",\"Как темнота обостряет слух \",\"МФТИ – первый российский вуз, разместивший лекции на iTunes U \",\"Вместо Луны \",\"Семь самых необычных патентов Google \",\"Впервые человек получил биоруку, которая может чувствовать \",\"Верблюжьи кости противоречат Библии \",\"На Марсе обнаружили свежий кратер \",\"Проблемы контакта \",\"Самое холодное место во Вселенной появится на МКС \",\"Восстание машин \",\"Антинаучные мифы и их разоблачение \",\"«Умные часы» Apple могут получить солнечные батареи \",\"Мужчины и женщины видят совершенно разные сны \",\"Старейший храм Древнего Рима раскрывает свои тайны \",\"В Южной Корее построят парк роботов Robot Land \",\"ISS-Above – светодиодный «детектор МКС» \",\"Физики взялись за соцсети \",\"Кости помогли создать сверхлегкую керамику с прочностью стали \",\"Зараза в дыму \",\"Капли жизни \",\"ВОЗ: в мире стремительно растет заболеваемость раком \",\"Активность мозга может предсказать выбор человека \",\"О чем думает отрубленная голова человека? \",\"Приморские астрономы открыли новый астероид \",\"Управлять смартфоном одним взглядом \",\"Новое препятствие для марсохода \",\"Акционеры «ВКонтакте» нашли замену Дурову \",\"Полиция сможет дистанционно останавливать машины \",\"На NASA подали в суд, требуя исследовать странный камень на Марсе \",\"Числа, которые правят миром \",\"NASA нужны добровольцы, которые помогут найти «эмбрионы» планетных систем \",\"Звуковая карта мозга поможет прочесть мысли \",\"Односторонний звук ? находка для шпиона \",\"Сообщества «ВКонтакте», спекулирующие на теме Евромайдана, заблокируют \",\"Министр образования Ливанов предложил принять новый закон о науке \",\"Сменить Дурова или нет – акционеры «ВКонтакте» разошлись во мнениях \",\"Глобальное потепление на Земле отменяется \",\"Круглый ковчег вызвал возмущение у верующих \",\"«Повелитель стратосферы». Дубль 2! \",\"Одинаковый запах = хорошая семья \",\"Большие сперматозоиды оказались самыми медленными \",\"Шиномонтаж для марсохода \",\"Сегодня «Прогресс М-20М» отстыкуют от МКС и отправят «в свободный полет» \",\"Создатели игры Angry Birds отрицают связи со спецслужбами \",\"Самые короткие научные статьи \",\"Проморолик с Ван Даммом побил рекорд на YouTube и принес Volvo $170 млн \",\"Революция в медицине: открыт простой способ получения стволовых клеток! \",\"«Умный» бюстгальтер расстегивается только по любви \",\"Клеточная алхимия \",\"Создана первая в мире карта поверхности коричневого карлика \",\"Астрономы нашли сразу шесть «галактик-медуз» \",\"Женская интуиция – это миф \",\"Мы на 1\\u002f5 неандертальцы \",\"Экстремистские сайты будут блокироваться в течение часа и без предупреждения \",\"Скромное обаяние апокалипсиса \",\"Обшивка МКС разрушается от космической радиации \",\"Магнит с одним полюсом \",\"«Засветился» планшет Samsung Galaxy Tab 4 \",\"Смертельно опасная аллергия на арахис побеждена \",\"Кому нужна космическая станция? \",\"В Сети появилось описание «умных очков» Samsung Galaxy Glass \",\"Голографические создания реагируют на людей \",\"Европа в эпоху охоты \",\"Звезды как пули \",\"Коровы получат рюкзаки для производства электричества \",\"iPhone 12 Pro Max: приоткрываем завесу над новым флагманом от Apple \",\"Узники, отрицающие свою вину, отказываются от последней трапезы \",\"Почеши себя в зеркале! \",\"Южная Корея запустит мобильную сеть 5G \",\"Искусственные нейроны помогут создать первый компьютерный мозг \",\"Астрономы обнаружили гигантскую космическую «реку» из водорода \",\"Глава МЧС пообещал молодежи «космические одиссеи» \",\"Супер-туберкулез из Самары \",\"Юный каньон \",\"На «Фукусиме» создадут вечную мерзлоту \",\"Книга передает переживания героя с помощью сенсоров \",\"New Horizons готовится ко встрече с Плутоном \",\"Челябинский метеорит оказался ржавым \",\"Возникновение шизофрении имеет генетическую природу \",\"Ракета Xombie научилась выбирать место посадки \",\"Формирование памяти в мозгу сняли на видео в реальном времени \",\"Ноев ковчег был гигантской круглой лодкой \",\"Земля станет непригодной для жизни через 1,5 млрд лет \",\"Южная Корея планирует создать на Луне обитаемую станцию \",\"Российские ученые работают над созданием робота-аватара и «умных» пуль \",\"Чужие и хищники \",\"Создано 3D-изображение мозга знаменитого пациента \",\"«Железная» эволюция \",\"Багровые помидоры (ГМО) вскоре поступят в магазины \",\"Проезд в транспорте можно будет оплатить с помощью мобильного \",\"Учителя следят за школьниками в соцсетях \",\"Российские космонавты снова попробуют установить снаружи МКС две видеокамеры \",\"Дурные сны могут стать реальностью \",\"Google покупает разработчика систем искусственного интеллекта DeepMind \",\"Россия и США спасут мир от апокалипсиса \",\"Чума напомнила о себе \",\"Олени не забывают о Железном Занавесе \",\"Snapdragon 810 станет первым 8-ядерным процессором Qualcomm \",\"На Марсе нашли пресную воду \",\"NASA запустило в космос спутник связи нового поколения \",\"Apple может выпустить две модели iPhone с большими экранами \",\"Отмывание денег сэкономит миллиарды долларов \",\"Россия стала лидером по уровню рекламного шума на телевидении \",\"Заразный рак собак \",\"Новые жертвы знаменитых убийц XIX века \",\"На поле битвы \",\"Стивен Хокинг против черных дыр \",\"Московский «Мегафон» включит LTE владельцам iPhone 5S\\u002f5C \",\"Медицина ? третья по популярности причина смерти \",\"Кольцо на большом пальце превратит ладонь в смартфон \",\"Рентгеновское зрение позволило заглянуть внутрь человека \",\"Планеты, которые подходят для жизни больше, чем Земля \",\"Компании, о которых вы не слышали, знают о вас все \",\"Медведеву в «МИСиС» рассказали  про «шапку-невидимку» \",\"Дуров продал свою долю «ВКонтакте» \",\"Роскомнадзор заблокировал LiveJournal за экстремизм \",\"Роботы станут идеальными партнерами людей \",\"Депрессивные люди родом из счастливого детства \",\"Причина любви к глянцу – основной инстинкт \",\"На Луне обнаружен объект, похожий на базу инопланетян \",\"Агрессивнее прежнего \",\"Головы лондонских гладиаторов бросали собакам \",\"Обмен телами стал реальностью \",\"Илья Перекопский покинул пост замгендиректора «ВКонтакте» \",\"Созданы воздушные шары для похудения \",\"Ужасная десятка: страшные инструменты прошлого \",\"В галактике M82 в созвездии Большая Медведица взорвалась сверхновая \",\"На карликовой планете Церера найден водяной пар \",\"Новые часы бьют все рекорды \",\"Собачье сердце, собачья голова \",\"На Amazon засветилась ПК-версия GTA V \",\"Мобильник может узнать владельца по ушам \",\"Акции Apple упали на 8% \",\"В течение месяца Дуров может покинуть пост гендиректора «ВКонтакте» \",\"На китайском луноходе «Нефритовый заяц» обнаружена неисправность \",\"Россия отправит на Луну три космических аппарата \",\"Похороны в космосе ? по карману каждому \",\"Астрономы обнаружили рекордный гамма-всплеск \",\"Live: Unpacked 5 \",\"На Indiegogo собрали $40 тыс на «умную» розетку \",\"Марк Цукерберг рассказал, что он собирается делать с WhatsApp \",\"Запущен новейший метеорологический спутник \",\"При высокой скорости вращения спиральные галактики «сплющиваются» \",\"Растения как химзавод \",\"В сеть попали фото часов Google Watch от Motorola \",\"Юрий Гнедин: «Мы живем в эпоху революции физики» \",\"Создана нанокерамика со свойствами природной кости \",\"Загадка появления миражей \",\"Как превратить шланг в саксофон, а дерево ? в оркестр \",\"В онлайн-галерее Google появились новые необычные карты \",\"Великие Американские Стены посрамят китайцев? \",\"Черная дыра нарушила энергетический предел \",\"Вслед за iOS роуминг-сервис Roamer выпустил новую Android-версию \",\"Закон о регистрации сайтов в Роскомнадзоре принят в первом чтении \",\"Появился новый перспективный и дешевый метод печати живых клеток \",\"Мобильники будут работать на сахаре \",\"Future Control – устройство, предсказывающее будущее \",\"На Землю надвигается мощный метеоритный дождь \",\"Концепт-кар Hyundai Intrado с силовой установкой на топливных элементах \",\"Гадание по «Твиттеру» \",\"Астероид на гарпуне \",\"В США могут разрешить генетически модифицировать детей \",\"В МФТИ создадут первый российский прибор для исследования Юпитера \",\"Котята с бомбами ? секретное оружие немцев в XVI веке \",\"Госдума обяжет регистрировать сайты в Роскомнадзоре \",\"Фонд UCP продолжит спор с «ВКонтакте» в суде \",\"Rolls-Royce разрабатывает беспилотные грузовые корабли \",\"Астрономы NASA открыли 715 новых планет \",\"Купол с чистым воздухом для Пекина \",\"Опровергнута возможность существования жизни на двух суперземлях \",\"Это странное слово STENDEC \",\"Таймлапс: огни Лондона \",\"Boeing Black – «самоуничтожающийся» смартфон для спецслужб \",\"Тест на смерть \",\"Ученые готовятся к созданию бионического мозга \",\"Метеорит доказывает существование воды на Марсе \",\"Samsung представил смартфон Galaxy S5 \",\"Падения «Протонов» – человеческий фактор \",\"Самому древнему предмету на Земле ? 4,4 млрд лет \",\"На Солнце произошла экстремально мощная рентгеновская вспышка \",\"Как из химического «супа» появились живые организмы? \",\"«Ангара» у старта \",\"Мы с вами знакомы? \",\"Эйнштейн о теории стационарной Вселенной \",\"Зараженные воды Фукусимы вскоре достигнут берегов Америки \",\"Российские научные журналы поборются за господдержку \",\"Физики раскрыли тайну рождения кварков \",\"Ученые «напрямую» увидели пары воды в атмосфере экзопланеты \",\"Россия и Япония вместе построят космический телескоп \",\"Внутри собаки \",\"Google анонсировал смартфон со встроенным 3D-сканером \",\"Интернет ускорится во много раз благодаря новому лазеру \",\"Обнаружены подавляющие страх нейроны \",\"Можно ли вернуть динозавров, неандертальцев и мамонтов? \",\"Ученые считают, что колбаса с детскими экскрементами – это полезно \",\"«Мастер и Маргарита» ? роман общечеловеческий \",\"Хочешь похудеть или бросить курить? Играй в Тетрис! \",\"Страничка в Facebook станет могильным камнем \",\"Q-Warrior: шлем с информационным дисплеем для солдат \",\"В Google+ состоится видеовстреча с космонавтом Федором Юрчихиным \",\"Космические лифты – больше, чем научно-фантастический вымысел \",\"Samsung представил второе поколение «умных часов» \",\"Живое мясо из 3D-принтера \",\"Люди и машины достигнут сингулярности в 2029 году \",\"Сбои в работе WhatsApp стали разрушительным трамплином для Telegram \",\"Альтруистическая слизь \",\"На MWC представили второе поколение YotaPhone \",\"Астрономы впервые увидели вращение соседней галактики \",\"Растения подключат к Интернету \",\"Ученые: марихуана защищает иммунную систему от ВИЧ \",\"Nokia Treasure Tag – гаджет для поиска потерянных ключей \",\"Еще шаг к разгадке жизни \",\"Наступление \",\"Facebook покупает за $16 млрд мессенджер WhatsApp \",\"В Шри-Ланке построят крупнейший в мире вертикальный сад \",\"На «Оборонэкспо» впервые представят зенитный комплекс С-400 \",\"Pheme: слухи из соцсетей можно будет проверять на правдивость \",\"Магнонная голография миниатюризирует компьютеры \",\"Фантастические изобретения Никола Теслы \",\"В США поступил в продажу «умный» пистолет \",\"Нечестность и творчество ? две стороны одной медали? \",\"Головная боль и стресс провоцируют друг друга \",\"Запущен навигационный спутник GPS нового поколения \",\"Заживление ран ускорили с помощью синтетических белков \",\"Переменчивая Исландия \",\"Из-за глобального потепления Земля постепенно перестает отражать свет \",\"Зонд LADEE отправил на Землю первые снимки Луны \",\"Для развития многоклеточной жизни кислород оказался не нужен \",\"Птичий грипп, год 1918-й \",\"Надежда для мертвого моря \",\"Стивен Хокинг может выздороветь \",\"Наука любви с первого взгляда \",\"Создана компьютерная игра, улучшающая зрение \",\"Депрессию определяют по слюне \",\"Разглядеть астероид 2000 EM26 не удалось \",\"Зачем людям помнить сны? \",\"UCP пригрозил Дурову заявлением в органы, а «ВКонтакте» UCP – иском \",\"Издатель Science запускает новый научный журнал с открытым доступом \",\"В небе над Аргентиной взорвался метеорит \",\"Galaxy S5 получит сканер отпечатков пальцев \",\"Пыль жизни \",\"Желтый океан \",\"Гомосексуализм и эволюция: имеют ли «гомо-гены» определенное преимущество? \",\"«Яндекс» запустил прошивку для Android-устройств \",\"Создана пицца с трехлетним сроком годности \",\"Ученые объяснили происхождение польских вампиров \",\"Атомные бомбы ? против астероидов \",\"Полупроводниковый «графен» заменит обычный \",\"Рождение и смерть в камне \",\"Ученые планируют создать молекулярную модель человеческого мозга \",\"Космическая магистраль \",\"Ученые научились «выгонять» раковые клетки из мозга человека \",\"Apple может выпустить устройство, предсказывающее сердечные приступы \",\"Китай планирует построить самый длинный в мире подводный тоннель \",\"Откуда пришли русские? \",\"Отмена закона сыграла на руку убийцам \",\"Вооружен и очень опасен \",\"Live: 18 февраля рядом с Землей пролетит огромный астероид \",\"Алюминий вызывает болезнь Альцгеймера \",\"«Эксмо» подало в суд на «ВКонтакте» \",\"Ученые впервые вырастили человеческие легкие в лаборатории \",\"Ученые: впервые термоядерный синтез вышел в энергетический «плюс» \",\"Правдоподобные фото iPhone 6 оказались концептом iPad Air \",\"Экстремальная наркомания \",\"США оставили «ВКонтакте» в пиратском списке \",\"Составлена геологическая карта спутника Юпитера Ганимеда \",\"Заброшенные станции парижского метро могут «воскреснуть» \",\"Физика трехмерных волос \",\"Анатомия капель дождя \",\"США введут в эксплуатацию крупнейшую в мире солнечную электростанцию \",\"Продолжительность жизни можно предсказать по митохондриям \",\"Интернет-тролли склонны к садизму и психопатии \",\"Когда и откуда Млечный Путь получил спиральные рукава? \",\"«Роботы-термиты» смогут без чертежей построить дом \",\"Правда о ГМО \",\"В Австралии построят крупнейшую волновую электростанцию \",\"Найти дракона \",\"Любовь на атласе \",\"Гены определяют на 40% гомосексуальную ориентацию мужчин \",\"В России планируют ввести новую категорию ЧС – астероидно-кометную опасность \",\"Из App Store удалили клиенты «ВКонтакте» для iPhone и iPad (upd.) \",\"Выходное ожирение \",\"«Прогресс М-20М» затопили в Тихом океане \",\"Гены Черной смерти \",\"Моментальное вымирание \",\"Крокодилы на дереве \",\"Телескопы «Гершель» и «Планк» позволили обнаружить самое древнее скопление галактик \",\"Наномоторы впервые заработали в живой клетке \",\"Дизайнеры создали на Webydo 100 тысяч профессиональных сайтов, не написав ни строчки кода \",\"Железный Человек: настоящее и будущее экзоскелетов \",\"«Хаббл» и «Кассини» сняли полярное сияние на Сатурне \",\"Рост имеет значение \",\"Американцы вывели кошек-вервольфов \",\"Почему Луна «поглощает» лазерный луч? \",\"Космический радиотелескоп «Спектр-Р» попал в Книгу рекордов Гиннесса \",\"Импотенция: неудобные вопросы \",\"«Нефритовый заяц» возобновил работу \",\"Немецкие физики занялись феноменом сморщенной кожи \",\"Самый большой в мире космический телескоп получил последние зеркала \",\"Лучшие кадры \",\"Обнаружена самая древняя звезда во Вселенной \",\"В Москве заработает интеллектуальная транспортная система \",\"Оговорочка по Фрейду \",\"Представлен концепт смартфона Lenovo Nexus 6 \",\"Найти Матрицу \",\"Эра роботов \",\"Распознать человека по запаху \",\"Ученые создали первый микроскоп на запутанных фотонах \",\"Жива. Люблю. До встречи в Рено \",\"Мексика планирует запустить в космос музыкальный спутник \",\"Curiosity почти без проблем пересек песчаные дюны \",\"Судный день в черной дыре \",\"Эффект Галилея получил объяснение ? 400 лет спустя \",\"Ученый: люди познакомятся с инопланетянами через 25 лет \",\"Приложение для Айфона вызывает ночные кошмары \",\"Новые 3D-очки позволят смотреть на одном экране несколько передач \",\"В Китае разработали вакцину от птичьего гриппа типа H7N9 \",\"ЦЕРН планирует построить новый гигантский коллайдер \",\"Телескоп Gaia сделал первые калибровочные снимки \",\"Рассекречено видео первого полета ударного беспилотника Taranis \",\"Ученые предложили внедрить в Новосибирске аэроэстакадный транспорт \",\"Химики в поисках зарина \",\"Доктор Хаус спешит на помощь \",\"Отпечатки ног древних европейцев \",\"В социальной сети «ВКонтакте» произошел очередной сбой \",\"Проект исследования мозга может оказаться в числе научных мегапроектов \",\"Олимпиады-банкроты \",\"Прямая трансляция XXII зимних Олимпийских игр 2014 года в Сочи \",\"Ученые сделали шашлык из броненосцев \",\"Концепт-кар Renault Kwid с беспилотником на борту \",\"В Луну врезался метеорит размером с машину \",\"Фавориты Луны \",\"Студентка расшифровала «адскую мелодию» с картины Босха \",\"Радиоактивная зона \",\"Apple может снять с производства iPad 2 \",\"Сумасшедшая высота \",\"Ученые открыли ген интеллекта \",\"«Умная» подушка от храпа Snore Activated Nudging Pillow \",\"КНДР запустила две ракеты малой дальности \",\"Античный некрополь обнаружен в «маленьких Помпеях» \",\"Чем выше ? тем умнее \",\"Ученые вылечили новорожденного ребенка от ВИЧ \",\"Разрядился телефон? Станцуй! \",\"Мистер Картофельная Голова лучше Барби \",\"Крупнейший динозавр Европы \",\"Как рождаются звезды: от водорода до сверхновой \",\"Гравитационная линза позволила измерить вращение черной дыры \",\"Растения проявляют признаки разума \",\"Специалисты NASA испытали систему дозаправки спутников \",\"На eBay продают бомбардировщик Ту-95МС \",\"Слепые люди «увидели» при помощи ушей \",\"Ядовитые улики \",\"Мутация против СПИДа \",\"Найден естественный механизм защиты Земли от солнечных вспышек \",\"Подписи Дурова на ряде документов «ВКонтакте» оказались поддельными \",\"Китайские химики: моча в бассейне может привести к астме \",\"Нарушено 40-летнее табу на LSD \",\"В ночь на 6 марта мимо Земли пролетит 30-метровый астероид \",\"Facebook может купить производителя дронов Titan Aerospace \",\"«Яндекс» проанализировал время работы 1,5 млн российских организаций \",\"Прохождение большого астероида вблизи Земли \",\"«Хаббл» обнаружил звездные струи спиральной галактики \",\"Пассивное курение губит детские артерии \",\"Обнаружена звездная система с 7 планетами \",\"Откуда ноги растут \",\"Из Америки в Европу \",\"Лекарство Nivolumab позволило «заморозить» растущую опухоль \",\"Стоунхендж ? гигантский доисторический ксилофон? \",\"Ученые открыли еще три «суперземли» в зоне обитаемости \",\"Украинский кризис не затронет МКС \",\"VAMP: надувной исследовательский беспилотник для изучения Венеры \",\"Чудо-машина делает вино из обыкновенной воды \",\"Путин вновь номинирован на Нобелевскую премию мира \",\"Спящие раковые клетки выдали себя накоплением сахара \",\"Роскомнадзор заблокировал 13 сообществ Евромайдана в соцсети «ВКонтакте» \",\"Загадка распределения простых чисел \",\"Представлены уникальные рукописи Эйнштейна \",\"CarPlay: Apple анонсировала систему интеграции iPhone c автомобилем \",\"Смартфон распознает жесты, не используя камеру \",\"Мир на пороге \",\"Созданы метки для отдельных аминокислот и нуклеотидов \",\"Первый в мире пациент с искусственным сердцем скончался \",\"Беспилотные фельдъегери \",\"Любовь под лазером \",\"В древней мерзлоте на Колыме обнаружен гигантский вирус \",\"Ученые предлагают извлекать электричество из тепла Земли \",\"Удивительные свойства человеческой слюны \",\"Антилопы пристрастились к опиуму \",\"Karbonn Mobiles готовит двухсистемный смартфон с Android и Windows Phone \",\"Телескоп «Мастер» зафиксировал взрыв звезды, погибшей 12 млрд лет назад \",\"Космос окупает все расходы \",\"$760 тысяч за побывавший на Луне фотоаппарат \",\"HTC презентовала новый флагманский смартфон One M8 \",\"Мобильный город для Сахары \",\"Японский пианист сыграл дуэт со своей голограммой \",\"«Умные часы» HeadWatch можно носить и на голове \",\"Ученые научились составлять фоторобот по ДНК \",\"Впервые на МКС проведут эксперимент с грызунами \",\"Спонтанное самовозгорание человека: мифы и теории \",\"Создано приложение для коллективного написания книг на смартфонах \",\"Глазами очевидца \",\"Горы как дуги \",\"«Шапочка из фольги» работает \",\"Apple может представить iPhone 6 к концу лета \",\"Люди не смогли бы выжить в воздухе, которым дышали динозавры \",\"На Юпитере нашли Микки Мауса \",\"Подсознание работает в качестве детектора лжи лучше, чем сознание \",\"Шедевры живописи ? источники исторических сведений о климате \",\"Инновационные беспроводные наушники Dash \",\"Диета беременной матери может вызвать болезнь Альцгеймера у ее ребенка \",\"Производитель Ray-Ban создаст дизайнерские оправы для Google Glass \",\"3D-видео: Работа мускулов насекомого в полете \",\"Электронные сигареты бесполезны \",\"Российский коллайдер \",\"Психологические эксперименты с бисексуалами \",\"Главы Facebook и Tesla инвестируют в создание «искусственного интеллекта» \",\"Российский Superjet-100 впервые доставил специалистов NASA на Байконур \",\"Физики создали «провода» из синтетических алмазов \",\"Кто есть кто в социальных сетях \",\"Погоду зимой узнать в сентябре \",\"Тело его бессмертно \",\"Apple может выпустить iTunes для Android \",\"У мумий обнаружили интимные татуировки \",\"Концепция «биологического» дома \",\"Подушка, которая поет \",\"Радиационный щит Земли оказался разбит на «зебровые полосы» \",\"Путь странника \",\"Apple создает двусторонний USB? \",\"Стресс действует на мужчин и женщин по-разному \",\"Как победить неуверенность в себе: психологи открыли простой способ \",\"МГУ может построить на Канарах уникальный супертелескоп \",\"Хирурги спасли женщине руку, перерезав нервы \",\"Ученые знают, как превратить графен в сверхпроводник \",\"Программа распознает боль лучше человека \",\"Перевести стрелки \",\"Нос на триллион \",\"ФПИ может создать подобие «аватара» \",\"UCP готов продать 48% «ВКонтакте» Усманову и Mail.ru Group \",\"Российские ученые разработали методику поиска нанозолота \",\"Мы живем в Мультивселенной? \",\"StratoBus – нечто среднее между беспилотником и спутником \",\"Бразильский математик хакнул лотерею \",\"Роскосмос: к Марсу через освоение Луны \",\"Гиперреалистичная копия самого «звездного» селфи за 5 минут \",\"«Яндекс» купил геолокационный стартап KitLocate \",\"Ученые объяснили, как возникают супервспышки на Солнце \",\"Двойной астероидный удар по Земле \",\"На Венере обнаружены признаки вулканической активности \",\"Первые официальные изображения смарт-часов Google \",\"Луна приходит в Интернет \",\"Остров птичьего невезения \",\"Тайна исчезновения малайзийского самолета \",\"Фригидная «штучка» \",\"Sony: шлем виртуальной реальности для PlayStation 4 \",\"«Антисоциальная сеть» для мизантропов \",\"Интернет в метро – как он работает? \",\"Светодиоды могут излучать запутанный свет \",\"На Марсе появился таинственный канал \",\"Над Нью-Йорком наблюдалось покрытие звезды астероидом \",\"Соединенные Штаты Евгеники \",\"Найден самый крупный осколок метеорита «Челябинск» \",\"Прямая трансляция пресс-конференции о великом научном открытии \",\"В поисках гравитационных волн \",\"ЦУП провел маневр по уклонению МКС от космического мусора \",\"Художник вживил себе в голову чип \",\"Apple может выпустить 8-гигабайтный iPhone 5c на этой неделе \",\"За отказ от Windows XP компания Microsoft подарит $50 \",\"Открытие, достойное Нобелевской премии \",\"Первое слово дороже второго \",\"Во рту грибы \",\"Усманов продал акции Apple и Facebook \",\"Лица из 3D-принтера: новая эпоха \",\"Подлинная красота Йосемити \",\"Ученые «оживили» мох, замороженный 1,5 тысячи лет назад \",\"Банк в мобильнике: чудеса виртуальных переводов \",\"«ВКонтакте» запускает платные стикеры \",\"Микробы на электричестве \",\"Последняя битва Ричарда III проходит в суде \",\"Туалет, сжигающий фекалии \",\"Концепция футуристического заповедника \",\"Космическое событие года: черная дыра в действии \",\"Прибор для исследования космических лучей проходит последние испытания \",\"Концепт Apple TV 4G с сенсорным пультом в стиле iPhone 5s \",\"Орден иллюминатов: ученые или заговорщики? \",\"Samsung: ультразвуковой чехол для слепых \",\"На Земле воссоздали лед спутника Юпитера Европы \",\"Объявление о великом открытии ожидается в понедельник \",\"Преступников будут осуждать на сотни лет мучений? \",\"В Амстердаме строят «Лего-Дом» \",\"Цукерберг раскритиковал Обаму за слежку АНБ \",\"Меркурий сжимается быстрее, чем предполагалось \",\"Динозавр-полярный медведь или тирранозавр-пигмей \",\"Вся правда про «сыворотку правды» \",\"Ученые нашли подземный «океан» \",\"Наука женских презервативов: будущее секса? \",\"Под «антипиратский закон» попали также книги, музыка и компьютерные программы \",\"Бесплатный сервис для веб-мастера сравнивает эффективность рекламных сетей \",\"Volvo: магнитная дорога для самоуправляемых машин \",\"Обнаружена древняя «магическая» палочка с двумя лицами \",\"Настроения в социальных сетях заразительны \",\"Не время загорать \",\"«Гормон любви» лечит нервную анорексию \",\"Создан первый трехмерный акустический плащ-невидимка \",\"Гонорея мутирует и становится неизлечимой \",\"Жителей планеты могут обеспечить спутниковым интернетом за $10 \",\"Предки коренных народов России и американских индейцев говорили на одном языке \",\"У «ВКонтакте»  отсудили 300 тысяч рублей за фильм плохого качества \",\"Самый-самый \",\"В сеть утекли скриншоты iOS 8 \",\"Роботы из МЧС \",\"Легализация марихуаны в США вдвое сократила потребление кокаина \",\"Революционное открытие поставлено под сомнение \",\"Интерактивная географическая онлайн-игра GeoGuessr \",\"В Новосибирске создают искусственный интеллект червя \",\"NASA предлагает программистам поохотиться на астероиды \",\"Микроскоп за один доллар \",\"Создана карта галактик в радиусе 20 млн световых лет от Земли \",\"Призрак оспы \",\"В молодой Вселенной обнаружены старые галактики \",\"Обнаружены неизвестные галактические структуры \",\"Память связана с ощущениями собственного тела \",\"«К последнему морю» \",\"Кислотный удар \",\"Плеер собрал на Kickstarter $1 миллион за сутки \",\"Звезда в созвездии Центавра оказалась в миллион раз ярче Солнца \",\"Раки чувствуют боль \",\"Шимпанзе обыграли людей \",\"Samsung: ладони в качестве клавиатуры для «умных очков» \",\"Самый популярный подарок на 8 марта по версии «Яндекс» \",\"Уравнения ковбойской физики \",\"Немного средневековья \",\"«ВКонтакте» может подписать антипиратский меморандум Роскомнадзора \",\"К 2016 году в США построят «Ноев ковчег» \",\"Австралия создает научный центр для борьбы с космическим мусором \",\"Как выжить в свободно падающей кабине лифта? \",\"Революционный концепт Quant e-Sportlimousine \",\"Ученые доказали правило пяти секунд \",\"Первая в мире эко-мечеть откроется в Дубае \",\"Космический корабль «Союз ТМА-10М» успешно приземлился \",\"Apple выпустила iOS 7.1 \",\"Краткая история Силенда \",\"6-летний ребенок открыл в бассейне новое животное \",\"Чудо-машина оказалась шуткой месяца \",\"Такая мрачная Москва \",\"Вес невесты ? до свадьбы и после \",\"Роскосмос объявляет конкурс инновационных научных работ \",\"Ученые нашли экономичный способ превратить газ в простейшие спирты \",\"На Венере впервые засняли чисто земное явление «глория» \",\"Астральный полет в томографе \",\"D-Wave продемонстрировала первую крупномасштабную квантовую симуляцию \",\"«Медленная» жизнь подводного мира в таймлапс видео \",\"Между Siri и Cortana пробежала черная кошка \",\"Люди с животными способностями: расширение возможностей человеческого тела \",\"Установлена связь между мобильниками и импотенцией \",\"Представлен новый китайский луноход \",\"Facebook планирует запустить сервис электронных денег \",\"Ученые впервые введут искусственную кровь живым пациентам \",\"Сделаны выводы о прошлой атмосфере Марса \",\"Google купила производителя дронов Titan Aerospace \",\"Преждевременную эякуляцию можно излечить упражнениями таза \",\"В Нидерландах появилось шоссе, которое светится в темноте \",\"У Сатурна родилась новая луна \",\"Странная жизнь после смерти: как используют человеческие трупы? \",\"Американцы будут наблюдать за преступлениями онлайн \",\"Маяки Вселенной \",\"Пулитцеровскую премию вручили за материалы Сноудена \",\"Можно ли затушить Солнце ведром воды? \",\"Представлен Wi-Fi-роутер с музыкальным плеером \",\"Захватывающие биомиметические самолеты \",\"В Сети появились фото «3D-смартфона» Amazon с 6-ю камерами \",\"Скорость соединения по Wi-Fi увеличится в шесть раз \",\"Ученые: электронные сигареты не безопаснее обычных \",\"Роскошный концепт iPad Pro \",\"Крошечный Сидней \",\"Дожди из рыб и лягушек: легенды и объяснения \",\"NASA испытает «летающую тарелку» для посадки на Марс \",\"Цветение космической сакуры оказалось необъяснимым феноменом \",\"Google Glass поступят в свободную продажу \",\"Банкоматы наносят ответный удар \",\"Астрономы предсказывают формирование звезды \",\"Студент создал гаджет для сохранения осанки \",\"Новое нейтрино окрестили Большой Птицей \",\"Загадочный огонек на Марсе вызвал жаркие споры в Интернете \",\"Amazon может представить собственный смартфон с 3D-экраном \",\"Технология Matchright позволит познакомиться с ребенком еще до его зачатия \",\"LIVE-трансляция «кровавой луны» завтра утром на сайте Naked Science \",\"Марс максимально приблизится к Земле. LIVE-трансляция завтра \",\"Россия разрабатывает суперкомпьютер мощностью 1,2 петафлопа \",\"Математик объяснил, почему люди предпочитают число 7 \",\"О влиянии наночастиц на человеческую ДНК \",\"Подведены итоги перовго этапа конкурса «Интерактивная карта России» \",\"Электроника, которая растворяется по команде \",\"Томские ученые разрабатывают новые методики подготовки космонавтов \",\"Представлен первый в мире модуль DDR4 на 128 ГБ \",\"«Солнцелет» Solar Impulse 2 отправится в кругосветный полет \",\"В Москве появится система «интеллектуального» видеонаблюдения \",\"Младенцы будят матерей по ночам, чтобы помешать им забеременеть \",\"Эксперименты показали: каждый момент нашей жизни длится 15 секунд \",\"Россия и Индия разработают самый мощный в мире суперкомпьютер \",\"Компьютер показал, как будет выглядеть ребенок через 80 лет \",\"Петербургские ученые создают универсальную вакцину от гриппа \",\"«Евангелие о жене Христа» оказалось подлинным \",\"Apple может выпустить «бюджетный» iMac и MacBook Air с Retina-дисплеем \",\"Щит от землетрясений \",\"Крупнейший галактический кластер ранней Вселенной оказался еще больше \",\"Прохоров продал проект «ё-мобиля» за 1 евро \",\"Школьник создал робота для спасения утопающих \",\"Ученые испытали установку для получения топлива из морской воды \",\"Новая надежда для инвалидов-спинальников \",\"Просторы тридевятого царства \",\"Виртуальное бессмертие – каждому! \",\"Зарядить смартфон за 30 секунд! \",\"Врачи выяснили, какими болезнями страдают скульптуры Родена \",\"Меркурий образовался вне Солнечной системы? \",\"Twitter кардинально обновил дизайн \",\"Новые рендеры iPhone 6 \",\"Россия планирует запустить в космос три лунных аппарата \",\"Укротители драконов \",\"Впервые удалось омолодить старый орган \",\"Независимые эксперты: полет человека на Марс сейчас недопустим \",\"Квантовая криптография в мобильнике \",\"Гарнитура, распознающая речь, от Apple \",\"SkyVillage – небоскреб, «объединяющий людей» \",\"Ученые хотят заселить Марс подземными насекомыми \",\"Визуализация уменьшает страх и боль \",\"Meridiist Infinite: люксовый телефон с автономной зарядкой \",\"«Умная» кровать Balluga \",\"«Изящная» вспышка на Солнце \",\"Парализованные мышцы удалось восстановить с помощью света \",\"Микробный топливный элемент, работающий на слюне \",\"Запреты и обычаи: Африка \",\"Дуров и фонд UCP обменялись судебными исками \",\"Пластиковая сила \",\"Мир без болезней: что произойдет, если все недуги будут излечимы? \",\"Двигать курсор на мониторе научились силой мысли \",\"Лучшие первоапрельские шутки от тех-гигантов \",\"Nokia представила новые смартфоны Lumia \",\"Дуров отозвал заявление об уходе из «ВКонтакте» \",\"Михаил Решетников: Об Украине, «отложенной войне», терроризме и коррупции \",\"Как выжить при землетрясении: рекомендации ученых \",\"Рядовые граждане превзошли экспертов ЦРУ \",\"Ученые представили новую стратегию лечения рака \",\"Создан первый в мире дисплей из воздуха \",\"Немецкие врачи нашли рецепт для лучшего оргазма \",\"В США запущены самые точные в мире атомные часы \",\"На спутнике Сатурна найден океан \",\"Страдающие бессонницей склонны к инсульту \",\"Лампочка, которая заряжает людей энергией \",\"Компьютерная модель помогла раскрыть секреты охоты волчьей стаи \",\"Запреты: Сибирь \",\"Порождения мрака \",\"Аппарат Уральского отделения РАН сократят в три раза \",\"Компьютер перевел свист дельфинов \",\"Ученые вырастили мускулы и «подключили» их к телу мыши \",\"Ученые научили фотонную нейронную сеть считать \",\"Метановая смерть \",\"Туда, где облака \",\"Ученые создали «умный» пластырь \",\"SmartMat: «интеллект» добрался и до коврика \",\"Полоски для плаща-невидимки \",\"Мини-хирурги для астронавтов \",\"Дуров покинул пост гендиректора «ВКонтакте» \",\"«Правила сложения» мимических реакций \",\"Глобальное потепление: новые факты \",\"Японский ученый сфабриковал открытие года? \",\"Ученые нашли «галактику-убийцу» \",\"Неандертальские гены помогают похудеть \",\"В Рунете появилась интерактивная карта киберугроз \",\"NASA поможет Facebook «доставлять» интернет «по воздуху» \",\"Черный голубь, что ты вьешься? \",\"Microsoft представила Office для iPad \",\"Элементы питания, которые растворяются в организме \",\"Суперкомпьютер нового поколения – квинтиллион вычислений в секунду \",\"Зонд «Фила» очнулся после «спячки» \",\"Создана программа, которая продлит жизни больным муковисцидозом на 20 лет \",\"Пародия на Google Maps, которая поможет найти лучшее место для сна \",\"Sony Digital Paper: 13-дюймовый букридер за $1100 \",\"«Час Земли» сэкономил Москве 1,5 млн рублей \",\"Создан уникальный «термополимер» для охлаждения электроники \",\"ZTE Grand S II – смартфон с 4 ГБ оперативной памяти? \",\"При жизни в невесомости сердца астронавтов «округляются» \",\"Концепт смарт-браслета Apple iMe от ADR Studio \",\"Древний вирус в человеческом геноме \",\"Батарея как фонарь \",\"Планеты в звездной тени \",\"Новый остров в Японии вырос за 4 месяца в 70 раз \",\"Facebook покупает производителя шлемов виртуальной реальности \",\"Битва вне времени \",\"США: Сноуден передал российским спецслужбам все секретные данные \",\"Еще один убийца \",\"Обнаружен астероид с двумя газопылевыми кольцами \",\"Погодная магия \",\"В полку малых планет прибыло \",\"Экшн-камера Panasonic HX-A500 \",\"«Хабрахабр» ушел в офлайн \",\"Космические войны \",\"Российская академия наук приняла новый устав \",\"Полностью искусственную хромосому вставили в дрожжи \",\"Google хочет стать сотовым оператором \",\"Волна мощной солнечной вспышки сегодня достигнет Земли \",\"Установлена норма потребления алкоголя для мужчин \",\"Казахстан приостановил проведение испытаний российских ракет на своей территории \",\"Создан аккумулятор, способный работать в течение 30-50 лет \",\"Парк Al Fayah Park в виде растрескавшейся земли \",\"Геноцид армян: Холокост Востока \",\"Новосибирские ученые будут разрабатывать вирусы, убивающие раковые клетки \",\"Галактика выступила в роли увеличительного стекла \",\"Роскомнадзор запустит систему поиска экстремизма в интернете \",\"Прогулки повышают уровень креативности \",\"Итальянцы предложили концепцию жидкого пространства-времени \",\"Кожа из стволовых клеток заменит кожу животных \",\"Американские ученые исследовали редкую трехмерную структуру \",\"Ученые создают препарат для регенерации мозга \",\"Самая маленькая журнальная обложка в мире распечатана в Швейцарии \",\"В Мексике родился редчайший гибрид осла и зебры \",\"«Известия»: Дуров получил новое гражданство \",\"Солнечное кольцевое затмение 29 апреля 2014 года. LIVE-трансляция завтра \",\"Роботы-мятежники \",\"Еще один концепт iWatch с эксклюзивным дизайном от Марка Белла \",\"Ученые выключили белок, тормозящий развитие нервных клеток \",\"Сколько зарабатывают космонавты? \",\"Ученые создали искусственное голубое небо \",\"Госдума приняла новый закон о правах и обязанностях блогеров \",\"Танцующие огни Лофотенских островов \",\"Разработки российских ученых помогут продлить жизнь человека \",\"В течение двух часов беспилотник летел наравне с пилотируемыми самолетами \",\"Lytro Illum: профессиональный фотоаппарат с пост-фокусировкой \",\"Почему женщины хотят детей от классиков? \",\"Ученые нашли пару сверхмассивных черных дыр \",\"OnePlus One: «убийца флагманов» представлен официально \",\"Как опознать отцовство по чертам лица сына? \",\"Дуров ищет подходящую страну для создания нового стартапа \",\"Арифметика любви \",\"Представлены воздушные пузыри для отправки сообщений и запахов \",\"LIVE-трансляция первого весеннего звездопада на Naked Science \",\"Роскошный концепт BMW Vision Future Luxury \",\"При помощи лазерной установки можно будет провоцировать дождь \",\"Создан самый быстрый в мире лифт \",\"В России подготовили к выпуску новый процессор «Эльбрус-4С» \",\"Сенсорные дисплеи с физическими кнопками становятся реальностью \",\"Ученые открыли механизм подавления помех в мозгу человека \",\"Обнаружены четыре гена, ответственные за боль \",\"Экс-глава «ВКонтакте» Павел Дуров может занять пост главного архитектора соцсети (+upd.) \",\"Фонд UCP не признал увольнение Дурова \",\"None\",\"В России завершили работу над синхротроном для лаборатории в США \",\"Законы мафии в птичьем мире \",\"Инженеры из MIT предлагают строить АЭС в море \",\"Россия разрабатывает электромагнитную катапульту \",\"Американские беспилотники смогут «раздавать» Wi-Fi \",\"Телескоп «Кеплер» обнаружил планету, похожую на Землю \",\"LIVE-трансляция запуска грузового корабля Dragon к МКС \",\"Philips W6618: смартфон, который надо заряжать раз в два месяца \",\"Ученые впервые клонировали стволовые клетки взрослых людей \",\"Звонки за границей за полцены с Roamer \",\"Женщины умеют делать голос сексуальнее, а мужчины – нет \",\"Созданы солнечные панели, которые работают ночью \",\"И все-таки она капает! \",\"NASA и Google разрабатывают автономных роботов для МКС \",\"Энергию удалось передать на пять метров без использования проводов \",\"Представлена концепция небоскреба с функцией зонта \",\"1 атом + 1 фотон = 1 переключатель \",\"Религиозная музыка снижает страх перед смертью \",\"Первый весенний звездопад приближается! \",\"Тройной удар по раковым клеткам \",\"Google запатентовала микрокамеры, встраиваемые в контактные линзы \",\"Google представила прототип модульного смартфона Ara \",\"Любимая поза во сне выдает человека \",\"Ведущие производители мобильных телефонов подписали «антиворовской» пакт \",\"Брить или не брить? \",\"Представлен футуристический экран, выводящий изображение на туман \",\"Дуров продал свою долю «ВКонтакте» из-за давления ФСБ \",\"Ученые проникли в тайну знакомства сперматозоида и яйцеклетки \",\"Представлен новый концепт iWatch \",\"Маленький хищник стал большим вегетарианцем \",\"Land Rover рассекретил свой новый концепт Discovery Vision \",\"Психологические защиты \",\"Лучшие образцы лабораторного юмора \",\"В ближайшие годы появится система для выращивания овощей на Марсе \",\"У художников мозги устроены иначе \",\"Apple планирует встроить в новую iOS функцию распознавания песен \",\"Кровь старейшей женщины в мире открыла перед учеными границу жизни и смерти \",\"Физическая активность во время сна связана с болезнью мозга \",\"Многоножка выгрызла проглотившую ее змею \",\"В поисках формулы идеального ритма \",\"Acer готовит к выпуску «умный браслет» Liquid Leap \",\"Эксперименты доказали: зевание охлаждает мозги \",\"Невидимый зеркальный дом в Нью-Йорке \",\"Американские ученые открыли способ омолаживания с помощью переливания крови \",\"Ученые создают устройство для восстановления памяти \",\"Преждевременные роды влияют на мозг ребенка \",\"Ученые научились лазером искать наркотики и взрывчатку \",\"Звезда по имени Солнце \",\"Солнечная батарея нового типа станет прорывом в энергетике \",\"Найдена группа звезд-беглецов \",\"Физики затормозили свет в 15 миллионов раз \",\"Как бы выглядел проходящий рядом с Землей Сатурн? \",\"Стивен Хокинг: искусственный интеллект может стать величайшей ошибкой в истории \",\"Владимир Путин подписал «закон о блогерах» \",\"Пробуждение \",\"NASA показало прототип скафандра для полета на Марс \",\"Космическая рокировка \",\"Теория относительности для чайников \",\"10 недавно открытых динозавров \",\"Lunecase: «умный» чехол для iPhone с электромагнитной подзарядкой \",\"Проект Google Android Silver придет на смену Nexus \",\"Неизведанная Вселенная \",\"Ученые выяснили, почему мужчины живут меньше женщин \",\"Другие миры \",\"Установлены причины древнего наводнения на Марсе \",\"Физики раскрыли секрет транспортировки камней для египетских пирамид \",\"Исследование: в каких странах мужчины больше ценят женскую красоту \",\"Microsoft представила клавиатуру, распознающую жесты \",\"Полностью электрический самолет E-Fan взлетел \",\"Роскошные «горы» на берегу Тихого океана \",\"Агрессивный Mercedes Concept Coupe SUV \",\"Отцы, дети и историческая травма \",\"Камень-ножницы-бумага: китайские математики вычислили рецепт победы \",\"Небесные переливы Аляски \",\"NASA: на Ганимеде может существовать жизнь \",\"Бесполезные рудименты человеческого тела \",\"Созданы 3D-очки для богомолов \",\"Ученые восстановили топливо из продуктов горения \",\"Клещ – самое быстрое животное на Земле \",\"Девочки-первенцы рождаются в рубашке \",\"Ученые обнаружили у света необычные свойства \",\"Представлен смартфон Samsung Galaxy K zoom \",\"Власти готовят новые меры по ужесточению контроля за Рунетом \",\"Nissan представил первый в мире «самоочищающийся» автомобиль \",\"Биологи опровергли гипотезу Дарвина \",\"Ученые установили, как часто в США казнят невиновных людей \",\"Нанороботы обошли иммунную систему \",\"Японцы выяснили, как стресс меняет структуру мозга \",\"Nokia Superman: смартфон с 5-Мп фронтальной камерой \",\"Врачи показали пациенту его прошлое \",\"Ученые: хребет Менделеева в Арктике является продолжением материка \",\"В ночь на 9 мая на Землю упадет советский военный спутник \",\"Художница создала спрей для уничтожения следов ДНК \",\"Ученые уточнили размер магнитного хвоста Венеры \",\"Специалисты NASA воссоздали межзвездную пыль, из которой образуются планеты \",\"HTC готовит новый смартфон серии Butterfly \",\"iPhone сможет диагностировать рак кожи \",\"10 природных явлений на Земле, которые мы не понимаем \",\"NASA испытает «летающую тарелку» для доставки астронавтов на Марс \",\"Приближается самый мощный звездопад \",\"Галактические монстры \",\"Обнаружено кладбище динозавров \",\"Физики придумали фотонный коллайдер \",\"Ученый считает невозможным создание искусственного разума \",\"Китайская теория риса \",\"Ученые «читают мысли» при помощи МРТ \",\"Как собрать кубик Рубика? \",\"Ученые выяснили, почему люди плохо помнят свое детство \",\"Названа основная версия аварии «Протона-М» \",\"Ледники Антарктиды стали таять в два раза быстрее \",\"Воздушные миры \",\"Генетики доказали, что люди выбирают себе спутников жизни по ДНК \",\"Проект «открытого» ноутбука собрал более $700 тыс. \",\"Большое Красное Пятно на Юпитере уменьшилось до рекордных размеров \",\"В России могут создать «метановую ракету» на новом двигателе \",\"DrinkAdvisor: ваш персональный советчик в мире развлечений \",\"Как Сибирь Америку заселяла \",\"Желающим заблокировать Twitter и Facebook Медведев советует «включить мозги» \",\"Мужское бесплодие связано с продолжительностью жизни \",\"Появился новый претендент на звание квантовой памяти будущего \",\"Успех женщин-политиков в основном зависит от их внешности \",\"Ученые изучили аэрозоли в атмосфере Марса \",\"Приложение «Купи батон!» обновилось \",\"«ВКонтакте» выпустит iPad-клиент под iOS 7 \",\"Физические теории о конце Вселенной \",\"Психология цвета \",\"Gemini Planet Imager сделал лучшую в истории фотографию экзопланеты \",\"Космический аппарат собирается войти в атмосферу Венеры \",\"В сеть попали фото предполагаемого iPad Pro \",\"В России могут отключить GPS. Как это скажется на пользователях? \",\"Упавший в акваторию астероид грозит цунами высотой до 500 метров \",\"Ученые рассказали об изменении климата в России \",\"Выборы президента США могут пройти в интернете \",\"Генетики хотят воссоздать библейское древо познания добра и зла \",\"Пентагон готовится к войне… с зомби! \",\"Ученые: нервные клетки восстанавливаются! \",\"Солнечный ветер провоцирует молнии \",\"Создана гибкая электроника, которая внутри тела становится мягкой \",\"Физики создали «ультразвуковые руки» для ловли микрочастиц \",\"Мобильные телефоны опасны! Новые доказательства \",\"Пациенты в больницах чаще умирают по выходным \",\"Kinect и Oculus Rift помогли инженеру перенести себя в виртуальную реальность \",\"Японцы собираются разместить рекламу на Луне \",\"Психологи открыли принцип прекрастинации \",\"Ученые взглянули на противоположную сторону Млечного Пути \",\"Обломки «Протона-М» могли долететь до Земли \",\"Совместная разработка «физиков» и «лириков» призвана очищать воздух \",\"Концепт домов будущего, которым не страшны никакие ураганы \",\"LIVE-Трансляция: Сатурн на минимальном расстоянии к Земле при наилучшей яркости за последние 5 лет \",\"Американцы создали материал, ремонтирующий себя по аналогу свертывания крови \",\"Чем меньше рост, тем дольше жизнь \",\"Ученые: телевизор тормозит эволюцию человечества \",\"Добро пожаловать в Доху \",\"В созвездии Геркулеса астрономы нашли звезду – брата Солнца \",\"Новая форма искусства: романы, превращенные в музыку \",\"Сновидение можно контролировать с помощью электричества \",\"Япония будет добывать энергию из космоса. Как? \",\"Птичий грипп добрался до пингвинов \",\"В Бразилии нашли деревню, где люди страдают от непереносимости солнечного света \",\"CleverPet – игровая консоль для собак \",\"Компания Advanced Tactics представила прототип летающего автомобиля \",\"При помощи метамагнетиков можно будет создать холодильники на магнетизме \",\"Психологи объяснили феномен «мозга младенца» у беременных \",\"Мозг мужчин повреждается при сотрясении больше, чем у женщин \",\"В КНР зафиксирован первый в мире случай смерти человека от вируса H5N6 \",\"Генетики выяснили, почему у людей и кальмаров одинаковые глаза \",\"Носатого динозавра окрестили «Пиноккио» \",\"Астрономы измерили вращение пульсара \",\"Epson  Moverio BT-200: «умные» очки дополненной реальности поступили в продажу \",\"В 2030 году Россия начнет колонизацию Луны \",\"Создан живой организм с ДНК, имеющей три пары оснований вместо двух \",\"Галопом по Европам \",\"Одежда защитит владельца от социальных сетей \",\"На компьютере смоделировали эволюцию Вселенной \",\"К 2020 году в России может появиться первый образец гиперзвуковой ракеты \",\"Стишки-«пирожки» как способ получить удовольствие \",\"Ученые: Луна появилась в результате гигантского столкновения \",\"Точность системы ГЛОНАСС приблизилась к американской GPS \",\"Через тернии \",\"Найден кандидат в объекты Ландау-Торна-Житков \",\"Сверхчеловеческие подвиги обычных людей \",\"Tesla Motors «может сделать летающую машину хоть сейчас» \",\"Испытания реактивного ранца на крыше небоскреба \",\"На Солнце произошли две мощные вспышки класса X \",\"Названа причина аварии «Протона-М» \",\"Сетчатка глаза из стволовых клеток выращена в лаборатории \",\"Талантливые игроки могут ослабить футбольную команду \",\"Ученые считают, что гормон любви способствует омоложению мышц \",\"Открыта новая форма рака \",\"ГМО-комары сократят популяцию обычных \",\"Черный кофе защищает от кариеса \",\"Откуда берутся слухи об НЛО? \",\"Космонавты поздравили с орбиты с Днем России \",\"Мочу можно использовать для производства батарей \",\"IXS Enterprise: концепт научно-фантастического корабля NASA \",\"Создан материал, который защитит экран смартфона от ударов \",\"Насилие сформировало человеческое лицо \",\"Криминологи выяснили адрес Джека Потрошителя \",\"Российские интернет-поисковики могут отказаться от новостей \",\"В Северной Корее могут создать сверхлюдей с помощью генной инженерии \",\"Ученые: длинные теломеры способствуют развитию рака мозга \",\"Эксперты обнаружили простой способ взлома Smart TV \",\"Появился первый ролик Vine из космоса \",\"Рак груди: физические упражнения повышают шансы на выживание \",\"В App Store появился «двойник» Telegram \",\"GTA V анонсировали для PC, PlayStation 4 и Xbox One \",\"Битва киборгов \",\"Ученые имитировали на Земле взрыв сверхновой звезды \",\"Инопланетный разум невозможен из-за климатических изменений? \",\"15-летний подросток создал кроссовки, заряжающие смартфон \",\"Свобода воли – лишь «фоновый шум» мозга? \",\"NASA: конкурс проектов марсианской базы подходит к концу \",\"Ученые утверждают, что создали эликсир молодости \",\"Слепые рыбы умеют считать \",\"Project Tango Tablet: планшет для создания 3D-моделей пространства \",\"Открытие: голодание полностью обновляет иммунную систему \",\"Через 3 года может появиться российская терапевтическая вакцина от ВИЧ \",\"NASA успешно испытало лазерную систему космической связи с МКС \",\"Экзоскелет Panasonic Power Loader поступит в продажу в 2015 году \",\"Психологи считали кратковременную память человека в режиме реального времени \",\"Невидимые штрих-коды из наночастиц можно добавлять в лекарства \",\"Появилась еще одна версия падения «Протона-М» \",\"Компьютерная программа впервые в мире прошла тест Тьюринга \",\"Live-трансляция запуска ТПК «Союз-ТМА-13М». Завтра \",\"Физики протестировали футбольный мяч грядущего чемпионата мира \",\"На МКС установят телескоп для создания каталога 400 млн звезд \",\"Яд пауков поможет спасти пчел \",\"Ученые пытаются сохранить автопортрет Леонардо да Винчи \",\"Космический туризм \",\"SPHERE: революционный приемник для наблюдений экзопланет \",\"Воссоздано ухо Ван Гога \",\"UCP считает иск Перекопского к «ВКонтакте» его личным делом \",\"Программа немецкого дизайнера отключает Google Glass от Сети \",\"Японцы создали «эмоционального» робота \",\"Ученые разрабатывают программное обеспечение для космодрома Восточный \",\"Магнитные поля черных дыр компенсируют их гравитацию \",\"Медицина будущего: ребенку поставили диагноз с помощью генетического секвенирования \",\"Обнаружена самая старая экзопланета \",\"Ученые сравнили пауков с музыкантами \",\"Amazon может представить смартфон с 3D-экраном 18 июня \",\"Новинки Apple на WWDC 2014 \",\"Селфи с Христом \",\"Ученые нашли в космосе «Мега-Землю» \",\"Vertu Signature Touch: титановый смартфон за 8 тысяч евро \",\"«Магнитная сперма» поможет при искусственном оплодотворении \",\"Лазеры будут дистанционно определять пьяных водителей \",\"Ученые впервые предсказали время гибели экзопланет Kepler-56 b и Kepler-56 с \",\"Нобелевские лауреаты: бюрократия уничтожает науку \",\"Химики научились превращать водород в жидкое топливо \",\"Ученые задумались о 3D-печати людей на других планетах \",\"ГМО-микробы делают из травы дешевое топливо \",\"Создан метод раннего диагностирования рака кожи \",\"Через два года могут появиться дети от трех родителей \",\"Вселенная под микроскопом \",\"Заряд антиводорода измерили с новой точностью \",\"В соцсетях будут отслеживать сарказм \",\"Лицо мутанта \",\"Россия проведет впервые в мире эксперименты по «экстремальному космосу» \",\"Ученые продемонстрировали надежную квантовую телепортацию \",\"Предать или нет: компьютер нашел оптимальную стратегию \",\"Самые тяжелые объекты, которые когда-либо передвигало человечество \",\"Еврокомиссия не запретила исследования по эмбриональным стволовым клеткам \",\"Художник собирается отправить на Луну дом \",\"Россия хочет запустить на полную мощность систему мониторинга космоса \",\"Физики предлагают смелый эксперимент с наноспутниками \",\"Solar Impulse 2: самолет на солнечных батареях  совершил первый полет \",\"WWDC 2014: ожидаемые релизы \",\"NASA испытает парашют для Марса \",\"Скрытая жизнь подводного царства \",\"Аппарат NASA зафиксировал уникальное извержение на Солнце \",\"Ученые наблюдали приливы на Луне \",\"Свет измеряет температуру: создан лучший термометр в мире \",\"В металле впервые обнаружены экситоны \",\"Могут ли мужчины кормить грудью? \",\"В Японии впервые в мире запустили телевидение сверхвысокой четкости \",\"Ученые впервые введут человека в состояние анабиоза \",\"Стивен Хокинг выявил факторы успеха сборных стран на ЧМ-2014 \",\"В РАН создадут Центр подготовки межпланетных экспедиций \",\"Генетики в поисках ДНК идеального пива \",\"«ВКонтакте» хочет транслировать матчи чемпионата мира по футболу \",\"Циники чаще впадают в маразм \",\"Куда делась антиматерия? \",\"«Яндекс» могут обязать зарегистрироваться в качестве СМИ \",\"Лесные пожары будут тушить с помощью взрывчатки \",\"Google открыл миру Северную Корею \",\"Samsung опередил Apple, представив платформу Sami для отслеживания здоровья \",\"Представлен новый космический корабль Dragon V2 \",\"Создана технология получения чистой воды из навоза \",\"Шекспир, Ричард III и историческая ложь \",\"Ученые из России стали лауреатами премии Кавли в области астрофизики \",\"Черные чистильщики космоса \",\"На Луну провели широкополосный Интернет \",\"Мысли пилота управляют самолетом \",\"Гонка вооружений \",\"Графеновые батареи откроют дорогу электромобилям \",\"«Теория конструктора» объединяет классический и квантовый мир \",\"Школьники нашли мумию возрастом 7 тыс. лет \",\"Врачи советуют не доверять Википедии \",\"Безответственность побеждает: ученые исследовали пары с разным уровнем самоконтроля \",\"Авиакомпания Virgin Atlantic сделает пол в самолетах стеклянным \",\"Создан самоуправляемый автомобиль без руля и педалей \",\"Дрон с собачкой: новый взгляд на выгуливание домашних питомцев \",\"Рядом с Землей найдена галактика-загадка \",\"«Яблочные» смартфоны взламывают по всему миру \",\"Нанотехнологии: отслеживание отдельных атомов при росте кристаллов \",\"В Skype появится функция синхронного перевода \",\"NASA и ESA представили новое изображение Вселенной \",\"У насекомых обнаружили признаки интеллекта \",\"Скрытые черные дыры объединяются в кластеры чаще видимых \",\"Создана ходячая мебель из модульных роботов \",\"Метеорный поток Геминиды над Джошуа-Три \",\"Ученые создали «плоть Терминатора» \",\"Психологи исследовали анатомию ненависти \",\"Хирург транслировал свою операцию с помощью Google Glass по всему миру \",\"Роскошный реактивный самолет HondaJet – остались последние штрихи \",\"Минисканер SCiO определит состав любого объекта \",\"Palazzo Italia: здание с фасадом, очищающим воздух \",\"В Нижнем Новгороде запустят один из мощнейших суперкомпьютеров в мире \",\"Астрономы нашли «колыбель» 70 тысяч звезд \",\"Эксперимент: частицы из шести кварков существуют \",\"Обнаружена протогалактика с необычной оболочкой \",\"Ученые установили, в какой области происходят мощные гамма-вспышки \",\"Первый запуск ракеты «Ангара» намечен на конец июня \",\"Установлены причины социального неравенства в школах \",\"Влияет ли менструальный цикл на вкус женщин? \",\"Физики предложили способ отправки информации вперед или назад во времени \",\"«Ростелеком» запустил интернет-поисковик «Спутник» \",\"Белки могут стать основой электроники нового поколения \",\"Параллельная реальность \",\"Curiosity мог занести земные бактерии на Марс \",\"Впервые найден способ регистрации и тренировки эмпатии \",\"Swiss Space Systems: ощущение невесомости всего за $ 2,7 тыс \",\"Разработана новаторская методика лечения диабета \",\"Черви могут стать основой рациона китайских астронавтов \",\"Ученые проследили гибель звезды класса Вольфа-Райе \",\"Землю накроет мощный метеорный поток. LIVE-трансляция завтра \",\"Одиссей, Вагнер и Властелин колец \",\"Метеорит «Челябинск» оказался частью более крупного тела \",\"Туринская плащаница: реликвия или подделка? \",\"Создана система беспроводной подводной связи на основе света \",\"Создана поверхность, которую практически невозможно намочить \",\"Евреи собираются послать Тору на Луну \",\"В Израиле испытывают «карманную артиллерию» \",\"Ученые нашли источник 3% интеллекта \",\"Земные организмы выжили в марсианских условиях \",\"Ученые отследили первоисточник раковых клеток \",\"В CERN создают «протонную почту» \",\"Томские ученые будут уничтожать клетки рака теплом \",\"Самый быстрый в мире электробайк скоро поступит в продажу \",\"Создан новый компактный реактивный ранец \",\"Просмотр фильмов заставляет людей пить больше алкоголя \",\"Психологи изучили связь между аутизмом и серийными убийствами \",\"Представлен мощнейший в мире наномотор \",\"Физики нашли простой способ управлять айсбергами \",\"К 2030 году Россия может создать систему обнаружения метеоритов \",\"Создан самый большой в мире термоядерный стелларатор \",\"Стремительная жизнь \",\"Открытие ученых  вносит некоторые дополнения в теорию эволюции \",\"США отказываются от российских ракетных двигателей \",\"На спутнике Плутона Харон мог существовать подземный океан \",\"Live-трансляция запуска ракеты «Союз-2.1а» со спутником «Фотон-М4» + upd. \",\"Конец ледникового периода объяснили мощным выбросом CO2 \",\"Ученые изучили распыляющуюся галактику \",\"Психосоматические заболевания \",\"Разработаны противозачаточные имплантаты с дистанционным управлением \",\"Каждая шестая женщина предпочитает хорошему другу смартфон \",\"Значение практики при становлении специалиста сильно переоценено \",\"Ученые определили, насколько уникальны люди \",\"Астроинженерия: как заставить звезды пульсировать цитатами Шекспира \",\"Мозг внутри компьютера: проекты нейроморфного моделирования \",\"Для военных создан новый пистолет PR-15 Ragun \",\"Придуман новый способ предсказания наводнений \",\"Планета-убийца могла сформировать Меркурий \",\"Наножидкость поможет изучить внутренние органы \",\"Псевдогены будут играть важную роль в медицине \",\"На Аляске обнаружили следы динозавров \",\"У NASA новая идея – «плазменные парашюты» для космических кораблей \",\"Физики предложили простой способ уберечь провода от запутывания \",\"Найден древнейший скелет человека с синдромом Дауна \",\"«The World Tower»: стань миротворцем и обзаведись единомышленниками \",\"Секрет полета крупнейшей в истории птицы раскрыт \",\"Японские мастера эпохи Эдо создавали нанопокрытия из золота \",\"Исследовано влияние 25-минутной сосредоточенной медитации на уровень стресса \",\"В России создан планшет с отечественной ОС, работающий под водой \",\"В Швеции нашли новый тип метеоритов \",\"Рост числа землетрясений в Оклахоме связали с добычей газа \",\"Ученые связали звуковые сигналы от звезд с их возрастом \",\"Александр Девяткин: «Астероидов, которые могут угрожать Земле, больше 11 тысяч» \",\"Представлен еще один, возможно, финальный концепт iPhone 6 \",\"Отточенные временем \",\"Чтоб букетик не завял \",\"Как работают солнечные батареи \",\"Психологи: флирт распознают лишь немногие \",\"Эксперимент: электрошок оказался предпочтительней скуки \",\"Госдума приняла антипиратский закон во втором чтении \",\"Глобальное потепление привело к появлению ядовитых тарантулов на Южном Урале \",\"Видеоигры помогут устроиться на работу в банк \",\"Генпрокуратура не приравняла «Яндекс» к СМИ \",\"«Почта России» создаст за 19 млн руб мобильное приложение \",\"Ученые установили, почему муравьи так быстро бегают \",\"В США воссоздали вирус гриппа H1N1 \",\"Астрономы исследовали поведение галактики-«каннибала» \",\"Теория узлов: почему провода наушников всегда запутываются? \",\"Боль и травмы, нанесенные животным в детстве, отражаются на потомстве \",\"Скандальные статьи о стволовых клетках отозваны из Nature \",\"Популярность в школе не приводит к успеху в жизни \",\"Почки способны к самовосстановлению \",\"Хвост кенгуру играет роль пятой ноги \",\"Cortana безошибочно предсказывает результаты матчей ЧМ-2014 \",\"Научно-фантастические кинопремьеры июля \",\"Как выглядит мозг в психоделическом состоянии? \",\"Физики связали холодную темную материю с конденсатом Бозе-Эйнштейна \",\"Эксперименты доказали возможность нахождения жидкой воды на Марсе \",\"Скорпионы оказались изощренными архитекторами \",\"Запуск ракеты «Ангара» был отменен из-за негерметичного клапана \",\"Императорским пингвинам грозит вымирание \",\"Неспящие города \",\"«Совы» – плохие водители \",\"Россия готова осваивать Солнечную систему вместе с Китаем \",\"Оптогенетика: облучая голову светом можно контролировать активность мозга \",\"Экономика страха: эксперты выяснили, как уровень насилия в стране влияет на экономику \",\"США не хотят сокращать закупки ракетных двигателей у России \",\"Гласные звуки оказывают влияние на человеческие эмоции \",\"Проект гигантского рентгеновского космического телескопа одобрен \",\"В 2015 году будет готова первая очередь космодрома «Восточный» \",\"Как выглядит запуск ядерного реактора \",\"Президент РАН считает, что России нужно министерство науки \",\"«Розетта» зафиксировала выбросы водяного пара кометой Чурюмова-Герасименко \",\"Мозг распознает человеческие эмоции предвзято \",\"В Японии появился первый в мире автобус на топливе из водорослей \",\"Уже в 2016 году станет доступен космический туризм на воздушных шарах \",\"В Швеции появилась станция по заправке биотопливом самолетов \",\"В Кембридже побили мировой рекорд с помощью сверхпроводника \",\"Ученые очень сильно приблизились к стандартному квантовому пределу \",\"Скорость света оказалась меньше, чем считалось? \",\"Психолог объяснил, почему спортсмены кусаются \",\"Смерть как наука \",\"В Чемпионате мира по подводной робототехнике участвуют три команды из России \",\"Ученые выдвинули новую теорию причин Четвертичного оледенения \",\"Мозг ребенка необратимо изменяется под влиянием стресса \",\"Историки выяснили, почему римляне отказались от Ирландии \",\"Послать селфи на Марс можно меньше чем за доллар \",\"NASA запустит сегодня «летающую тарелку» для доставки астронавтов на Марс \",\"Naked Science исключили из рейтинга Mediametrics из-за… *CENSORED* \",\"Обнаружена самая близкая к Земле планета, которая находится в обитаемой зоне \",\"Honda испытала свой первый самолет \",\"Звуковые волны помогут создавать наноструктуры \",\"Новое программное обеспечение выявляет наследственные заболевания по фото \",\"Людей с низкой самооценкой подбадривать не стоит \",\"Идет волна: смотрите в небо \",\"Лучшее с конференции Google I\\u002fO \",\"Психосоматика: у кого что болит \",\"Частый просмотр телевизора вдовое увеличивает риск преждевременной смерти \",\"В одной из галактик нашли сразу три черные дыры \"],\"x\":[-0.010399171891696054,0.00160946572672277,-0.047490444352028725,0.027896976790574842,-0.04611945221177414,-0.0049638124104537445,-0.15304042194507714,-0.030120230983520454,0.19011010558855562,0.04012721239426503,-0.09244975970510605,-0.025663053979524363,0.11639422216993629,0.016386133706696674,-0.04385197600234397,-0.02541945376850801,0.030076462605904904,0.02038964161375961,-0.019690571127993085,-0.003962408696238717,0.026074385192575655,0.024439495280476856,0.029353438995573605,0.006995785914885197,0.008981625013459981,-0.02976944118971159,-0.002642223064559485,0.03580421410689279,-0.028681618162050858,0.004034356713148426,0.16433704268779192,-0.004153921847455611,0.12045022382083691,-0.042855099439099896,-0.04859951753047683,-0.036678470759834436,0.19883451054261134,-0.11989425242365101,-0.07605201083796623,0.013541086902425791,-0.04434272518779867,-0.04840755065519835,0.04022937252150293,0.11527088035802344,-0.04434040024543229,0.11783403891853773,-0.09241391549175063,0.0832982820184228,-0.05462062134802365,0.01475919369827516,0.10474072420692089,-0.07725776545618221,0.029665450199334916,-0.04294037431926846,-0.057927069280587426,-0.01152928760004368,0.1735325580410575,-0.08107197468212189,-0.014769911558328123,0.20569490245285174,0.08518788107822885,-0.07341208418402662,-0.1630685315815345,0.048688254644652824,-0.01282388568842783,-0.044429951848585454,-0.11333320817398379,-0.053985105199591744,0.029291123701429934,-0.0610770571845961,-0.04161880484324175,0.06033695379894208,-0.05935399840790309,0.11528006985810468,-0.028875223366189372,0.2558782170468639,-0.1092682356453476,0.0377342501013375,-0.005927172108095837,-0.10351029982340788,-0.024481418040405763,0.00070877000204067,-0.020801364498984024,0.021974280322287498,0.014055883883886835,-0.18219752675064949,-0.06003301794350404,-0.021707584430957962,-0.1242298762374673,-0.05971766061564115,-0.07946649093636483,0.1476818618473033,-0.024213652424540526,0.02347926375478335,-0.0765565430823704,0.07544832859059102,-0.0882189293344201,-0.08054144481968131,0.12856498020605434,-0.10292630649439583,-0.08650033827004582,-0.03041391063860243,0.11138820904631025,0.013735787393429994,0.14476645428473242,-0.03211196148783928,-0.031932221330552464,-0.03742821551485934,-0.028918178199706716,-0.059613344292502056,-0.027466277480861882,-0.0675746354370267,-0.004465428318362064,0.34567803189831964,0.1920144358574683,0.12423777469812176,-0.017597327893867552,-0.018700078750068502,-0.11141798479934473,-0.06490361952012888,-0.03401506930545413,-0.04572085192671106,-0.039023204721976575,-0.05930672603180037,0.06536729657178275,0.013086514382555299,0.19752439581011064,-0.06382228190771831,-0.18068306786762187,0.10755914565847283,-0.0769490757474512,0.032315683404259776,0.07510803738578303,-0.02853081247128915,0.07490190913836328,0.1842959312937335,-0.07530039328437813,0.020048120819693663,-0.2006252111679933,-0.03617468713713385,-0.0814617992756625,-0.051580554576011295,-0.05077732420932187,0.02965258192405414,0.002692913215017781,-0.08092609028319381,-0.018929282080287917,-0.022500865377404936,0.26751589528044073,-0.021648088051640313,-0.04147237282136174,0.16759680550151435,-0.0312301320149514,-0.03116383307185864,0.3329319157888415,-0.029938996735327947,-0.06486162071506997,-0.039986382917296774,-0.007041144910122338,-0.07894658516130346,-0.05764068786190864,0.1275447507958564,-0.201566201190462,-0.051992358863767935,-0.07701068190895678,-0.0358138248159988,-0.09984663219969062,0.029876185168840903,0.03414969558232249,-0.10650146208618856,-0.02247584944573015,-0.13196018912559915,0.2333492093285904,-0.08049119142144655,-0.005510910344716274,0.012680613344262797,-0.05435181151209149,0.2223756874610777,-0.03864991203016628,-0.015055921255487189,0.1882466727501177,0.01162736063139352,0.010866804509043527,-0.12350964588522712,-0.02701563885584804,0.1677749835112748,0.2014998539481692,-0.00690424987391342,-0.20228664769402266,-0.054394369633541495,0.015876522048494636,0.04783395429900817,-0.009866635693526127,-0.07077887628808138,-0.2438325575418537,0.09845636473294436,-0.028472184105581416,-0.016271689391086544,-0.016805012627888725,-0.04445822358084092,-0.03467569641098888,-0.07259079283258908,-0.12275928379877088,-0.04362345784196464,-0.12046743540046001,-0.10882165335475918,0.08643152703527672,-0.0879637110453141,-0.054504037196148346,-0.16732642708495019,0.2161830992605861,-0.11239927102765646,0.28512764634810733,-0.1555323947648438,-0.08641690754936382,-0.1420529101238027,-0.06308893286352041,-0.19707104307783044,-0.17342827347384634,-0.10943586985534862,-0.046266450861578406,-0.006226814091933979,-0.06267637693059029,-0.05312422278921957,-0.09032440671105185,0.13248964262054883,-0.09044052224736115,-0.022321064805611936,-0.013665549304044736,-0.03809523100449514,-0.02323481682243463,-0.015211509383398993,0.03551305574087255,-0.11816283383105079,-0.036993587334223386,-0.05800892779155753,0.011958702668202604,-0.031598357139468035,-0.034799467194373504,-0.08687952522403512,-0.05256076170502453,0.12330849549674719,-0.07141677025785831,0.012025438045946404,-0.11001637936986418,-0.1627758042897576,-0.041939708436985204,0.15124967590391408,-0.15993972226606404,0.03148232944997735,-0.06689676407067552,-0.030375460677669074,-0.03645561681808945,0.04055260465334504,0.004190499912208825,-0.03716399768480785,-0.10610075242045208,-0.024681820111022462,-0.04642830680934319,-0.15416546428161987,-0.07605744217638252,-0.1598600582419182,-0.050236571290365864,0.05483580410528835,-0.18194486080073055,-0.009918916364925569,-0.001175793772504147,0.005337638038901548,0.18268529078922352,0.0012547165355838593,0.27376536313573513,-0.011437481296802481,-0.006029357574515745,0.21638660510628596,-0.13893688989506112,0.0006814293603082796,0.18002763206526498,0.02808370387041996,-0.03457711559675641,-0.02456480471408855,0.08189050373168359,-0.018498912101733093,-0.0683579746637029,-0.11168608163247526,0.18903221605092685,-0.06773191461155398,-0.06510752236251331,-0.05137035680160502,-0.05421286368374232,-0.06307844520399743,-0.12609705386133627,-0.035318719362906766,0.1930387699853877,-0.05530319552971788,-0.019922451435950526,-0.031642975843088096,0.145715612399239,0.1448378932837564,-0.08203576128224288,0.08090856984248339,-0.02337536848370616,0.0004168836368548919,-0.08555307837328693,-0.055371741261788385,-0.01578636715613267,-0.04277444451937893,-0.010171420887108054,-0.02393890636043742,0.0015291395380012337,-0.037827620011155805,0.1812485583852559,0.18313934680063865,-0.06670961455521629,-0.037044164131347056,-0.031186224492581783,-0.04849828517414732,-0.06847311735946197,-0.03152667391596417,-0.057955338701294865,-0.06171563380143406,0.03736262357563148,0.10085369016180296,-0.15580460511046493,-0.04347068251254881,-0.05728983244168855,0.0017011404150308117,-0.012959612013002502,0.0001539704700056667,-0.017204444468205703,-0.08400032259041981,-0.02893667132642688,-0.03224806806570295,0.04995667698423763,-0.039920212908290266,0.023485005827077,0.09058914075092604,-0.02478241292436403,0.18176532937281767,-0.0418244246504234,0.005163878798133858,-0.04447146448555445,0.11408647810697868,-0.04054599764985091,0.31230571105492644,-0.08983014251986429,0.017999270145309006,0.03808850398755545,-0.029826998900447235,0.18054176664779317,-0.009374807702240629,-0.14117609621711696,0.10788414899424024,0.0024902008038188077,-0.05389055664242543,0.019404945107151142,-0.17143800579268886,-0.027381689269771442,-0.03876265006072751,0.048710194261955705,-0.01968325541605692,-0.038662847768927686,-0.03358823512812329,0.024496436168802663,-0.006583122507413534,-0.032383153544553275,-0.03906813511464703,-0.01612230530814961,-0.062204008301927204,0.010034416089853197,0.0009989490026482075,0.27406851858714637,-0.09054707825729696,-0.10042592955474429,-0.09128556286198353,0.0018958605996260381,-0.043815762790816185,-0.09197739778359776,0.14862341725127726,-0.02920768016644524,-0.140676928926377,-0.011421422802493777,-0.015188316914182922,-0.02003854628575596,-0.011712280846800151,-0.0198912675821002,0.015907369083296367,0.04477470117468929,-0.0028496243541282404,-0.023910027065324458,0.06350658475042013,-0.03199476359682291,-0.016098928709015328,-0.025842041220016074,0.07283647375731468,-0.06136583030715206,-0.12690904574549444,-0.03595585965343145,0.1685734213861212,-0.07320777161889579,-0.03353410160889598,-0.02028076056782721,-0.09241408998233192,0.13169399730313597,-0.05369354301982001,0.40696241277054135,-0.024064149712377445,0.2598315519653278,-0.02953484608202266,-0.10286617999455286,-0.055433345822664765,0.11983400032654033,0.17509455329724224,0.012080950958541429,0.16642616970112764,-0.0061658515589520365,-0.02624304838482641,0.015910935666084366,-0.04139911835152266,0.07077896771730502,-0.07678177462332435,0.0033316485063918603,0.16388858913404916,0.08956908608806503,0.06963941497644073,-0.09037274325232679,-0.03198468074392994,-0.06057506966372045,-0.025438793085335438,-0.029204313211621157,-0.037166199371822035,0.10499107085058512,-0.09805423286582633,-0.0103813355153685,-0.012842165209431695,-0.04260009120094825,0.27430751885646854,0.02507586926153667,0.1264267233714646,-0.05991435996408882,-0.04424803364238098,0.01575989597901542,0.24308977533655657,0.0283930562015381,-0.0467678822860431,0.2808660550402613,-0.10837732022951604,-0.0343242619927347,-0.058094677645895175,0.022227572144709842,-0.030932881458171854,-0.05772139556496737,-0.03925787689204636,0.004021252525990172,-0.006737395222320297,-0.020128020430212782,0.14676845369852498,0.002887987349922927,-0.1476922355522538,0.17168234963405204,-0.02032879132171993,-0.1172687851949005,0.2800117699347674,-0.012146193814781478,-0.006408667161101738,-0.07485326378159138,0.14675343204464117,0.025848139640969346,-0.03566667296818064,0.044448987994502816,0.032493702163416,-0.016847987690308267,0.013250493560843764,-0.03230713535632071,-0.06341968757488482,-0.058415194918506684,-0.022710800845025865,-0.04727780014722207,0.030731397208284026,0.19656088594457075,0.3331875913485494,-0.030521192459148916,-0.010511715469707847,-0.06377140767702215,0.17438573745329133,-0.0025495593364664696,-0.06553382688961203,-0.026095614708107936,0.04597042377487461,0.0055424832852291545,-0.05223221081102355,0.08543658746453334,0.10827922852069627,-0.08028785033517152,-0.043979548130555955,-0.039698941628526926,-0.08001847085007306,0.023568330595112038,-0.05563545799581595,-0.15743605727386809,-0.010983759270324498,-0.008124698309176205,-0.024822867893816495,0.2232263170982559,0.020071256362094534,0.018869209627257785,-0.04777251178284998,-0.003620344592121768,-0.009809613765498328,0.016322877068285176,-0.03657421785956291,-0.035577530877635086,-0.09467043430521224,0.10836783562800008,0.016282720075103504,0.07646710618414854,0.001962235136080488,0.20282792283177675,0.004324000406045088,0.027550821710770848,0.02143113149380221,0.023889242930124954,0.2131065219601444,0.16428480326170752,-0.045252364984960936,-0.04045342445272321,0.03611417173880579,-0.005401747003144441,-0.07535735626233285,-0.08090410019000573,0.1564751287461869,0.030639221372221137,-0.07532290896204757,-0.01176949551175076,0.0018845152113335082,0.4747634981237632,0.17865062139981547,0.1852016625942406,-0.004466839889103191,-0.041182054599258576,-0.00359815198769591,-0.0402313560748664,0.1729629361901701,0.09942245530991659,0.2545369075472083,0.06287738468053988,-0.03855045455574984,0.00914851997079848,-0.0038755400810637024,-0.1099332998235469,0.0011179175078434315,0.012374140896111805,0.054918936428680336,-0.0690196105018551,0.036339451360299126,-0.0005235761869700192,0.07981608935103615,-0.03623723757579986,0.01160310681486196,0.07763423434518159,0.13129114539830417,-0.060556673208882146,0.007633959777476195,-0.08709805969882284,0.2229179981894882,-0.020483817123012726,0.018540951553725142,-0.08553389292647179,-0.046603826574018827,0.20499514578462025,0.045764495335317644,-0.02081009530424656,-0.026221427905010013,-0.0732571905661447,-0.020968774153743347,0.261227866431896,-0.00308217575497708,-0.017314599606526516,-0.032630386495809585,0.13510431346261836,0.14104446873827145,0.16836275274396778,-0.01755709852883724,0.0009553088580104773,-0.02557582353529076,0.1133964669420111,0.03055750406665836,0.07351528136286661,0.05318571635361571,0.017510059593110236,0.08687890045367094,0.14158401484161198,0.04411196201055201,-0.012937065402197894,-0.03543852396017959,-0.1455179623817176,-0.019994159822867154,-0.07239354824240073,-0.043358480650690014,-0.06572410457737789,-0.09560843069091202,-0.050478884721890625,-0.012971870117675513,-0.03518628612348187,-0.0247629751442875,0.00259688909396494,0.1375649280045555,-0.013136621964437923,-0.022171088208566926,-0.037159780980138286,0.08316142516076251,-0.11855348124859012,0.02001414858776504,-0.12700776332168098,-0.0036962806151879754,-0.13723745035132712,0.16471856878193247,-0.013449980422584811,-0.010499490753774841,-0.04964760711928461,-0.05460503682808375,-0.08098612320482501,-0.0547346358386626,-0.03684494886550478,-0.04167434150893449,-0.01737873921503196,-0.034943262392629626,-0.03047747981257078,0.14547247706437644,-0.03066771386383981,-0.02853797629600782,0.0319983495983462,-0.03030721578048081,-0.051427224402318256,-0.054919594449632014,-0.01639602501815895,-0.0149766055426411,-0.045174131355942504,-0.07821189916236104,-0.03380652054170658,-0.0513266766151492,-0.08556904955886603,-0.04584331505408457,0.05825322952387326,-0.04763901278354398,0.021634987120582164,-0.06467552316515636,0.06609335486304159,-0.023171042652566698,-0.051220856957995754,-0.04905061952235646,-0.004604726011236035,0.05139298434804525,-0.02885120221791885,-0.02332769850411108,-0.08105950633369376,0.1940933945266308,0.01293001891704469,-0.07609390515266043,0.015016806763098073,-0.06425695759846217,-0.01649941514030518,-0.0013757001084232022,-0.061308940794260386,-0.027397513558060523,-0.05053448463385056,-0.029374270305351797,-0.041353877219906146,-0.013391121879516752,-0.006575179419106493,-0.0013964119892686247,-0.01769034902776865,-0.029156802627650424,-0.025099795526196997,0.35799547722273,0.11945750018665283,-0.014521074335431688,0.04452256550238223,-0.02124397011029263,-0.04462124908492189,-0.05971215125988975,0.2131825733341781,-0.06092116133777354,-0.04096938124238406,-0.00015820652173722906,-0.04384583749290183,-0.16138633474514358,0.04865768452752528,-0.034477085659175524,-0.05535727182935013,-0.04070535233023335,-0.01844032909833489,-0.10488341913710214,-0.032321761112010086,-0.022107324716251948,-0.01636656697599735,-0.06521650104810203,-0.03780760654037825,-0.0015780289373472274,0.005438654756194049,-0.021214934869966846,-0.08311907974762545,-0.01653630032203657,0.005987581000158827,0.2919147603353483,0.0004028881242899338,-0.047985865071925315,-0.06877682262174081,0.11165835529180936,0.0476651857819098,-0.017494084675058367,-0.06991708785535446,0.05415834999194773,-0.033394978644726334,0.02639154335146706,-0.06262272423903639,-0.024948308599342574,-0.055594599774514385,0.014400624081060498,0.003210017598364674,-0.05087085184181222,0.14118104650911484,0.15285148272361052,0.06436096821903932,0.03397496043177898,0.21604131651253367,-0.03414160034091357,-0.08946859541822759,0.1296417937926444,-0.019324839475038404,-0.010553935043637871,0.18595810544268906,0.016378948418972902,0.017407864613591423,-0.19180613694806042,-0.010577387385461915,0.03771054237489674,0.14684193207457172,-0.006519109763549765,-0.16264054064075417,-0.12385221055272881,-0.05520720354576555,0.022690868017191314,0.2739506046109962,-0.03066558788898814,-0.07737366831128549,-0.019903482752056167,-0.1355792003092265,-0.057432935058103166,0.0544389179398543,0.005625377367776362,-0.0548837740421275,-0.013895575774734575,0.09821679034532736,0.0428740520218394,-0.02469857592109195,-0.028640875131462525,-0.021844278020881073,0.15898489940013505,-0.0457275097303316,0.23367316861421952,-0.017715281451166208,0.3001037847238495,0.17290072778101867,0.044478016344331975,-0.035834153286002354,-0.017980169970408855,-0.009416506395930306,0.09265450239049987,-0.046051802009761694,-0.04178634576838842,-0.035259945217163996,-0.06925554406898739,-0.036694043769455224,-0.01767156390284226,-0.0871412444069145,-0.07169269387713224,-0.000269098497368132,-0.007744154113156679,-0.09408782182830121,-0.033591807129781444,-0.041328644473237086,-0.037627646722193535,-0.02555002751900407,-0.03091705971081004,-0.049949954340974545,0.03396307303196925,0.03373234648157973,-0.05855663279507721,-0.022280255652712133,-0.08281342956252208,-0.023243458353196158,-0.14084218427517592,-0.012478831692469213,0.013741253914927936,-0.010865470636603971,-0.007439534986232631,-0.10201992775428402,-0.0035834587214576183,0.040115455748233705,-0.06263658499227076,0.13182618026219256,-0.02891772832905554,-0.12821096763145473,-0.01948555923218903,0.012692151889204098,-0.03511614725086165,-0.08344914781000069,-0.07929585271027893,-0.11098224878987133,-0.028534722194992816,-0.012503204113112528,-0.0055452356829135685,0.021341835337781737,-0.0044620256379695866,-0.005439813433512292,-0.0781328032175996,-0.15063167231286057,0.18508228571221605,-0.02586805736566685,-0.06644681438567791,-0.0296655026637801,-0.0025393740067761925,-0.01907277595822196,0.02495695464931435,-0.0362174625994594,-0.08916488984413695,-0.13724767476239672,-0.03527530844101047,-0.0012853638542789667,-0.03595496252776483,-0.02049120586030332,-0.11738828173588516,-0.014525344345053334,0.1353521232200724,-0.06953320196757139,-0.036253493073722116,-0.031075672442392472,0.2588913001910103,-0.0706066789431653,0.248946544330484,0.15102817485621256,0.2342820392653692,-0.04061048563617633,-0.033169990108071506,-0.0918821516724869,-0.10653977571210768,0.17411858842664735,0.1567565543196058,-0.043823675498624794,-0.028436209696836162,0.035475013162108666,0.008349337211763083,0.05334459382843398,-0.005148142514658482,-0.06732027028198384,-0.021788544686514012,0.18045710150733493,-0.013932415985520257,-0.06246292886494993,-0.06207318187616619,-0.12378642296860096,-0.07989115950634866,0.24657771773423026,-0.011203160869941995,0.03729246719906388,0.016519445841291138,-0.04294797380217123,0.2840823292617863,-0.016285247243450134,-0.05019040003327661,0.11758863970164188,-0.10711868045510661,-0.04210602305356069,0.01180810828933286,0.1414394880443776,-0.006635658800246992,0.06838497428720548,-0.024329215437560496,0.23381687365982268,-0.10356892769300416,-0.038377041382767735,0.0035384373436210177,-0.02921404468091247,-0.06991543252636005,-0.04400229939646502,-0.003379413840142984,0.01760335979020057,0.06119198064345743,-0.02535298608861103,-0.04506218412865945,-0.02938927052681653,0.09525269358145574,-0.13003305753519276,0.01887385280752583,-0.18007392840539152,-0.06257707770031286,0.04202728689838014,0.13268587767530163,0.17271358910969287,-0.031043191746286822,-0.0005944245347136162,-0.09848179859946989,-0.020914946885833504,-0.18963122980917674,0.08056477017977635,-0.02028772349921656,-0.01456250511691324,-0.019014956117125503,-0.0034849463040584846,0.028934305783327632,0.006250422878939903,-0.13953133015741004,-0.007035633074129283,-0.044803435065426465,-0.04033524236431932,-0.09210292410915571,-0.021427929499358934,0.14531434735277438,0.18723533223350863,-0.02639898786477605,0.01875991191045534,-0.07761983359437925,0.05601841171050353,0.00953257738262318,0.011453045276046136,-0.11008740722777986,-0.027783815684068222,0.05054808491753601,-0.1435081039763959,-0.026864604957652093,0.01828268048728554,0.2654109072415225,0.02422002547105506,-0.13847018129880598,-0.029720259722540058,-0.027986793032424337,-0.055386112275697064,-0.05259678814724978,0.17855754448959077,0.007226317069305407,-0.013249771965935344,0.027223589354007698,0.016284778206181023,-0.026002257893938906,0.07720868906892966,0.1103617742763626,-0.02004138466407303,-0.01387260465053469,-0.016244760720597624,-0.007784226033996386,0.20748044474976762,0.041306572222717705,-0.04279029319726629,-0.039937690098744746,-0.0333123705523514,-0.02017532410162751,-0.024764478029896224,-0.08182890554426457,-0.06484652713425428,-0.0014630639527483372,-0.028965944258788068,-0.08944366391771519,-0.0021373041161539953,-0.010810777605517076,-0.005496681383884335,-0.10448930647368851,0.13287879171665035,0.07275125377316242,-0.16638621941225448,-0.013800225665843902,-0.04918751323504753,-0.005489613811007633,-0.013228697109902696,-0.053044835841294144,0.07640492325082064,-0.12051442153669949,-0.03259759897245724,-0.11549194736964874,0.05767312829817953,0.3161577891058764,-0.08201131749605504,-0.02919373236715188,-0.1828284299736822,-0.08059116016402916,-0.06403789436568309,-0.00007338068706546967,-0.007690826414001435,0.045795034773425926,-0.033159659769170576,0.003788903432376936,-0.04340801172721156,-0.11787226150913563,-0.023519951789431268,-0.031049012927016967,0.23442461395403233,0.1990780954784913,-0.017739502989516407,-0.00543284190172753,-0.07539698847355239,-0.10607297219459232,-0.06383639108824508,-0.17865121276872462,0.0826342484365269,0.11500624347218845,0.06296384888520341,0.12821693487447117,-0.12573963493711207,-0.07584427739550241,-0.1081235110378337,0.0806941558712418,0.21029938280997132,-0.0063546218607906345,-0.11194907799857377,0.3505194748711221,-0.0159296506138771,0.0698138770774648,-0.06427570438183311,-0.034889286676464,0.007303269278077059,0.2539369753139038,-0.09943585328207243,-0.08700368230889437,-0.034546508675315286,-0.03747408593926446,-0.12964775948913979,0.13917788727992436,-0.05353874422413882,-0.03132439402045389,0.09213800598416681,-0.04819302379700712,0.13136242264398784,-0.03496434398928711,-0.08566563889659239,-0.16060937297865988,-0.04673534207274515,0.3444407815418395,-0.015776642091751076,0.35704937377138884,0.0343047267070359,-0.03484227982859976,-0.16527164518537896,0.0035230039126450375,-0.03988396901848921,0.14064332835339183,-0.21074550525847915,-0.025527682653751143,0.09900908966788374,0.1629992389488091,0.02151819021319903,-0.004336740965032899,-0.04035987290223776,0.11068765321870251,0.03762576965021733,-0.03318837056867719,0.02508589153698985,0.28751497214303945,0.08269918389430217,-0.03363349244683048,-0.21413218342461704,0.00369463045913274,-0.027509773893994834,0.0214639676457062,-0.007693338881473083,-0.02048514060064652,-0.040683818044112356,-0.07620758867085001,-0.08438319787745081,-0.027090382001955873,0.08041422106061978,-0.17994589783625312,-0.021751830643431082,-0.0787374207418124,-0.06374446887235813,-0.008853808959305282,-0.13671241677530147,0.29418427999994456,-0.044706591885121036,-0.022680253864372585,-0.1256055137433417,0.05546105515185242,-0.04126670585768777,-0.1137133258703178,-0.002619014193749534,-0.03513454236292732,-0.06406206502182273,-0.04798251598722306,0.014048963025831512,-0.051199904123362255,-0.024753893337962633,-0.020050035064060792,0.09881607763374495,-0.008403337314903182,-0.035579625655633856,0.09287535668838678,0.20250262604491148,0.052160402997979846,-0.003664021367267616,0.030492978674593333,-0.032572133225123624,-0.03527400059700329,-0.04282012044693949,-0.01702423383367384,0.2114439153160008,-0.027056922750750594,-0.16436802483800353,-0.03740508303935412,0.05303947229166837,-0.14633267395930089,0.133246502310443,0.04262825705634238,-0.028208937279868,-0.12062325552309083,-0.017576176067068915,-0.0006376056961946195,0.09922882855020616,-0.02344544389020919,0.010678103893496937,-0.053038588990643024,0.12428682631479097,-0.02859999727964814,-0.12467945723326371,-0.005717642704827649,-0.007064449530808254,-0.024497385447669478,-0.04940719610819084,0.1958586000710533,-0.011951890433692812,-0.08616981332010923,-0.007702852838303165,0.013268085802981234,-0.10748369246328111,-0.004818248947665242,-0.08996953494595109,0.11473627317047998,-0.02324606356064733,-0.01834250492506372,0.02450222705352202,0.02548733453884125,0.015761783486275965,-0.03951282865536228,0.12563118865408043,-0.020320205661790436,-0.005162599392369516,-0.01904062698692109,-0.006827049262995933,-0.002975374239146919,-0.024332053420025826,0.06146296610449814,-0.1698000141509914,-0.003945868229399347,0.028728713590418765,0.0059941367374682615,0.0631629134177704,0.018582846270252786,0.262468801081177,-0.020078485137273012,-0.10479281234758939,-0.043033660538017764,0.15152517918466984,-0.03776626557253844,-0.013716796543642756,0.08348548819580041,0.10372694800901071,-0.03107063697602415,0.0793598785377506,-0.01185169363997048,0.22640881507168872,-0.0037904779541202524,0.3007475034139124,-0.055766363762805145,-0.0184563581581982,-0.15726508284520985,0.07606217649753758,-0.04232691572877567,-0.054082688543619854,0.009627788436634095,0.08009659963765264,0.04259179727639356,0.052023356180964764,0.239781795816326,0.04471162069066805,0.24371833551228478,-0.0925017344272655,-0.04401214021759541,-0.0268089198975708,0.021251036084477374,0.34004684786981254,-0.0019113228749154667,-0.008359075919401543,-0.017163571884978742,-0.031332251750099634,0.007961251589407836,-0.13244699635776033,-0.012512097230955614,-0.01877531999278985,-0.00951662284718255,-0.009773433775473366,-0.06303208837419852,0.14068087688208172,0.01599044184649145,-0.027378512424545986,-0.024564249030231838,-0.1281453857837407,-0.021767355155967567,-0.033919447882457536,-0.052559174084670694,-0.0046794449585872465,0.015949678998892495,-0.007963983779900584,-0.028147154697610213,-0.1422772306366787,-0.017991827552870772,0.036771618425293924,0.3183374631917827,0.1837523051653817,-0.012177636562182601,0.04462222551462161,-0.036580630636506115,-0.05435978190784494,0.2931350714266748,-0.03829452872910206,0.1905608996013984,-0.16618166757145295,0.006093436692795128,-0.033234184999273414,0.20168435552844347,-0.05177568022363081,-0.031140559638760223,0.12047223769243219,0.25558564969349695,-0.01660608196527421,0.37176761368409156,-0.01704729958628486,0.08349835765479899,-0.029683319756154892,-0.007075212916118625,0.3110423658078121,0.043205965253287536,0.0771326198215559,-0.04278176369448303,-0.029859347934880466,-0.028195687291668763,-0.12808225672301063,-0.009001313507353132,-0.02717627500824839,-0.12453863364358597,-0.11064356078959237,0.05950338723103485,0.002656170947329599,-0.06250396664422594,-0.0038704214560372806,-0.014490435276401552,-0.0048141092164958365,0.06325156068045835,-0.022276739073889166,-0.021398508872921686,-0.20415287469926485,0.22683050104179406,0.08148533340162675,0.03376268772615294,-0.217797238409881,-0.004131559992957577,-0.03801934703752479,-0.12006701184192764,-0.018378776670634887,0.007318730764227507,0.015532206471720492,-0.0780721459541608,-0.037392316387401696,0.020063790356165304,-0.02008940000606006,-0.09699543179272871,0.11378680768810463,0.09445750778363196,-0.027331288484068707,0.04975013755851538,-0.09847301869560755,-0.050005143344500846,-0.09662485288854052,-0.004812103343777647,-0.014443141893144018,0.018632233308444133,-0.03175791642098392,-0.0908096361646713,-0.04302989826838501,-0.0036169538222969324,-0.10904093901682366,0.006253942498233562,0.00935052786378176,-0.11986657942577494,-0.015725362059441757,-0.034770199061762416,-0.05137254358012998,0.10901911711990286,-0.039645437029478446,-0.059349557116962735,-0.039493935982536844,-0.045915289985664506,0.026782483486960176,-0.03633657331146076,0.003957912049288938,-0.024021099615275217,-0.007978051842299464,0.0002858001658563226,-0.05640129589345706,-0.16620762409908324,0.0034628208787888014,0.12660116456656867,0.03748821934352738,-0.022271507559924165,0.03156514181900969,-0.022011855594035835,-0.11953535590725951,0.18849580951339917,0.0922088425353947,0.1963360323977333,-0.14748964716639082,0.059132471302969836,0.020915639269981797,-0.007525924055853716,-0.03296091457327393,-0.10086258803081974,-0.08666231531170701,-0.05035858716350113,-0.0000568960548235395,0.08994602301469104,0.2162659925813275,-0.014522819459437585,0.06309391541616531,0.011516068859729004,0.14183911228447676,0.07429112466939458,-0.052341776273902844,-0.1642822386782408,-0.12172711517762,0.08870049350923952,-0.024002439198862097,-0.017411323871343018,-0.07434808000541006,-0.042334847443393005,-0.01233036905951864,0.022622987463602605,-0.10054069800273521,-0.13415659206867425,0.004404551431158493,-0.009878351168118124,-0.00022886621149102897,-0.02041679963211387,0.214247705272186,0.13235629545182645,-0.11409613556555755,-0.01915707804268198,-0.12189570910504977,0.147046886421566,0.07782279921689698,-0.027904883587088744,-0.05078229867828433,-0.07281669120623782,0.11852533284838587,0.05687365828457565,-0.02340416782636704,0.08946953216971562,-0.05019391441310579,-0.053458804737195824,-0.07101906316004189,-0.052490928970794236,0.0006541874238926415,-0.04964947824180837,0.048269733597398105,-0.03526277214937527,-0.017970319582050795,-0.029400518644466588,-0.03556963142574216,0.0004922681753593148,-0.09191739928937386,-0.014710311002896853,-0.10251365529441744,0.002627729401752518,-0.020803610606330413,-0.010202224681214612,-0.03676966879535154,-0.014379597869837868,0.05147638815231875,-0.04581514778609977,0.1964092904576797,-0.01763394780957025,0.2742600365180638,0.14163485800730827,-0.03462966417643066,0.013520866420306477,0.08491879307111948,-0.06858313603058898,0.23016684704402995,-0.016869857028676497,-0.028573842170332552,-0.11700472396392225,-0.061817931409860805,-0.02350808892700307,-0.03263021085202448,-0.1157134865252918,-0.014279005618371313,0.08912927260995072,0.0012867373563390657,-0.05430246958985613,-0.011575962388566546,-0.016531291389689094,0.02158329583165423,-0.1628906907735231,-0.017014235927866175,0.000598669055857929,-0.03465661398274082,-0.03316787912557542,-0.023989153030695428,0.028109674417819242,0.004040490930790612,0.1229167942901386,-0.012967941753177727,-0.009280635871912203,-0.024764430490443252,-0.07487162193641304,-0.012404915256042818,-0.04208174253563041,0.07200771268024389,-0.09187586939598216,-0.028075560113332655,0.23063660405831926,-0.007812202335797295,-0.028795199185291682,-0.04614136895390434,0.06898136922941926,0.01275164969570895,-0.0422985736200553,0.3225036166926416,-0.04866946417251964,0.19193669103967478,-0.09853859466859066,-0.05433964352684289,-0.2141542178342212,-0.06268600766278272,-0.02801758258826089,-0.12387987836899815,-0.009616362088507965,0.0047956957299289905,0.12780215263178518,0.027157077547253355,-0.09870581605377404,-0.010682981123294593,0.15388622108803413,-0.09145473329918323,0.05572319688480668,0.0469804263667652,-0.1859016994992409,-0.05957901916172855,0.09148280511531681,0.14999216597894982,-0.0540767432416249,-0.028646349657042516,-0.021620867819144678,-0.0410955483090245,-0.04301371489836028,-0.01458097854257496,-0.09296127461223039,0.0022984963040736587,-0.042111832135401386,-0.023763673515715972,0.00512755215212772,-0.05409524723440078,-0.038735683596256,-0.025510830998671234,-0.010693357602764707,-0.09597921685904184,-0.008119985809151242,0.15455734324958265,-0.0649948306724079,-0.03355381057519962,0.010114320453108543,-0.03632449337990658,-0.049077924165623295,-0.08266088583863368,-0.0772301997953204,-0.04855403302169209,0.15130692840670576,-0.08908717676233001,-0.14257329751912862,0.05816160031779126,-0.016971510465342,-0.026705672106042504,0.07130624325276523,-0.04261390837233899,-0.0791314989634789,-0.021627566450711958,0.07735519359534518,-0.033442680557406686,-0.16333793292935656,-0.08133880662365607,0.10329965962604086,-0.02723858846534015,-0.032602845741203805,-0.01287652944514812,-0.19065027456045014,-0.015395590718351171,-0.03658988786079467,-0.055324531116323086,-0.09388262826034259,-0.25313085698594545,-0.17084210743116982,0.01407626530609147,-0.014958899776261827,-0.031012906193795507,-0.019988843616284013,-0.08531132214286082,-0.041539065119881015,-0.001958423900643362,0.11128463117693066,-0.019451261724960332,0.007273331909159935,-0.005500877213602262,-0.007808705326460414,-0.03305045402833888,-0.009900707060031322,-0.025762877268611848,-0.020779244323030997,-0.06556917719225654,0.027235753922698905,-0.002381161924174332,-0.040448339927003356,-0.0506886267446958,0.011255499136149085,-0.01142307208057417,-0.210108326645352,-0.02041422002929645,0.06715004456966839,-0.025352438004270783,0.20899551798383978,-0.0016392924858887844,-0.09445084070672531,-0.05486538079800926,-0.0007680392243593357,-0.12430991552025088,-0.034012864247114596,-0.059832854836816704,0.0686298764348941,-0.020246873367905222,-0.051541421930316,-0.09508422648132346,0.03467539231928988,0.009060474249237763,-0.20202116831882974,0.03572321438058793,-0.13868072581713603,-0.023025250465858824,0.023585586521588812,0.2288837094801642,0.01847186106746109,-0.08329394549840775,-0.03805829630943619,-0.05209988088449126,0.2096603979281609,0.1382092118439361,0.060453060903895905,0.19723051297694855,-0.06755635605176367,-0.0756816187857581,-0.06021729750039955,-0.032433561456483045,-0.014006954553446234,-0.07505575386174312,0.15075582880058427,-0.010239950110299396,0.0012283997226172456,-0.04263724349440518,-0.025619275479050622,-0.011531830841391243,-0.050239255072376164,0.16394636259690792,-0.0721980194512128,-0.0383433103815488,0.031609173030833146,-0.03164658180347038,-0.002305068858398977,-0.03222557634627987,-0.035620386557319986,-0.015130512739329288,-0.10752514453336032,0.09596092818848465,-0.0535472440392814,-0.09182494803419672,-0.032421662868564814,0.018965160437940682,0.029050065825635227,-0.07187342483756455,-0.0197835201187165,-0.031811372071338044,0.0009259406608216371,-0.10764998936969543,-0.03253300769961406,0.23058895445906766,-0.13990320181078728,-0.039095714025068576,-0.18998525726741075,-0.0236634335779639,-0.07131892400510864,0.10010271236749817,-0.062320760620241195,0.04571813280190639,-0.03159837880558275,-0.0756109011459606,-0.12711721610798066,-0.023267282167734868,-0.027456712101492274,-0.1765436058575043,-0.16429489855133947,-0.08537816885967166,-0.009559256577293403,-0.02951428267109537,-0.0010785949636050603,-0.032580238415125196,-0.046271996469765736,0.3822991706097787,0.04810130457424308,-0.16296681714025718,-0.04009981054074829,-0.12604787304949208,-0.03881087806360115,0.037755016818804665,0.005335644229905914,-0.1567294579692144,0.013800816514367157,-0.026178974897795648,-0.021930837081386767,-0.03203515841479029,0.10830494203956205,-0.03221371660511006,-0.06635954038360417,-0.15056311050963664,-0.016472930308293426,-0.11883694722543264,-0.02382575792653024,-0.10665450944908003,-0.1472785088307771,-0.005950891711984613,-0.14127710327812995,0.03433605415002618,-0.10493006452122228,-0.0287907302819557,-0.01205491231491828,0.05568629729570381,-0.02106083882381677,-0.1311648290022003,-0.012862599699276948,-0.03370171027433046,-0.01279803623873987,-0.03269240579153653,-0.19969014376884486,-0.0015796362044252687,-0.029844327651200164,-0.029545428265050133,-0.062286189927785916,-0.04709502223101579,-0.0058407984757315136,0.23670875704360198,0.012236113936273305,0.2102713567921484,0.03245960538360646,0.1397234474334991,-0.020720106049782822,-0.07587427266294074,-0.020714912979113053,-0.02717178523950679,0.046879299145004084,0.09005217083342841,0.05220429705261834,-0.11268478481856374,-0.17067694276951662,-0.017731228507198195,-0.02203269882264479,0.47615884033623423,0.13322659521862953,-0.013787043924351525,-0.04139772532461108,-0.06990823713794991,-0.013909125393786392,-0.026625999311784526,-0.06324314775760712,-0.029406505835662445,-0.0399758116160011,-0.021150794104755427,0.14487428010260125,-0.01562026838601282,-0.02252264608298163,0.011167612686054639,0.04363366604067362,-0.010374981896612007,0.025149121868713438,-0.1531322470945644,-0.06409612800156861,-0.05874000503832112,0.002505922621397044,-0.02101267659287368,-0.03307260154292362,-0.02337479688553183,-0.1722189539368242,-0.04144234614412092,-0.002042799251493139,0.13199793375904878,-0.060695531782835765,0.15183465198487997,0.1989153736043395,-0.17225239159013025,-0.03336466106241297,0.12214774822133104,0.08723084032964748,0.1888545320203218,0.020331149436736005,0.0471901852741234,0.033894686142219195,-0.03413556081692341,-0.003093767784807587,-0.036129994718674355,-0.02964038259556477,-0.03599778043692615,0.02231921814757166,0.07372510823008352,-0.03436591248696516,0.0019177934408180517,-0.08225895958696254,0.11189373255749122,-0.012439557964002671,-0.06315249391028026,0.03132774814930881,-0.07581392662803524,-0.01818240054383698,0.019079416280963074,-0.04332420514992123,0.14250583433097913,-0.09879174628498391,-0.15181634817690073,0.12370766549270468,-0.02267661628498237,0.3041233747855294,0.15426927114017405,-0.1376229286930292,-0.014004955551705387,0.07790718611295054,0.00741571549070553,-0.014917666350904572,-0.028752683729030504,-0.02113987166195909,-0.041369546536349965,0.11072835698989572,-0.03247353699391261,-0.010718031693421037,-0.041651154972341405,-0.034641160614327,-0.07183935773654553,0.022646704369664955,-0.03568886709810921,0.253415558611277,0.09464097232746678,0.005901297643532948,-0.012598147301650311,0.09142073785818407,-0.016413134213294295,-0.019560454859872945,-0.034330211449158654,-0.01413997900083926,0.28794933364201003,-0.05542098322791638,-0.03305221710035048,0.09174157905105271,-0.004304373964722941,-0.0014236559750063513,-0.08345436439596646,-0.05584907069600594,0.014353243116129198,-0.03533808595923844,-0.046855713109182275,-0.047936407376683955,-0.009511310648634754,0.002102272855875063,0.13323980772787608,-0.11995283035474998,0.07831256210105277,0.000332973282439435,-0.02869539208976632,-0.0854221241102228,0.1604189534031491,-0.037565656462059845,-0.022273563847717826,0.10400110207826338,-0.005414192701706265,-0.012919714391155454,0.20786453327158605,-0.026417074350996515,-0.013210747556076161,-0.019215266554591798,0.13675705007643207,0.02077119628416479,-0.02938064327375848,-0.028814066210002823,-0.0221113971279497,0.0004876644816372838,-0.02587033156130796,-0.016447238198405146,0.02189969102263442,-0.010604797312267551,-0.01101162386198554,0.006586915913419764,-0.08335118267391861,-0.00866560188970386,-0.010447751113915452,-0.07939558734560073,-0.04493612587576339,-0.01725933090769135,-0.07468063809240054,0.06144266902341425,-0.03800602627026389,-0.1120669637512668,-0.07559423433972776,-0.05154122949179516,0.16960289947196203,0.23044962781307388,-0.060276024454666705,-0.03854191789866502,-0.06007189303231471,-0.011646882030422679,0.0025546622752226672,-0.13771657994315484,-0.03358398011403164,-0.027334536240783674,0.04308402556977897,-0.046269647861412494,-0.051953032591071945,-0.02939877189488052,0.0003691245498856082,-0.035997793352393295,0.0023001016936434826,-0.027204978903730567,0.07753364793351433,-0.01261190427541821,-0.010067509242804985,0.025804003216908202,0.191867205924205,-0.02784940774098332,-0.11878651657737777,-0.08846709116386045,-0.08339939018040905,-0.020051062403750746,0.14033366317053703,-0.037784322185610515,0.32094008621981807,-0.03167137822474811,-0.2071426337382416,-0.15803661045237574,-0.031400038268108395,0.3514433848765861,-0.1678262996314863,-0.012458951187629255,-0.044701908556989425,0.3426608871831177,-0.0013435630141133915,0.01591988881872595,0.04719239802960581,-0.028166493502361088,-0.022390543416337557,-0.0404030947416863,0.04051721282458683,0.024020048965631213,-0.08235365990427665,-0.049334297140774995,0.03996343712050906,0.00942703779972839,-0.02630358858884455,0.051138340276705274,-0.027982535508345775,0.014778875407521123,0.08115610910065567,0.04475427227977915,0.012417948920432152,-0.12459826561671283,0.05123132084636203,-0.014421550370518591,0.17609888936043191,0.21034477895742484,0.037960459659235224,0.03330493911980052,-0.03961671708856713,-0.040549008897642555,-0.008810704144262722,-0.010696719649765443,0.023369518593573134,-0.03667154500805436,-0.08899940716289548,-0.029070425667376967,0.054834995909207165,-0.06130332697014381,0.0022813893241549633,-0.03647033695830764,-0.10337847605379087,0.03711961938593248,-0.014151587837237864,-0.01036093183084149,0.028472274663933123,0.2747062169859522,0.11386143120895932,-0.029550647281766425,-0.003131239925707773,-0.02147959874200085,-0.019961933982603385,0.00934179082297743,-0.04066849438087674,-0.032047050370830645,-0.032071169248164916,-0.061543163247215815,-0.050733712007749725,0.2549425664178523,-0.133254780173022,-0.009594445307722283,-0.08577373580009276,0.2341444320086428,-0.03977346365113696,0.16200082216222125,-0.037300380330785414,-0.0018209856741339533,0.01683801033084288,-0.02755234842337675,-0.030546587879374483,-0.03154304904937732,-0.07002857463372535,-0.015742309426847293,-0.033578542396913054,0.3298144556949178,0.04379908031183848,0.2223521625831051,0.1576364546045946,-0.016570178913319362,-0.018138781639931566,-0.01928632194697777,0.012892660380866646,-0.07086156148546012,-0.020283279295184465,-0.04181081743202311,0.07428669430161379,-0.0531051194397991,-0.04531262965868221,0.00150236605320842,0.010430403092913857,0.2599422819217027,0.20947063096236831,0.000611913743520749,0.11620418507082544,0.004147535879805658,-0.011336815554780104,-0.009899508572277732,0.050086708518283354,-0.04452246250379807,-0.010302240110292698,0.05307780191935248,-0.03151665847486651,-0.051539557431795766,-0.031464528682799184,-0.04068245505893553,-0.04001153721974393,-0.02534438506186366,-0.014172755691382908,-0.02664489601722678,0.034253475758036986,0.08411067245549335,0.011189616086447893,-0.03435616389320195,-0.004414879936346025,-0.051131624427028455,0.1696916612394704,0.014111237742460262,0.06351729311706217,0.2515802769880394,-0.034277213631210765,-0.05916060383797454,-0.10672060072340445,-0.013046473798275336,-0.028570757097714165,0.2182090935578835,-0.029349709588678073,-0.03456094630087989,0.05429445191495742,0.1949230117638251,-0.013631307152876596,-0.022257477578031107,0.012840121265737492,0.11945159511093494,-0.021024059373753394,-0.02424626419286179,-0.051099294853982576,0.028143208716940576,-0.019995634087827036,-0.030443127759088227,-0.12126561535794307,0.08412923829215321,0.020539083386546003,0.2541815205951908,0.31100442923896404,-0.12417539596462578,-0.02951535481295227,-0.000024853473905318783,0.02296728184017234,-0.04584559606504904,-0.03887102740612991,-0.059916030521727615,-0.0036506253960047613,-0.052330560901995914,-0.07171487161674966,-0.07606995769363736,0.006148937407693375,-0.020217021539427678,0.22800327124277803,-0.0107599085420487,-0.0034109058807232965,-0.050465488112127733,-0.03976061556554155,-0.03305430971871945,-0.0057428994974149895,-0.0590685607469172,0.014253237828884095,-0.03089868878313912,0.11373487931329199,0.10071223468994842,-0.004431068910055676,-0.0067503047938633235,0.0008003815744039285,-0.019771160345926363,-0.017378188080703027,0.036923045272628824,-0.006209537186425221,-0.007491894225739407,-0.034523261003128795,-0.035423604360457626,0.19166138119940887,-0.015172403167495725,-0.009116910567292453,-0.02582050197744792,0.12112853995613812,-0.028225088008526928,-0.0542492433888639,0.026193351056873673,-0.026574806503041355,0.004025385351351891,0.03213005683233453,0.09977514205937771,-0.044485796686944176,-0.003291531362406998,-0.012577875325899542,0.06346796925416778,-0.02453833967122136,-0.01962766378966587,0.019342100593718298,0.05817048249790837,-0.0387489992029907,0.2714108423634199,-0.06030227217857073,-0.016928240511450806,-0.04705933683521508,-0.032525870741437084,0.1864355191126249,-0.15419658089520835,-0.029416904310808803,-0.0232187694918796,0.23682952595886372],\"y\":[-0.02716138789902202,-0.04721005707862451,-0.04753913591721383,0.07751131305477507,-0.02954213832884357,-0.06046484629214241,0.1660169672930871,-0.03256629264298141,0.08504095429963184,0.000947234738810986,0.03701169458756877,0.0054008500486685115,0.029075537776266223,-0.05827078881678357,-0.08266099473830911,-0.035478191551126095,0.06239844513968773,-0.06242992101942437,-0.04787632651078537,-0.021330386418019924,-0.001154633441734281,-0.058094409241504455,-0.006139563789277923,-0.04932566058561044,-0.06529962890413854,-0.00839157923289518,-0.15583548491902663,0.1578845280463063,-0.08775707750838771,0.055139514801185466,0.005732641510222558,-0.0901230018226171,0.0189568092925693,0.0023109052625595204,0.07877093207518701,-0.000034692035409859424,0.1716377920879376,0.0634906636942505,0.030005559468383926,0.09978175950243166,0.042155110109210345,0.03883260111485001,-0.029871449800256057,0.04580712027046739,0.06549000289255591,0.06711327249878025,-0.02561949129128649,0.08725636345738509,-0.008846725737585525,0.05930266193721148,0.014950352044422304,-0.07095217662383897,0.10502755323724625,-0.1736541693869108,0.015489557584200203,-0.00039133745067264207,0.13285307476712066,0.11593013593365026,-0.09515876083124399,0.08758784388630313,0.00518303161091537,0.0740179277449266,0.2122754881868617,0.0578492258044691,-0.16284879719789225,0.03928930308634076,0.10071427548067952,0.01158116245978886,0.000049008917393052464,0.03508681179679241,-0.13846447355124092,-0.0178731171769625,0.049685780826710706,0.03353632835761291,-0.010766714403724877,0.07524229718626212,0.0625433012369458,-0.05621558199036933,-0.029296424105699683,0.05918947314972314,-0.28295852268051047,0.026305348629970537,0.07526405105584849,0.10009294350232116,0.02645275960460295,0.20928043759440476,0.07948107015016233,-0.14426172306144658,0.12749590621368082,0.0846087254847665,0.0799382341079646,-0.009371318742940326,-0.120127520654825,0.0291740051652785,0.036240488436860695,0.043072556396334824,0.05505761660362996,0.07071679634019133,0.00489532441853706,0.06650015585524391,0.10240023969026794,-0.029410745939520058,0.14581584559587313,0.08963167561624004,-0.026224830383170104,0.030768212406995767,-0.10679724962825114,-0.11711049633489908,0.012333357243359114,0.0463120596223334,0.0069370884968156165,0.07790775271179161,0.013974987711718933,0.08986714792770865,-0.003798143377271663,-0.034345884667552166,-0.15721049740355267,-0.10866187842803175,0.07997578362290056,0.05629326553903355,-0.014525957967006932,0.016572698480760352,-0.004340377052466229,0.02311012830056088,0.016776874696479226,-0.052134304724670635,0.028671858939718374,0.0005870279327330336,0.20972990524840743,0.031211807374674463,-0.012314867014922435,0.031295534381742256,0.04165733552704667,0.04322212722987548,0.059666795979321445,0.0008233604487864694,0.028731039459671686,-0.025799082327242876,0.23483765888954924,0.02456122688282786,0.033611414290778414,0.028464629290555796,0.011252290541393204,0.06236710802025078,0.03517687460738892,0.04123707191956569,-0.01657383695352496,-0.06591873841128255,0.010207645682006444,-0.09882802621198959,-0.0024684814629349822,0.013196683387166334,-0.018178143777717877,0.038234871923871844,0.0938407163604115,-0.07833476329605953,0.0508831427530473,0.05133437552380934,-0.09790650921664376,0.03679697164089175,-0.053394882540482067,0.07281941211275947,0.25520682628677754,0.03638323666465385,0.01018287112042447,-0.056069281620506464,0.07755337373783323,-0.04886599742050071,0.1264548474804248,0.03064092799379117,-0.05534943244607295,0.10606294265051863,0.0200522557589356,0.05109209445414254,-0.02255540994260303,0.11831698843006329,0.028001268136486544,0.10860302469017523,0.03584534614336672,-0.00366518133591488,0.01223789974991666,0.06531400312305917,0.012311205610667432,0.11939999218547985,-0.10491899376420077,0.12503573447597574,0.09595720446689557,-0.02279905071123587,0.2390421789969867,0.03214753849205454,-0.05431988664432101,0.03297870172401276,-0.11652239164153562,0.008073791856259388,0.30255708135315984,0.06936951908961392,-0.023211158368556327,-0.16751558502704916,-0.15382083264104107,0.0014430955878378393,-0.01598421844302156,0.030494299182199626,0.1169548391135988,0.0843908616971413,0.11135681512146971,0.06704066949641657,0.09916126706547775,0.053958456242583906,0.02454075293654985,0.20378198306652748,0.08228518679883293,0.1434446568346093,0.0830237146361136,0.15468937979139902,0.05719161431731252,0.1601827089615451,0.09917367733087698,0.2205058564857094,0.16502228601525168,0.09393741938160292,-0.14567943122069646,0.023366196688400755,0.031600306248520754,0.026283174585371265,0.03424341986457173,0.053343083293763374,0.12191697769230499,0.008260768451872805,-0.10480448947200856,-0.02877729463171054,-0.02552413776580464,0.0221230281398277,0.07294080781119348,0.07066420788497103,-0.060324534956719945,0.006002247334790771,-0.013651770262969758,-0.08764559233494901,-0.08087184783475213,0.03706335238174674,-0.05595866838357054,0.06961182759646214,0.1121455144503341,-0.08460368239294307,0.0752219798626381,0.1803075782604028,0.0946567297315181,0.14630105482668357,0.2070343143505218,0.07573659027107345,-0.06850456671177059,-0.03734565156116083,-0.10469181188908099,0.03485856404682614,0.01078665331841759,0.0014651188450919722,0.06936861905006005,-0.12532389159327978,0.03772621995624996,0.20002410488930206,0.07793035280946757,0.19182796977155997,0.08861381180575877,0.07849795694710203,0.21104270100474376,-0.058614645380290493,-0.19440495699310642,-0.10344751828031691,0.12507330262555713,-0.12894477147836117,0.08467723600235337,0.02237255994228163,-0.13857283908745607,0.02143077283693682,0.11728245846801978,0.13080810135710322,0.062248371028592285,0.017714563710634727,-0.12231004027423384,-0.09568957847794397,0.10348722272507493,0.022630095700927673,0.045753783572945725,0.1375732746811599,-0.024064750968050733,0.054605273491580564,0.0756045964573295,0.0453086229810451,0.0004824764876671526,0.047051165687729095,-0.017748711701707474,0.028360550344837764,0.023433453036252907,-0.03292790819857591,-0.017272827382717126,-0.031014975448545236,0.0546640971475442,0.036188338894270894,0.09311630182072982,-0.02796622855482999,-0.013675541750698786,-0.1027242720830556,0.08418973218919946,0.048715067969106615,-0.12550223392770307,0.00946138919917348,0.014377731147218804,-0.04836598039463636,-0.03405793665213973,0.060181414566791366,0.04567834589580405,0.006952063624014997,0.05572197061797016,0.029741588731928538,-0.275646151916126,-0.03560989086958413,0.07416489296044534,-0.23315976634492747,0.016174030302832085,0.06761704495032374,0.11473655666647696,0.031426926924592806,0.20780658380968517,-0.04895549033336812,0.044782875452302806,-0.10225872695051082,-0.10018596473414555,0.08519747711187227,0.03260032648559109,0.08859460736986843,-0.12657485824116388,0.008636830002130995,-0.018686077568573146,-0.024386655280214817,-0.10051463951869889,-0.007675036568584582,-0.005779624933937812,0.12161986845210145,-0.011072210808740443,0.035133955984862617,0.056508339748360725,0.08331989359971581,-0.00849181092064086,0.08118324564910079,0.03471751975944687,-0.042941200310789684,0.012689352365179768,0.040734054052090206,0.03925636365668315,-0.16006225522358936,0.14160399227448492,0.05931014980440679,-0.04727429810638434,0.0027398684656078126,-0.1131579227707799,0.21218347377555277,-0.00870940906946892,-0.13519512062775274,0.0007646640338227274,0.028515025950510618,-0.047895365874078256,-0.012172813505519655,-0.0015168899161485977,-0.12810680935811336,-0.009683205627622827,-0.07803396723781597,-0.07929424720101436,0.035772229671845825,0.025067927397637843,-0.03940805690638462,0.045068299905470455,0.09582283367127363,0.09654619380043421,0.12004559396444492,0.08493825106702703,0.04885373468887187,0.10363152584565549,-0.007035353602695081,0.01908858733941872,0.1560449272953788,-0.1398983377149337,0.03985543376008423,-0.16242986536179174,-0.03929886094672828,-0.002209483788488004,-0.028083308242881088,0.005609718311216457,0.08565709838938858,-0.15362190166442566,-0.0015348146617473804,-0.14068745932832102,-0.09369668049055255,-0.1786535881044885,0.0964953282102994,0.0343796912152172,0.18580629096618512,-0.16964914546393062,0.038518581366206596,0.0523486009170309,-0.14822472675835593,-0.04984372511387688,0.11584081648609043,0.04085780297238976,0.014234383487274203,0.1710689919392075,-0.15323759911599433,0.07247368836943928,-0.12111180001629769,0.09516839320461173,0.032656028279411026,0.12510671186946398,0.12085052858816893,0.005686505734063848,0.00768259077415198,0.06930221404563862,-0.13704392019774078,0.02312221902834575,-0.016580853094903585,0.11203226775832131,0.01791869430593877,0.05143617911158851,0.04268314067573476,-0.006265372185085192,0.013332497269755212,0.04114604202519337,-0.005858809009891209,0.050893715114294594,0.02473748425878749,0.002754605360389715,-0.007673848380855317,0.1460272825962065,0.11097753426998945,-0.1017432048563299,-0.13515513313331629,-0.1215050452120107,-0.006269673038374542,-0.026468215844705843,0.11265662218328595,0.07109927974699629,0.03734894358891662,-0.09295086185578866,0.014614605355435966,-0.010478596831503833,0.010001168012113567,0.07131828430325958,0.13456317054928696,-0.0019953296649072422,0.076986648156578,-0.08206936749048728,-0.005032741971434832,0.008864147209783806,-0.07644578643432982,-0.09063552857833952,-0.0349837284559519,0.039569690825537095,0.072930240229762,-0.024709092176678032,0.07851776010903479,0.020900476204024864,-0.003689175565972652,0.0008172541314384052,0.014970605813614243,-0.04505042102644539,-0.1155304637381757,0.03383773588442859,0.029689203397725367,0.02592778569144986,-0.2264122735614653,0.01708060097964425,-0.046123313053339346,0.012506025562555973,0.02734090626775363,-0.005697763766860293,0.033943363722250715,0.0016828502915208772,-0.08780150767971058,0.018915146309226975,-0.0661763387532578,0.022165693173952335,0.1605383228555289,-0.1074874245176244,-0.14816195343139807,0.047827505490411704,0.0064458728180212255,-0.08393489426562917,0.05800304477762853,-0.07286121969193465,-0.0437017160435663,-0.05308758699941136,0.04816952103187327,-0.02803386923236591,0.0200602264985833,0.032458091766087084,-0.2458479770997655,-0.01809618434443051,-0.05159782270574897,-0.11723459513127804,0.06927614676020474,0.1764954638506131,-0.06933089450588262,-0.11298698216712912,-0.06193686542889791,0.026907369319758463,0.14305313561484684,-0.002043328027437228,-0.010094869945068353,-0.05539938375844515,-0.08724603912793759,-0.07327358519696156,0.026363089520879644,-0.006783465616357499,0.019209800348151628,0.04999669725949015,-0.029710225426658268,0.13063864313612203,0.0006334863816532044,0.08899180692126732,0.0225314230662086,-0.0343781717919727,0.006724756889201258,0.09685146162429925,0.03598667754365237,0.006688786838648066,-0.13240605761370566,0.06905827463330712,0.10613789529824898,-0.1294378641066698,0.09876475773911678,0.0511402188460409,0.07480761397938455,-0.01027804307036826,0.06697737686255441,0.06430904463878173,-0.07508199665895972,0.11293367975501278,0.07891648711274063,0.06584936661804881,-0.06827164094757249,0.00025857247775474515,-0.050836466680237405,0.059663681523707636,0.04834048758894217,-0.023261096124938298,0.05410784286556094,0.1219557784481595,0.0392772885431918,-0.03761123936015956,0.05400028442094724,0.09754535282940574,-0.04860098743616159,-0.03031537401044374,-0.07040565028999482,0.04490789902273288,0.08646249865509668,-0.06423895115450058,0.00027631235978106694,-0.15122827435157218,-0.02001632410636185,0.02395644358026769,-0.018825569196133745,0.03428511355744336,-0.13093462978736414,0.09550326334875174,0.055329680723954895,-0.058116910135343196,-0.0580471285770447,0.13374442195281835,-0.012434996732155288,0.045818241440895247,0.08155897751669769,-0.1119461902072887,0.06437869580820957,0.03655351888517457,-0.09859235392078708,0.10116823025850713,0.08056202597382617,-0.04771678160709359,-0.1079452858584272,0.07159564745654882,-0.12639231303473425,0.08077546230748457,-0.08512568155931781,-0.020706000121646417,-0.0831338061058367,0.037689177760006076,0.12278344546529914,0.07318655706336621,0.052058116551588866,-0.0921592262915156,0.06471211705901347,0.08068319477332206,0.070290277966278,0.07309020346940216,0.011090839204090258,0.0654668547163989,0.058706000815182006,0.003968711053628711,0.00015100194563899658,0.05314916085445509,0.04227692796740336,-0.013584263837471706,0.006133053463331255,-0.13529719591723952,0.00941881871323845,-0.03919880159134293,0.017962756876802953,-0.06353604967095224,-0.19809834788088596,-0.05225071661131032,0.03583821159876013,0.18511347580266488,-0.03782039419763094,0.14242431688990279,-0.08031994418746753,0.07685315884050777,0.07093484289937785,0.026788012977492455,-0.09357956606534182,-0.02138491134111157,-0.07999321746361289,0.05126204175285263,0.056657880364100244,-0.12317180409869752,0.0065637821770372536,-0.09989874348770748,-0.14066918689974858,0.002499337362863392,0.047451300661875306,-0.17593376658785356,-0.02064985682192625,0.08071598660082777,-0.002399986299300499,-0.010427354736894311,0.020889368490654977,-0.010558702888970541,-0.11466585190727062,-0.028977828863116666,0.0422883341375298,-0.006089266531639292,-0.0036190873199295676,-0.038804618463864696,0.02410387001722774,-0.0207349239359626,-0.09733435657957347,0.003057307181997575,-0.1070531972945779,0.017630471823949414,-0.11953515669761958,0.03697282625488586,-0.13621037089312713,0.08959311352847034,0.0013618968509640115,0.007966148071856874,-0.060342758409643774,-0.03810019015943232,-0.001635195117621365,0.07206935194211855,0.02045557650461755,-0.019091470381360685,0.03246927994574742,0.014016415025241029,-0.06389189695180358,-0.039041081981199204,-0.16129437850115017,0.06860619569270186,-0.07857540126663148,-0.08061354783994425,-0.11683527891814818,-0.12962632786445333,-0.17200088906777186,0.02378533692890597,-0.07154814809016524,-0.12716562822106822,0.15707759993523007,0.0029589790593790855,-0.10669387357230377,0.008719292273784107,-0.0991609960903785,-0.04091907821116163,0.04916280726148278,0.03177554522848665,-0.008399855933072903,-0.013843029418167344,-0.02547933941884186,0.04990185992780961,0.23941361157830188,-0.017998495520646828,-0.008912172471663291,0.03725410478553135,-0.11719139979093,-0.00634344809519617,0.048167517121641475,-0.014679442741261853,-0.06430832814048576,-0.1033505055989098,0.022191212169684713,0.006283235084525631,-0.019547964951207343,-0.04584740601532274,-0.09979260158657655,0.06405228746208345,-0.15672892497956292,-0.10118477449338593,0.11355366447397078,0.0613799029702105,0.0207648047551993,-0.037090860442287814,0.12201565765875802,0.01643826348808051,-0.11829587371901382,-0.030227179035567785,0.08547420484679764,-0.041278142037573504,-0.022632246190292513,0.010083573758167413,-0.14954169355632016,0.0343279948328266,0.11152519833123681,-0.04360388807753239,-0.14818856544040448,0.04267483125309457,0.03753876741710646,-0.03959029555314901,-0.0780447483501252,0.11785068452902818,0.02556395220730217,0.087204107878226,0.13539159784993687,-0.042737760540314314,-0.026889714028976358,0.01754930025185002,-0.04188181496947006,0.08637752711687102,0.08049444307962053,-0.04065155706158773,-0.11301922125938903,0.12851368913684338,-0.058976315576213294,0.1835881549456321,0.11471818894761204,0.010445420596143413,-0.06275129784962086,0.08357624763001276,-0.07561399037372539,0.021113082891614083,0.01004501946803119,0.06076850194272126,-0.020694042624378586,-0.032701674641388116,0.09703071355720928,0.028408408364113704,-0.12854609062717595,0.1463753561418113,0.12379544900483624,0.011391832267315211,-0.030324763538244516,-0.07006077069541744,0.05821089913780722,-0.1759708771876272,0.02575257078707321,-0.1512930229271859,0.038051689771110425,0.01681962559539903,0.11802687771557242,-0.007833508894849885,-0.11891648565138,-0.1454592975999822,0.07827837087562366,0.03363967000082882,-0.011270270302550643,-0.11368699457638975,-0.028671049220743264,0.037460555160383456,-0.11075099517522245,0.04541182785712185,0.0394459829678514,-0.07455272397834684,0.0011924782011131115,0.08054831986238113,-0.007780345272397622,-0.12871635779282598,-0.0027618150178808426,-0.009716411207700908,-0.009760718523818875,-0.12311745533396373,-0.04746986504941187,0.07032553804584496,-0.02448622787409271,-0.11144419990420465,0.07184800115417717,-0.0490289606270759,0.18908157105381798,0.004433255115004806,-0.003417436490702366,0.007537797679895449,-0.04868444323112582,0.026254559531849197,-0.0243224828953552,0.13590124434980363,0.036195080663936244,0.03335983046398435,-0.019579974917027485,0.12103899769057834,0.0058295709540395315,0.0018870210737820879,-0.11113387685045592,0.07143837206275101,0.04400055220124474,0.043895271848434884,-0.05789152349457037,-0.1208589405976201,-0.029043099472758703,-0.008462937416689948,0.03304740778200656,-0.08895358281445392,0.028039211856556556,0.08987291036139532,0.060070784291836495,-0.1639031390991304,0.02244395147832038,-0.19578848677518257,-0.0410831247497673,-0.06432688821002086,-0.003347094766896573,0.0010038291277600021,0.018372982639258708,0.17897458541766367,-0.05639154572142933,0.015722683970990553,-0.06652960488016103,-0.031058410847514505,0.028068682418142935,-0.06333663525240561,0.013645829541109832,0.030197863229992284,-0.02155675933756409,-0.03223672650120007,0.040132958352731084,0.03343429218198176,0.05079256063009328,0.047521363859129674,0.14250103338538264,-0.005370324400703207,-0.08373685839204821,0.05035658399965418,0.09591466515056654,0.02460091798652765,0.004853654434527598,0.05112495123755304,-0.16200778874698699,-0.053210087858672955,0.006634320455559314,0.08171844001385002,-0.09321015861467305,0.0487889660478595,0.015461323826456357,0.009161848749082348,-0.050147754553118165,-0.07684631041738386,-0.01525769120485955,0.036934885226304795,0.0218262577104256,0.06801595306255098,-0.12175253041958395,-0.023025700546409105,-0.07689653898759828,-0.0092096273159264,0.08212341936527756,-0.16625267269207872,0.024025250782218458,0.06810615297131146,0.06785061775842333,-0.05325007522967082,-0.034243531730253615,0.05398893316283083,-0.11532828615726509,0.013237924563748199,-0.007881286803513557,-0.0059370080918868,0.13227267960029995,-0.1395682509613987,-0.038473959331400485,0.04424150421342929,0.10982772919170401,-0.039033434663012526,-0.06976850930085358,-0.08688783204486981,-0.06027079155426988,-0.09429112388773306,-0.15284135667257553,-0.08986269223349518,0.04699189157382692,0.06253342554119486,0.008579956387057506,0.09694451195339396,0.06113644929120721,-0.012821920812651386,-0.04236409216755984,0.08464249914781785,-0.1725994142570939,-0.0396716050699542,0.009676548219978291,-0.01834456657394248,0.09392802586062601,-0.005611110718553873,-0.017659743608029254,0.030754361933294148,-0.07639490450926228,-0.07486649423676538,-0.0012748989604853093,0.048144911633459346,0.07820316715047834,-0.05917918241691436,0.020993640540801956,-0.247458686770385,0.028848265892654473,-0.2697010565148311,0.05143074151754975,-0.019969714856739845,-0.1664407239820096,-0.11653078266541868,0.03486331937082445,-0.0411370478180199,0.02826163177809066,-0.04580244451877319,0.14809274625251526,-0.08966113636136389,0.00770388524414876,0.1396022937036123,-0.030107102438821073,-0.10377069948619239,0.046698608494365,-0.027783732920480694,0.1664996337459154,-0.042148637546887684,-0.08526015161337051,0.08044978218176915,-0.08233751466838271,-0.013080732020074703,0.05823826004515375,-0.10280701368731708,-0.03202481676476748,0.002592936110485257,-0.0222837737082293,0.074470232137779,-0.01164626700786364,-0.1769308380229164,0.08877936395306943,-0.2007274303251139,-0.03181106615150504,-0.004596639762066505,0.1022884541944513,-0.002358504457295618,-0.02659960011445938,-0.15154459911342594,-0.04195892652188271,-0.02724881105697719,0.04196908907728451,-0.010664475324918972,0.13472454463653538,-0.12391868590086812,0.06562497845354759,0.035186288092899864,-0.040395638073878956,-0.04318246097667212,0.11841402428208604,0.016679722113190985,0.16728867551796636,0.2216837476398708,-0.047969286383976656,0.008725391458346055,-0.16631288954898624,-0.055989708590713436,0.002845703972386658,-0.036189978147796766,0.12936311793691013,-0.16804429542350285,0.09333852394237513,-0.05428532350265135,0.026857407125492918,-0.01680454321339298,-0.007742700756661594,0.11024687309785018,0.040185342307865086,-0.06041674005020204,-0.11845030715409113,-0.08264584564321355,0.06355566230812904,-0.015826928829114857,-0.06879730676707178,-0.10438632486951252,0.06655524613615511,-0.011102376249661901,-0.0645665602640984,0.05482082114246706,0.04445447657681923,0.014335729155916226,-0.11973308161726288,0.05725760443638293,0.02923021707854405,0.10959868540129973,0.0965770551196703,0.14920143493870108,0.1320108752835021,0.05604429355938299,0.0641537925978786,0.12550309581072033,0.03920025426365255,0.037144320230265225,0.1219295454410501,-0.0019044853772210027,-0.05994736928759458,0.1470861833861416,0.009793130952588028,-0.03681599270571056,-0.020319255926619297,0.029541655271209742,0.09319210536267232,-0.048564681633738054,0.01706904576566271,0.058063022122845705,0.03466016268274364,-0.12802271704006987,-0.01517247247915281,0.06122925502211496,0.07513951032786538,0.050792049198641165,-0.02924956200980996,0.06176001251392238,-0.14120301523275444,0.09148866301150968,-0.043695026653130443,0.02695689939353001,0.08360369944822824,0.05433533215763239,0.12265512578922418,-0.0023454995973478583,0.06436674741063228,0.00459323267492761,-0.012440246700061643,0.19763867058457865,-0.15513965000144309,-0.20619319282927825,0.01003547108495853,0.26489270376508,0.01243809881761409,-0.04900374797520022,0.06578684326154471,-0.07218677044015648,0.05736807983992424,-0.14008873436077668,-0.022432781073991825,-0.024496883218167377,0.030636566710471175,-0.028009525641370117,0.06118342225951206,0.08211828993633079,-0.15524207791542585,0.2277417349108532,-0.033686895935992264,-0.1652331982051439,-0.17263247301815748,-0.09601315465481257,-0.07963737174318651,-0.08426759424893765,-0.003190250816537508,0.07020723233827733,0.054957301777800525,0.047089677997638794,0.241158885270259,-0.14488994222044216,-0.008590479740900738,0.07038550613806308,-0.12820904816693063,0.1785997579422934,0.06608076081220242,-0.0338743594777647,-0.10328752904300433,0.13013291078866399,-0.0417254898253585,-0.011287614763136155,0.08682903206109908,0.04007649941018538,0.041999814891902576,-0.01463942714093897,-0.0010834818413224358,-0.015437237339749162,0.008006372201855867,-0.10959202754278265,-0.12061221827618786,0.1699144070596195,-0.17147241289941786,0.002339892252776194,-0.0030706356763755987,0.15939225462492018,-0.060992162958272214,-0.08616919848811085,-0.01566029159551123,-0.1950906743619984,-0.21495904159821433,-0.12105556608216218,-0.110151806148393,0.08823002731281109,-0.13848619526807712,0.08170443130178541,-0.01684841871539905,0.02615263317973282,0.1462847775026394,-0.034807804119634835,0.04050272707194774,-0.17286333986185862,0.09058111582021376,-0.015806107690886508,-0.04264676096249768,0.03603654081064531,-0.007550001009412595,-0.049756037255163,-0.23425276350790641,0.03316176501204518,-0.19487349384546696,0.14294614111947074,0.04960017781965463,-0.07022362878014927,-0.038037209289232744,-0.006297052313834352,0.08451442906830398,-0.12530758378373782,0.02736175030470615,-0.09834583992070135,-0.029862160479664,0.12990888191592806,-0.10908992071548339,0.03926279923809828,0.0887614466807845,0.01163970288622947,-0.05640550537980196,-0.012485602704306367,0.053809467143740256,-0.07954041145793767,-0.058109903443298326,0.02215097187269653,-0.03985047415895647,-0.10801008252054532,0.0452827121905556,-0.04351283852863682,-0.08931907995184254,-0.15987115095130403,0.04796734614011875,0.11748908276463743,-0.0614422732275787,0.07578789615165779,-0.12880089655747007,-0.049224872776248506,-0.053378654710809464,0.06656786874807169,-0.1655688332936764,0.048892321882690874,-0.011829547132152202,0.05969291780445327,-0.17312955237673622,-0.044537853559264075,0.011478784519577807,0.10350167305378198,-0.16931960652079336,0.13488432355003707,-0.11492891715242176,0.12550962563277138,-0.03439664614383337,0.039994202009732846,0.06896707789325707,-0.10748637182128583,0.1827763615698781,-0.022781406960423415,-0.0030391574870219824,-0.09007422047828266,-0.034657073574542285,-0.042361940706275754,0.06071262290163344,0.014711018529562277,0.03617556890596926,-0.07764510128002236,0.05685575434037962,0.034586896741023776,0.008340296880062523,-0.16085631235379735,0.022217589435721392,0.15122443512004183,0.1188119798573197,0.01903024668529838,-0.04800762849901205,-0.07980765443840289,-0.07774552397526464,0.07749333978477681,-0.021360950829192038,0.0043775419732844205,0.015332411354244426,-0.0534459855459658,0.053451539612905476,0.06493887033418412,0.10788019448881148,-0.038177071044444254,-0.041575420491208395,0.17532038234248334,0.017668694422575865,-0.23742097712828683,-0.020316193058059585,0.022700991344608266,-0.01072707495772261,-0.15282948955213174,-0.10221038643832853,0.1256765123578539,-0.05467444270406839,-0.06086634978321744,0.02811086012525313,0.004304782541381679,-0.054032033208054706,0.09693852472674983,0.04360118410714647,-0.10733006439229195,0.06015262596777343,-0.19504421179839115,0.04827067981461796,0.09422714608268869,-0.07455322198629974,-0.11924660868458788,0.11646011614189253,0.14426380149928072,0.017919494986237863,0.10037711890976728,0.04282629181712489,-0.0884745502603453,0.12487157105726718,-0.08507318109605862,0.07943586711336657,-0.1443670605125408,-0.03916986135360917,0.07132600916582205,0.09145717932969918,0.10288877759192043,0.03947872261087009,-0.003939713138695744,-0.20440393632266363,0.050680854426101735,-0.047474139889589866,-0.025802062700359476,0.12545238616597496,0.08674466705629659,0.05030838570229869,-0.08940243160806223,-0.03939137282204735,0.055857247617000956,-0.11500522911873466,-0.055226098547667836,0.00909225857678774,-0.14771876528351038,-0.036739992000706836,0.19973567479534193,0.08781458875642163,0.04105058706596417,0.08484160172775457,0.28824954054421476,0.004465397898558459,-0.006618747155014752,0.1556879358323085,-0.10078663071254515,0.06591580146146901,-0.10218584011811174,0.017277334014695302,0.0010333585940806,-0.047882931900294565,-0.1042600848037741,0.14810350403363506,-0.023353405494697808,0.0367505902550642,-0.11547936706676533,-0.026940035646177696,0.10429663025256672,-0.18267669243094897,0.07925228500929823,-0.031012022450790922,-0.07745762845962963,-0.009044285811273046,-0.11144509516474847,-0.006097921169557504,0.09315622320974243,-0.06341641899001026,0.018601741249194975,-0.017881858547102412,-0.06093622639022336,0.10812172080056869,-0.08838600378217583,0.0064245452622379426,-0.025003927220714706,0.012255587873063818,-0.027900248157912696,0.03400760184220391,-0.16152642112778678,-0.08314272896506661,0.029987206913941054,-0.09212562764694841,-0.04672714198126949,-0.11566411465082739,-0.09536976954684266,-0.07364601334972243,0.041003069542331474,0.08060155651430263,-0.0379306256589693,-0.04339076802536263,0.11888736999945416,-0.053314241102164,0.05840501103979195,-0.002450962747127604,0.08887309816933511,0.028984177185210923,0.005729465882643787,0.04396931656937142,0.19825462655050957,0.10065369430764032,-0.08024661428891994,0.017062222737015697,-0.19004403182087293,0.08368446569143768,0.003374331474349085,0.04777806622077394,-0.0491090485218287,0.02464869501283611,0.06385749630167996,-0.11889768998412319,0.010994863132530378,0.0010027675117951918,-0.01864283689760508,0.15282002105170606,-0.033975155063670784,0.19630364031421832,0.12396780391103637,-0.04752162200384535,-0.08096872968483901,-0.1204539785106267,0.05687199857967331,-0.049207694955825075,-0.004873452856535107,-0.050519158486834144,0.026730957892734438,0.07725207462418426,-0.10559157173036107,-0.03395679201869108,0.015076275806820177,0.026254181039513845,0.027852130721387456,0.05330899802553455,0.12019306589849149,-0.03015431473026801,0.1287963184867137,0.04046425611667094,-0.023801823270245867,-0.07927397943620773,0.02304058529056816,0.028147399395868942,0.03472977452818505,-0.0425097048007233,-0.07234282894107098,-0.03439925043202816,-0.03883292387691444,0.008541041585989506,0.014198545904284545,0.0691531451577543,-0.04534303254089463,-0.06598842891125468,-0.10268868982014648,-0.14098209627394506,-0.029386504493819195,-0.0704472300147614,0.10380924049512062,-0.05057639137722829,0.03561163890340754,0.0162699006822421,0.05848673544784349,-0.0043187514281517484,0.0007528853913755597,-0.14033929899841802,-0.02001321413694231,-0.06782762877136003,0.05861777784572305,-0.011245276583772196,0.016347141873134713,-0.08060763107639861,0.005275922010268267,-0.010037608423632598,-0.15045857112908156,-0.041799047972184394,-0.009545659544921026,0.04953112403624721,0.04273252029899736,-0.12253805326077091,-0.08945620648671948,0.0854311502851283,0.0343824872077936,-0.0382197428858277,-0.0710462477683045,0.08939897409601007,0.026527377433442783,0.08879218437118774,-0.025109632650286155,0.08549904522456614,-0.07726195859924471,0.03303088445932679,0.1066101767354515,0.15963175307059285,0.005948484043824758,-0.04525464722602081,-0.02161447003761809,-0.003139242619352071,-0.0544382446713982,0.07112762340525229,-0.03763721322564566,0.024875540994406094,-0.12153163956900584,-0.04566552501584379,-0.026526256286192335,0.024670129457183915,-0.0920113971847035,-0.09675781977742301,0.14632397299257838,0.061410885590140185,-0.19170252924282688,0.03190582113679706,0.12345710679972977,-0.1331861712578279,0.03148911151286636,0.009608163712253176,-0.06679290829389484,0.03558535450699757,0.04110364611652865,0.006131573224152411,0.011035468329375154,0.07526457896606663,0.005917598552824042,0.26633340014835655,0.04132010400834544,-0.11981240876508585,0.13527519601181337,-0.021389520130336098,-0.03749757246788762,0.1281205987980398,-0.0020703709414453876,0.10847153746009484,-0.028900910886740117,0.03087788600454918,0.06041869872828328,-0.013986436751997289,0.04356094062573193,0.21565480983906254,-0.1417035033276256,0.06294406319106914,0.11101366374631665,0.03811649323619364,-0.07671116692879544,-0.13554917368715055,-0.006961165183368807,-0.06367263707322204,-0.022192713363848125,0.09528644984525954,0.08428337058880815,0.06676934884055587,-0.0913813773914335,-0.10352075912476894,0.05129217197846599,-0.09118604279854875,-0.07787556192401228,-0.062469158776841845,0.12047485902002265,-0.02558344983256594,0.0014715429112868536,0.04984579020699087,-0.008465419905113994,0.0018985227053595326,-0.12000921160952355,-0.003033809637193414,-0.02839723071650375,0.07634714427153998,-0.069318408084142,0.017080844442150692,0.051035763083795864,0.16483119502273247,0.10238123625766046,-0.04566513979257124,-0.14241290357689435,0.02996983668354255,-0.01282661912136668,0.022880178765434887,0.011852063904544604,0.023114560098124615,-0.09403339413700403,0.21999232068104949,0.057318427645059594,0.05030000014420304,-0.16450273403893295,-0.004886882843789613,-0.09803497477915334,0.11563602042873562,-0.06031198795698734,-0.15971637571460343,-0.0395691860303972,0.04644392072396133,0.32251718757214975,0.09411185421476403,-0.08769478603769157,-0.045182442599891876,-0.044051703633616324,-0.2084629187934157,0.04816536120404626,-0.12139054322477419,0.047662595207712474,0.05332806993546329,-0.14486866491193845,0.001606300197214439,-0.0768749868854271,-0.09379754638498176,-0.015624851875433488,-0.009229454366436476,-0.035405792872882126,-0.11883516703911594,-0.0066279689682132974,-0.063589699300084,-0.005159527424512334,-0.10819741623206384,0.0032835850851265103,-0.02708119135210179,0.00008084499726513828,0.13392994630268287,-0.08722095690621226,-0.011166038145653373,-0.1494516385614162,0.028543226984844714,-0.12015370253950515,0.062204678630123585,0.08949097373853811,-0.0635917883195068,0.09645069555196245,-0.036710707040840125,0.036221594838673946,0.12054347376393906,-0.09079838358937997,-0.003338705295453654,0.09870491749655277,0.043288212372394615,-0.03883400404793222,0.2346102440707691,-0.03468013871920737,0.10514763109580696,-0.19672929617960686,0.005132165437358171,0.12991887981382824,0.01511388341729449,0.0917083707934965,-0.010307770994025337,0.025493581675465372,0.08894073653427251,0.029658655605409857,-0.010926794372208816,0.05465291376318145,0.10858523346608834,0.060118949053849,0.0027143483598941307,-0.009037010778267466,-0.09190579355110248,0.09184708538933073,0.06065789658999951,-0.08593625423126208,0.04215442151295309,0.013717877750313957,0.03535976005625903,-0.03464230331543223,-0.11374615382240018,-0.01576179767166505,0.03183064432581699,-0.07313226052142349,-0.034094017793675685,-0.16400988833253247,-0.054166230473330586,-0.13319373138780152,-0.005029105690225534,-0.04337330675516716,0.06102393335550339,0.06212070655775759,0.00673330015046465,0.0926009508055142,-0.17461348633594884,0.05426921882371374,0.007135430690072553,0.008689607027648979,-0.0032059486913839563,-0.07822292534394887,0.09964692686240056,0.13892786059629275,-0.13621256004679233,0.042739998226743126,0.20013900443737537,-0.12821748547250728,0.10122773995007005,-0.1348153484906969,-0.004322830076850816,0.04856678297065768,0.07530567651433581,-0.004416947966381656,0.06657159069626373,0.07905259836625159,0.14870903363788437,-0.13518459312919542,-0.13563012207437922,0.09216819851607545,0.07891423052812566,0.033519400343281165,0.0015359665132411594,-0.03321666518584238,0.0023064656786840883,0.06116158878770154,0.08922205538418311,0.10515803002586968,0.09838774841940481,0.2499349413441236,-0.21572956582150912,0.07246198400939706,-0.13481779792036724,-0.026356801274107673,-0.025938006776616722,0.23504359650254275,0.018846838726688523,0.018643224004259863,-0.027090985409914167,-0.08986692849255044,0.052973152214756916,-0.07622751570616683,0.010280483135791666,0.18413953177698758,-0.09393360775275858,0.10589265569290282,-0.10226367444852955,0.06782444202425349,0.06731491910070135,-0.07332566842879494,0.14996085965583886,-0.06020833619392696,0.1304309461871593,-0.19305315941597145,-0.04148345222730139,-0.020001494665303227,-0.17503469082343087,0.10295842900395474,-0.21719536633343206,-0.15611872706748026,-0.023646658642506285,-0.07045991732084673,0.24506861657192094,-0.13248429422534985,-0.003222492277525494,-0.1422841661015622,-0.013477559568349728,-0.18148480882409584,0.005024974530849161,0.03465250644239129,0.0007944777625613522,0.026882330915847363,-0.03243895509948612,0.038356672816308245,-0.0815028993462944,0.01268880228796502,0.010374435858002188,0.04129289962706862,0.03403136092989542,-0.018612569777972755,-0.04686187015162483,0.12655938560757174,0.19484622195789347,-0.012858452303887425,-0.19058734036702907,0.08278335889911696,0.0003638655860987472,-0.03701460094772431,-0.12770748233540438,0.03997331343839756,0.07222502622721778,0.0265174730987204,0.07304270740189758,-0.12632093254164256,-0.0801449874348438,-0.02074864028129352,0.05810789511798184,-0.172799761365953,-0.05472050852367783,-0.031752954429329856,-0.01862732651433117,-0.07480428466376973,-0.03420494703217014,0.18815972345155768,0.022107299726411293,0.04808699547227627,-0.09187530927540596,-0.0637452639486091,-0.1198609053572077,-0.18695267625928147,0.25519417390462507,-0.1680522026337482,0.006074210120092399,0.14050693097642156,-0.01993822628441254,0.053362852119689635,-0.003817130706475349,0.19446066881469354,-0.022876603183382232,-0.038831551865891684,0.12942916510900787,0.08574766142569722,0.00915252780104643,-0.06282395303478375,-0.05728054952487847,-0.10171899522665241,-0.08004604476216728,-0.204591631145658,-0.011042615255211306,-0.188570982526643,0.08187530659377663,0.005604626720558922,-0.004551724707482421,-0.1678587772820584,0.05674123869844119,0.027497437434338776,0.0621569796773576,0.011012362455042037,-0.07473426698696402,0.0024610450918823466,-0.1128098952774508,-0.056105655776344604,-0.0969179766455103,0.011097215317877015,0.03905991720634919,0.08557463027174245,-0.04728649136299637,-0.08366681863235748,0.10304222884524802,0.1156382570748263,0.1848722240403426,0.0868253004329818,0.03943019278878393,-0.00707895265552781,0.0029313260770796514,-0.07398397749037618,-0.03836801772856633,-0.16641440863792836,-0.004852685939987791,-0.040593060869886,-0.11694505144273618,-0.1429644086481536,-0.08832214636256581,0.04093317590710706,0.13476814139639534,-0.11076430994602748,0.028127104154353266,0.12560215392591115,-0.021589292193107415,0.004594796730361737,0.04601371290936378,-0.03991093069532416,-0.1324740424126593,-0.13625287655050775,-0.0016607711294661105,0.02393807038293629,-0.02379942565389616,-0.10177088773066433,0.07525970166276186,-0.08306748405621482,-0.09712114188266614,0.0272450316336103,0.09813119520254732,-0.03130540040254979,-0.17912558322943367,-0.1971260330104984,-0.09028820195102524,-0.11066223929955352,-0.06322254373661507,0.011219248224721493,0.11058255658766097,0.10901397597354054,-0.09057724087830543,-0.017843444560829924,0.05464349978131253,-0.013383750059875873,0.025930983496285514,-0.08411258106787546,0.00547831360459531,0.06318944562647814,-0.014105217481703887,0.02022633042387627,-0.06508597055394788,0.0821787709166799,0.04929711780462274,0.06991748315902187,0.05094782824274286,-0.20738501378871382,-0.06882374387031927,-0.12901781057674375,-0.11577051909718145,-0.08732407914535971,-0.06210836362277039,0.0049089015262796494,0.046164892581061726,-0.062331406631568415,0.05880699025884836,0.06870845158638109,-0.14377827255168152,-0.03432326570403575,0.0385480905752161,-0.12662758702368507,-0.16545548879308886,0.016275186643200223,0.07063622959836224,-0.08845995044515668,0.056712817029303614,0.09195362192882237,0.000012789178039388752,0.00961555837115,-0.011824406637242865,0.02194280782381996,-0.14882321131762158,0.07943810063342113,-0.11746753814950993,-0.07721416239264545,0.18417984702904364,-0.1864462883575874,-0.04387137316361149,0.04498120497249121,0.016804123930435653,-0.1179182290832667,-0.030352014439672406,0.03919095239021171,-0.05874755126175505,0.06968791339718292,-0.006512554265348563,0.0545604236929108,-0.05645573213060629,-0.05171948480989786,-0.013521330653365563,0.06944813484604599,-0.050452477974656025,0.059320864897141466,0.03266424090076073,-0.006095424079415021,0.08252647955254983,0.007262944144638414,-0.11761777291856099,0.049890505056865056,-0.04028068745571373,0.26547782105111734,0.15061280674364805,0.014027687117242619,0.09039664525445025,0.23520559413529898,-0.037104504128623934,0.005996919348497631,0.10995690918071604,-0.046857432050549784,-0.04648211990640456,-0.05108860906802554,-0.052218823116401344,-0.0725333616097187,-0.11395867910232377,-0.0038119930585002624,-0.03900753662527698,0.02396630251989885,0.0033789725007117364,0.06088492850796586,-0.04299512567855692,-0.0942612512486911,0.058790618538618854,-0.16080579819140964,0.03417941814557759,0.11254910926224551,-0.03481411818995777,0.10095776226243458,0.15056864326592734,0.054431834913282025,-0.013141957270947876,0.1054933328655745,0.0931450572895868,-0.05037189289907934,-0.04122629314298028,-0.10437178911305484,0.06888928217217459,-0.16895716681576006,-0.035161423010164373,0.05790814454691088,-0.055026680895527195,0.0377814472992718,-0.14653103336384055,-0.0520452732247212,0.012872390936429761,-0.032403213934677565,0.013934199470513022,0.07216101526861961,0.1977252537712107,0.021822451826552302,-0.049487423187237714,-0.00014793396332691565,0.020895717399864466,0.09863460280463207,-0.05470328644284821,-0.001282596423965515,-0.016923046279705672,-0.04518269818873444,-0.052879049735294024,-0.055823742861044225,-0.07770979106164487,0.00932165789366669,0.07998741978494815,0.010978282322979174,0.0033202803763562007,0.0789065923316584,-0.05099283748259452,0.04521118528001823,0.10190233194271811,-0.16194945861318005,-0.013722057248463572,0.018386529030598866,0.023832808314768254,-0.025852742010441066,-0.12734123737263986,-0.05695445249952407,0.07944606923085624,0.0890469426559459,0.03201384339694258,-0.005070455643102566,0.08134715361711639,-0.041809148038437785,0.006649495752174413,-0.010694419502028821,0.05335974729874048,-0.040201993904051714,-0.15378864731848696,-0.045324142006876185,0.08747650155363777,-0.06156442633439816,-0.03516588227425062,-0.017844905074943226,-0.13946732256605723,0.055365751828292065,-0.14319846920483897,-0.04251874901821457,0.042648258037860244,0.09426453446517741,-0.08500975080332795,-0.014200292353173138,-0.06650663310305276,0.0493542136812048,0.011955424934205445,0.060620872291894626,0.03630294813086136,-0.19157219635195663,-0.02218413557835135,-0.25520961294789934,0.032261279573499425,-0.04589165896752921,0.047279110431224784,0.046823297762368384,-0.13496674344770546,-0.1019303443888441,-0.03838864582461598,-0.03622342054070295,0.06058425413951997,0.019058021340228767,-0.0007951377377645634,-0.12063042728668978,0.08767756446129456,0.04432000842255321,0.05874142464922319,-0.03414830154723668,0.02595180318762704,-0.155408124375035,0.008693881793307576,0.014487773734858015,-0.09992811595691196,-0.08999057909878215,0.06888244116083096,-0.17864111930391993,0.03099620041185948,0.008207759863168164,0.02187563868913759,-0.0651816086903896,-0.11243146612633025,-0.05456547735156132,0.11508656125049403,-0.04559997021673099,-0.06737732406868467,0.022436084778229184,0.00043757209949978835,-0.014895309764999375,-0.11891087033466656,0.13673716011374148,-0.02827824658491242,-0.010524151970127928,0.03272312092188376,0.07184572066630777,0.1244644170647469,-0.0019382835716252745,-0.05100251152823409,-0.01687629933386604,-0.12126159407123036,-0.1277281189633517,0.025433428151557982,-0.022587542263294215,-0.015951654672257613,0.022447247976064105,0.05403519232534365,-0.030028977815353804,-0.0692447443561878,0.0301922866492907,-0.028885060420568213,-0.11818098178017,-0.13642124931705454,-0.09829991560216277,-0.1786015148877786,-0.03445620250681063,0.03992392922375547,-0.005126110060389748,-0.1615776663866665,-0.055669287989549364,-0.0022253915057463135,-0.03667760517455382,0.07490618172807095,-0.02829585604121492,-0.015193806933936321,-0.059637140992147564,0.11829142278235473,-0.18918516103006422,-0.06812199402232906,0.05845402120690251,-0.12476532471469833,0.08722699800605294,0.06368344219904479,0.02080561392124281,-0.01888562741689355,0.10485114780073462,-0.2061037040963558,0.01469279631722938,0.10835981375372168,0.027095483358236395,-0.032534973777907775,-0.030933671614483096,-0.005173999653076384,-0.10684702619905374,-0.2227911517915607,0.00045811097312287467,-0.060352022694313855,-0.18412529540962208,-0.028626816584662443,0.0638282552901793,0.07850150025733932,-0.08614372005432935,0.08146640656773244,0.09851175144843718,-0.025632231641621775,-0.08035612185344783,-0.0986229726033643,-0.051110602965403436,0.15251110782595337,-0.1718415067909475,-0.1058603036387041,0.010212897493507294],\"z\":[0.04102288861243939,-0.03862234711483074,0.023424496367861872,0.025573555530971674,0.007683533988721508,-0.02253500023410637,-0.09914070355483984,-0.014551110097488731,0.02878402952497742,0.010259351604485874,0.04032477668367159,0.04104298169854868,-0.003947295489100556,0.0090982942762599,0.01774672382471214,0.02831011068618157,-0.0046999823895810715,0.006041930973493178,0.024546709830711652,-0.022896760959397418,-0.023585393889931805,-0.00008136392713580537,0.009613331675949934,-0.013605062273718741,-0.01690903531357602,-0.04019053429158928,-0.03588710773565101,0.020254890448171706,0.025155037738586968,-0.010914088405578873,0.009038131284469886,-0.02889433241653131,0.053281577413607326,0.0023541679069714184,-0.03641946750733603,-0.06312521382369775,0.038008624673900156,0.34976410120509677,0.03864491894408423,0.018434202619903434,-0.04343286860328662,-0.03795672559346409,-0.027823003721459422,-0.00947903053720715,-0.0021968460247114596,0.023831314057798,-0.025019290490278085,0.03564980041791274,-0.06536499625188771,0.015808448412669346,0.002115429020555545,-0.014167532776505863,0.028378040087293496,-0.0013063297328779193,-0.01640900281552839,-0.020624562521778838,0.026332195218626078,-0.0973779487519486,0.011205901265971893,0.041872376408736,0.0159230788811203,-0.019491236536112195,-0.09908376892628801,0.02843076905908711,-0.03051243895391101,-0.03870654701483806,-0.08665400409293211,-0.04625359066231457,0.0198411785219547,-0.0006768049610134189,-0.042212673607374865,0.006238492007457319,-0.02340554400011529,0.028782562464192148,0.016439599664153544,0.007690642550320907,0.16187169695751485,-0.018122762959934913,0.024464232689639546,0.25216488639234014,-0.06399023740279658,-0.01888933734826717,-0.010881656126076602,-0.0075160913444325935,0.01672377488713738,-0.15203621942903225,-0.010857875398069284,-0.02699678249216466,-0.1160682160497697,-0.07087403235755571,0.004638766252824195,0.0001553152575421256,-0.010449395875886999,0.009977899837713754,-0.07073256344052092,0.017952896541492066,0.2673854484725718,0.016708469246730084,0.010801413057868477,0.2971863435558762,-0.08439430776485564,0.015686596398047113,0.027023841554684003,0.01312974179144088,0.016694901450483572,-0.029363769812719955,-0.010385303575738926,-0.005243468614209523,0.009490658178822935,-0.035570200773006724,0.006992125223464676,-0.06696108898580087,-0.014552622005782232,0.006781427774210079,-0.0010384549386060014,-0.016926924968642575,-0.021144986195573194,0.04550451968669968,0.36962061282766023,-0.03339236334370644,0.00777515585194091,0.03588768334034721,0.011659611481241113,0.027286542859130722,0.0028398321392641437,0.0028186952389483537,-0.012713441304474316,-0.029630845563201162,-0.18185962042788878,0.018590554266662396,0.23475671888420682,-0.001556269350223051,0.0011105461126624744,0.023872553536721054,0.012905352759361825,0.00391091766426132,-0.03219014860903674,0.009022459395895186,-0.21507837384586628,-0.006152837320163491,-0.04022960142393012,-0.02854229693875254,-0.01678520726160137,-0.008151984619046699,0.024261685987937907,-0.044510419081639475,0.028821186548205348,0.0002191913737090048,-0.024678531518108636,-0.0019892561820311827,-0.02425225231486023,-0.015851564525183336,0.010150642522341734,0.0045610943541702885,0.0008533880484042618,-0.013547316668342291,0.02529778460038009,-0.016099998001889604,0.01308017611912397,0.026538674096200806,-0.0073040925615729686,0.036255772349387205,-0.20581959444800704,-0.013533528597569141,0.22885577053946837,0.0032876384561154244,-0.004743587482798389,-0.005750074652625577,-0.000047540147443787765,0.2961759384773152,0.026498980413850598,0.013477381521496521,-0.003993390859940309,-0.0635735478295111,-0.023959989316658496,-0.02397951912735778,0.049285727361271486,-0.03204742086953189,-0.02096889088956489,-0.049431395211758336,-0.011666297352265367,0.038390419493389234,0.008952306504079447,-0.014348899725579596,-0.034870961077306376,0.00757555397430893,0.03910454534268736,0.0104786695979075,-0.1888745447636361,-0.018908827927596718,-0.033268896927148274,0.012086763074354077,-0.03738386856899389,0.040097616022688534,-0.2363643424313712,-0.004843908317914627,-0.006042564497216613,-0.047174823869973424,-0.0346012475146831,-0.00288287281673844,0.0022659350685504966,-0.03766346840311192,-0.04337432705113193,0.026887232628013433,-0.08437726917346823,0.23688307498924868,0.08318570205874112,0.22396665325619222,0.0724693744965619,-0.14104165128207444,-0.02481695706630338,-0.08179872853616876,-0.010396547631088836,-0.081067978263435,0.037937183709376425,-0.11984001626417005,-0.017556345806906546,-0.17442302541670335,-0.07312834299923601,-0.07618964239332973,-0.06729300321377235,0.011564359908754273,0.0164269675103441,0.05000358052594108,0.0511848575168447,0.018575041159136694,-0.027446831995873847,-0.032906435128928116,0.005351319086177787,-0.0031542910345316246,0.007298281193821707,-0.005426194938382188,0.026301385751004082,-0.05515999572638119,-0.01724225050802094,0.03728654978261932,-0.008325114448098588,0.004663375361013828,-0.020183224079204504,0.08521143366787513,-0.0008868633548065094,0.03703895630770206,-0.007866338483805574,-0.010270690751741942,-0.003930753470915719,-0.0999808203188238,0.005843262363170007,0.0035381395467217035,-0.15117696078346154,-0.016682377396220305,-0.008746672261045522,0.010201683539842826,0.010595213074507828,-0.024650969751835842,0.0037112919400215066,-0.002590327424141126,0.174384803572126,0.00908598835051258,-0.03505617151767148,-0.17378433802050514,-0.06728904489165267,-0.13503699989836102,0.013137282938910385,0.028820586363680525,-0.19456121693942385,0.02831373359416525,-0.013872106269418835,0.0071968333845509715,0.00632347911006741,-0.014048112021258115,0.01976525836056604,0.012568404433244083,0.0024305214676049788,-0.016174198091172185,-0.10706124250318881,0.03387441388423777,0.013187870025142576,0.011304578016024396,-0.03329745209623854,-0.02357526250015551,0.022687346421794822,-0.0001603118824798127,-0.03240011955075563,-0.11290184539983693,0.01697567945551875,0.13787398470680615,-0.05728143726539487,-0.048399966710006376,0.025119996176470472,-0.046881038360486064,-0.06269172488718983,0.005525364051988441,0.008694572561514447,-0.034962892727359196,0.009293190891274587,-0.015680656497724692,0.02385672107369293,0.01458168494090776,-0.04782391807415588,0.01499802975881696,-0.03176638501863599,-0.027083796812186957,0.008973458650928344,-0.051194350964935756,-0.010035203216968982,0.011173391238718765,-0.003431845781038972,0.008977596446164339,-0.02914558641751779,-0.022252462058253594,0.003904496995228991,-0.006942827540865473,-0.04824797272726463,0.025201543450648043,-0.07885394287025375,0.031574354606721804,-0.046191875003181775,-0.0038828147433624654,0.05423378290997041,-0.07079120992986464,-0.01084716154400772,-0.00044443453354264947,-0.12997218976802263,0.014657291251293081,-0.03939553211357544,0.0006951306228844297,-0.005105829588414572,-0.010563961467788902,-0.050437201001572264,-0.0622076559542629,-0.008023776489142301,0.015356982465885908,0.004392941316249164,0.004001207491356603,-0.0032621841072924223,0.010326898282617018,0.009575962738861183,0.02039841438283537,0.004289643120119144,-0.01478121357737738,-0.048284900052189265,0.029336620991783285,-0.001317025376968089,0.025869096212928464,0.21100678647877597,-0.018263211046145294,0.013713794804937984,-0.013952508061535794,-0.01459577771877333,-0.03864759570233256,-0.12347727681613917,0.03439093640117012,0.00599966005996469,0.02076475911525641,-0.0041793759252709015,-0.15560736257635305,0.015539372250254502,-0.010235819493989915,-0.025157061075721167,-0.03286094186428558,-0.01123637781917197,-0.001092272064426637,-0.04292164616395152,-0.015356680530082009,0.009915576414634123,-0.0012628556661971734,-0.004886477156036217,-0.03734842398024541,-0.007787841218516069,0.010143484472268115,0.020038481547160036,-0.07970075097318655,-0.06584454488496529,-0.08204314802811007,0.05084032897170644,-0.021769219902291994,-0.08844620749676099,-0.018404987945340984,-0.008597171262971125,-0.12564357518141417,-0.003786905105082923,-0.005017894299774331,-0.030235080765356595,-0.0395087447097858,0.01159453450592402,-0.04015814380800658,0.015182622836886116,0.027382641497850854,-0.033683249591869725,0.011073651473256068,-0.0051570442261209895,-0.0065929803706073365,-0.01899022897353861,0.028780328073774362,-0.0421335287462315,-0.0784757013731908,-0.02586554268582533,0.027600319388477238,-0.03560756787106695,-0.023471224245397847,-0.007224292853613326,-0.048701402239674785,0.02021801025716466,-0.01807918164569129,-0.0013105287042291852,-0.027849228029113934,-0.0022981160733592477,-0.02293881589246797,-0.05998603158573168,-0.0228813541729529,0.04839746819664125,0.021161454394984736,0.008322860440528346,0.01094278809921377,-0.01105533249886352,-0.04842152318137023,-0.01400764360251742,0.012035741399809457,0.021180799166164572,0.009845005418663087,0.004942904247575375,0.0024778034203613237,-0.011678366904093657,0.004902532922760362,-0.06285513388162507,-0.008965431006733797,-0.043707278914080466,0.02157179188908503,0.007788660336694126,0.005273638280871939,0.025040479743849136,-0.11149149283569815,-0.003051577546872154,0.020704827751295264,-0.049301910529252084,0.008209070300330896,0.025492894072195342,-0.022309149932250825,-0.060445243460337764,-0.04112282731502974,-0.00960168845673921,0.000711050016340558,0.05778786975355571,0.03437719822563722,-0.003446127921746558,-0.07204142305691899,0.03592386665631433,-0.06466822451591477,-0.021415204769349223,0.0035921332021095842,-0.03716342549309096,-0.0056237843257366206,-0.0014427888654964102,-0.012505083693744137,0.010308610107690403,0.039284798130441015,0.012335617941507901,0.4476248173607063,-0.008975900287637418,0.00524302977651325,-0.02051930071071813,-0.01563327920294305,0.006480904321333948,-0.011487789338402282,-0.05008015975797755,-0.002760529610029003,-0.003934125149258364,-0.04304629321460703,0.005580062726444786,-0.02923137160109816,0.010036309264175865,0.017369513373087574,0.00045002044773968623,0.07540998196172055,0.05033763115048257,-0.023800945339902606,-0.026880655481062714,-0.017592068871583703,-0.018948900338562995,0.04147986324980372,0.0001368649093533699,0.008538447402724006,0.05540686397576018,0.03747271385721759,0.0039167685913820355,-0.040170305270854315,-0.02226547169756134,-0.00447130843192744,0.030041289556137683,-0.02288619851715926,0.04018735183252818,0.006867575561863379,0.027670973145651152,-0.03582065702680815,0.002477996355452956,-0.05296463974814719,0.011019145903757252,-0.04940887961074774,-0.17671646902549934,0.011736169039916816,-0.002780489740941604,-0.003708325094187435,-0.009832189720725226,0.01715025154862183,0.03429190327761105,-0.0050980004229897865,-0.022166092204196085,0.0014848048988455953,-0.02695434221684572,0.010696345278196889,0.003403202288733393,0.15951630559207503,0.03721448410001806,-0.015456608447405637,0.01947591695607318,0.004781915357562581,0.04274454385134188,-0.019394067650018252,-0.012563794979674237,-0.019984017741958307,-0.008699206473000497,0.007347216634155883,-0.0009527698239289841,-0.04206417254609364,-0.011283591254678012,0.026432968570962508,0.020328462125330883,-0.08801432745750688,-0.03516561563245319,0.030661424361098446,-0.013239608540293204,-0.02763557167833013,-0.021129473854336445,-0.008612853086135894,0.0118026140480679,0.044611386882599156,0.0007428877095540429,0.011307513785510613,0.0018274749328752364,-0.010606105352716116,-0.0484958274277687,0.017474680760453557,0.005614639887980008,0.023807757822605777,0.005485045366326277,-0.02753961459208025,0.010395878754333739,0.026243716894516586,-0.0950545186616365,0.004900787108279698,-0.0038137488344373817,-0.01170665611817976,-0.01729312165781969,0.024928762151736245,0.007988897403975731,-0.006742889111288564,-0.033831692262096494,0.010867180602696336,0.057399563579257636,-0.011546644295534649,0.012702689643825003,0.02322255118333912,-0.07853903252890963,-0.0023758808862889063,-0.0021763976292346623,-0.0006618975693904698,-0.10380512438342765,0.05678242536669259,0.010081301472504377,0.01898147013943654,-0.008968809803232542,-0.023555131973121493,-0.05722755487698505,0.006380097028440339,0.03901915432217038,-0.015305057130581907,0.01934676913343433,0.0031753486276260485,0.04644180814698359,-0.05679168813110949,0.03821552757504973,-0.01606786075776357,0.0332870222708636,-0.01195348811672242,0.005628877000571633,0.037161579283142,-0.0032231915142317807,0.02919890037122297,-0.005970793567878319,-0.009809004955088322,0.018377331810571815,-0.01668340139381927,0.03498876231533463,-0.0007897213779744655,0.5008762942291414,-0.009457324309848126,0.018592551879002366,-0.006473825279570082,-0.04448426588988197,0.23011753929740164,0.013309215144768469,0.005811122734153859,-0.010862186211192799,0.0026557618019303615,0.0010055309519556854,-0.005639781769351496,0.007435660636554094,-0.03316314152684598,-0.035596624417237405,-0.01003915102448481,-0.11695983217997956,-0.018269848613276234,-0.11529218485576749,0.004021573192850489,-0.03878166060237875,0.04269042624860317,-0.00607235118360605,-0.017231415011100593,0.06457014933238904,0.018367929455689352,-0.04342833763423311,-0.009870305047277877,-0.002307667295925512,-0.03831429547813847,0.013091154378761946,-0.033922641542336304,-0.003404121882876351,0.02183378462701278,-0.023465251541932252,0.009376854142581121,-0.0024233755515833833,0.011935592503557559,0.038885898797457574,-0.006236741283215182,-0.010342371952471693,-0.010724080495846952,-0.023792944260746428,0.07367389982088819,0.0034532629074846984,0.06634278118360672,0.008631201292442981,0.057755057264750664,0.005992421039072287,-0.03388403517521156,-0.04211439233768107,0.012857784395690719,-0.013604571617692575,0.0036889892408555696,0.039059136783828836,-0.04886965157878997,-0.01246789420890869,-0.011171279872659203,-0.019212403672982714,0.008997194744290638,-0.010420931880148416,-0.008487532596219965,0.045093720694706414,-0.05329251292664496,-0.012680497404274509,-0.05916190190031468,-0.03716154293737635,-0.009296788030995224,-0.03934641716795237,0.023326804921635493,-0.05846898948582275,0.0033077832128770015,-0.008955381387902491,-0.025168166521832326,0.00036045031000669654,-0.03642640712813675,-0.00017950229818758183,-0.00799483982738137,0.004256725130308733,0.006485093399264974,-0.00713724115727969,0.01726892655156365,0.03456667852544093,0.004298362597329043,-0.04626217012920523,-0.02134147755529889,-0.014647260453361233,-0.018972508612657934,0.026325135606053405,0.010117953612386031,-0.03097112196224598,-0.20611139640877207,0.0105845418125722,0.00558193180871886,0.006115636851446872,-0.05899556393961966,0.012300096395756108,0.22532221010321335,-0.07247041846388946,0.00727808971199659,-0.012740004008880593,0.023530630918810448,0.006927698186747254,-0.0037094036339296492,-0.0063158816278226036,-0.0034736314798064208,0.09210303425320393,0.02723847336765295,-0.001879453744162445,-0.00314972533487145,0.03296916087132699,0.0013500032064824854,-0.04040190038817711,0.021069697075860823,0.008060593966447895,-0.025382078651988865,-0.044438097804534504,0.024248104990417668,-0.017763469918387315,0.005175380161478857,0.019799331029766665,0.009080805277574102,-0.03145929503148133,0.05328324436314308,-0.029503597878506375,-0.02493022154330169,0.013064709906270898,-0.013694718812866788,-0.009612184870162797,0.011859561517749759,0.02517199107711077,0.01493426625943686,-0.06509770368880768,0.023884889039629605,-0.0010910326602012947,0.014800328417263081,-0.013699137497106518,-0.022174858965074623,0.03120473790077373,0.597713299677915,0.0011359846164677378,-0.028884111856798275,0.011077900463220982,-0.04253342451500961,-0.15598465494591113,-0.07500094490185656,0.01156979660798139,-0.0025485499531478248,0.006438802276153677,0.003127379600426772,-0.04333807186722779,-0.0020409427728641707,0.2680896550253685,-0.07809048040515404,-0.008430965132774446,0.01662280040218925,-0.010160895616338575,-0.007436792254226224,0.053642672349532246,0.026840826637370068,-0.049399992497386275,-0.026987712910876205,0.013736250406265962,0.010237439486077634,-0.03769484003506177,0.009600733821746745,-0.005851343487215407,-0.025806177698221428,0.014625290098312866,0.024312686971694884,0.018873676528119606,-0.015433718527915865,-0.045905337349046144,0.020185437101841286,0.046796176463891156,0.018718275422195486,-0.038129510002560665,0.08048945384280001,-0.026604428230796052,0.00017160302341405633,0.07964872762856305,-0.06338793872888356,-0.006898395539076934,0.01908011068446309,-0.056733075942851076,0.010105373314918639,-0.013166369228013184,-0.014190804256761896,-0.021148201265598406,0.008289468092384547,0.003511440166030794,0.007434605217595433,0.061568479422861366,-0.024720455934599057,-0.008572370078497295,-0.0036979317298110725,0.008248681701879052,-0.16826175832718898,-0.023443480361065663,0.00261982308964018,-0.008605134312335777,-0.0025889555395879746,0.07496950100832181,0.01930138142381437,0.01608466503370724,0.05252071435210661,0.005872052513170603,0.017082050519164334,-0.10953525935318963,-0.011155149279521609,-0.03631570514156823,-0.0009382571658714263,-0.0481427545015226,0.11573591509939476,0.36217710240446965,0.004880769859901318,-0.004549595150693229,0.010831045914258538,0.011468834629846306,-0.019350265884116324,-0.00015630958661175425,-0.01807542757430493,0.4848633548884051,0.032567678857530355,-0.035643153255610516,0.11384243284188866,-0.05762313311228353,-0.02811143088344601,-0.018033376436638104,0.013750289310002843,0.012735077714764568,-0.05310750308907546,-0.10016737493227032,-0.0029257490082817764,-0.035668394570098044,0.027876938978873056,0.005329535858207241,0.014893014757387935,0.022056888728504486,-0.007456189174431934,-0.020753346370432663,0.005437628908621193,-0.00296350609136004,-0.010228536171088867,0.041928578340573,-0.007905041446718615,0.008825032362688208,0.03161688665109571,-0.0030438087758876335,0.0031961461771049557,-0.034123026621621935,-0.08539034349218316,-0.0018308629716485168,0.0028186552677719823,-0.030569758048307687,-0.049002864828021825,-0.04787388575082024,0.00010284387257357091,0.010890709132269178,-0.013858576625996504,-0.056759272894289385,-0.006731079383402496,-0.011568661616358115,0.012050851261125128,0.053798325304748304,0.05981242770702263,0.30391532165061863,-0.064019920314728,0.02596468869787728,-0.015015672123800302,0.0034844064244904205,0.00011877714624670057,0.024417489507437017,0.01561104158410272,-0.02813192748839693,0.020065840911752144,0.004193934677458869,-0.018652977222396262,-0.02070745525268124,0.011859658692211334,-0.020959047999023497,0.005622882902384275,-0.004226186639013027,0.009483897751605923,0.00254408032979558,-0.11020220872655445,0.009821288739979488,0.009350149347207558,0.004258514985062886,-0.05748163785127305,0.029290739899054393,-0.020130764043361827,-0.01609836120720932,-0.011233726597870109,0.007701691072119987,-0.009887853129822068,-0.008680225290453899,0.02626159335122572,-0.04379392198208997,0.002888719674755392,0.5998606527858814,-0.051241366360628184,0.01167746952237679,-0.022453316232289657,0.004213505632780653,-0.0415053546817996,-0.02212946397536586,0.23703693786099045,0.05152433054881869,0.6316851612185689,0.03592347976899299,0.033034245169037295,0.008133637524638719,-0.003938034557913509,-0.014427479808318456,-0.00036017044668922645,0.0006406518648864572,0.052207732983558186,0.00042689328513915515,0.006163217732210923,-0.07886835626184252,-0.054845869240529706,-0.06785520989856858,-0.016676120740397447,-0.0160364976816683,0.006387779945569066,-0.00254543514609175,0.0910742276431967,0.016796456021503727,0.026374588595168332,-0.019456044094527,-0.083036441962773,-0.010570548115430685,0.02658392490809711,-0.10717676600087025,0.00036456629509328247,-0.010021876269319722,-0.02061515637270868,-0.002319063413526895,-0.15116124640992373,0.016884050764447694,-0.017085368306054328,-0.0014882764712419296,-0.044253582351267445,-0.004258070366671758,0.020394202757006263,-0.003485203632053197,0.008018951527921963,-0.002353002367296685,-0.011366896616659234,0.005540767147916735,0.021229563596162862,-0.025904467550001455,0.002685320513223746,-0.06612889688474402,0.009086165441972074,0.004235578214000179,0.019032347166053325,0.04251173001226299,0.002827237167454842,-0.031447761698335075,-0.03341690804496799,-0.008615825403068834,-0.018072171356330217,0.010391989004250752,0.002934739056951545,0.0086533915263889,0.009538249032139047,0.05204577938734323,0.008024485996813541,0.012136245708074093,-0.08013492207459344,0.02801508490350058,0.02013180139537055,-0.16656466196843114,0.003975865769199071,0.03321719064618923,-0.03428321359861321,0.005882167228647231,0.03235811194150761,-0.004818112514026153,0.029877735933356884,-0.008684092312455694,-0.0945323305940941,-0.0286271991379988,0.013439337956744199,0.04068403054830049,0.007538609009570007,0.6100566129045961,0.08019731228722699,-0.022626782266710797,0.002278399836218371,-0.0027346121065483712,0.025225699251709425,0.006576429272170706,0.009257386481006958,-0.01650219019548461,0.3909969162396604,-0.008212478595996225,0.0028528626711652166,0.012684981608579022,0.006889070748080929,-0.057381234580228584,-0.007835303686080632,0.0015604683578342208,-0.04480200933104231,0.020855873437255597,0.6111719961171249,0.017042704787709768,0.04055464508638384,0.021647109259910258,-0.0009583156346573643,-0.0806899618034043,-0.0358164501747863,0.09427625125024404,-0.0019394914772135718,-0.02346870332939413,-0.00965041510025744,-0.06657885469014431,0.021490142373828125,-0.012900065703386409,-0.021189779872925283,-0.0486229485468547,0.013884970944629515,0.005534775920017381,-0.019438705128002325,-0.0022799738351751693,0.06853627775155521,-0.07762506460064422,-0.07165949184295316,-0.006881065205564272,0.022456987483203395,-0.05391674330651774,0.04485295362226256,-0.011253914698237276,-0.020557242408988752,0.008937510705021953,0.00617415607955951,0.08777526566526066,0.5262133409473796,-0.011694061050076325,-0.00021049268881101176,-0.010657276960436063,0.00415045658020959,0.028472014557991532,0.0016475882563880336,-0.1070734756405019,-0.0031517446455941664,-0.04424234902666758,0.01606968060586032,-0.2215751618946464,0.05099896474338438,-0.013644609754079703,0.004173905069708976,-0.025362678049554,0.009743591862566387,-0.013748600614147908,-0.011974053610034282,-0.014774509639277998,0.05882847816051631,-0.011729546100523904,-0.00928405830621523,0.007159698359629583,-0.0154036746947029,-0.1739999527161783,-0.021141979444213654,-0.037882669259738426,-0.017759987642100846,-0.0016141089068957067,0.021961027210690494,-0.0062471193284014,0.07364015480208896,-0.05292935507671832,0.06779210571415271,0.018643458799100645,-0.17484899113331684,-0.06691793914798021,0.00884890242968662,0.09848217973737788,-0.0066850057346585666,-0.10911038510610227,-0.022402841643011307,-0.00902642622107702,-0.01300947270796541,-0.11687341867817704,0.02366127921480056,0.008790542324783556,0.16391155039281774,-0.016979198100416853,0.010704724030727824,0.05327427880789738,-0.07758167423293519,-0.012506326879120238,-0.005064237556522047,0.0013458699937566746,-0.009278246273973615,-0.005635294149480155,-0.031243836841724805,0.04750696505492818,-0.004153708538942343,-0.0008786838346323415,0.00476433397709433,0.007540247587637935,0.011772275455735481,-0.04821323532211528,0.008521816917052331,-0.020272926168721297,-0.008168376023625787,0.04135786040612001,-0.01097508617782996,0.5132005597733449,0.017019863946754265,0.033292340694250966,-0.10725728584443373,-0.0005259840410239739,0.007039582121403053,-0.0031800281702708834,-0.011340290961724585,-0.005075944511171288,0.0008131139123789922,0.02850756606373678,-0.03986694238057382,0.006620619706512174,-0.0564472062090098,-0.012889926686850477,-0.046952779964902235,-0.06295106892330815,-0.006081084179576687,0.01707680418962777,0.018251635518069863,0.017903574876326402,0.05355876560199875,-0.02151075876405591,0.21892336846149085,-0.01658498579140699,-0.019873017909059678,-0.11225648557950214,0.0036110772100969328,0.17147597171121384,0.009582298858830296,0.012067411270082503,-0.02204600062589108,0.002777886725561701,-0.00016121460589919667,-0.013359804907545385,0.03235725054964999,-0.008021228699811091,-0.011090674023412817,-0.0033343386919470657,-0.00196769335764795,0.004622822785481004,-0.00273705425899115,-0.0051066629755811815,0.03785009085046968,0.31707924344604366,-0.0014215431512699791,0.0038671050215882095,-0.012033182723748913,0.009525227698382292,-0.001512000378031913,0.010016115565660401,-0.06389454270868179,0.01462940610902414,-0.028238302554053785,0.0018109465085359335,0.0136373455135922,-0.008299822776334113,0.004536872059772592,0.014903326902760698,0.028091414553716113,0.03670485450244706,-0.057369669339341726,-0.01214149254669735,0.004833190037962855,-0.025147743913486408,0.00035371646733296607,0.027585910546852558,-0.178256641590902,-0.02721386816150393,0.01746348055667296,-0.028961066003095566,-0.03275247791557822,0.017883913671370044,0.019646867956594132,0.003953301894798749,-0.009426796942661074,-0.01141652786072079,0.020881734552002647,-0.026456345791877806,-0.04336473328659837,-0.021872342875725398,0.005818578974361238,-0.009253097568262267,0.01332144379608999,-0.0033370159136317775,-0.0011986391803758044,0.0003632008019515466,0.002691944075396183,0.3523576819698336,0.006156461833990435,0.02217970286423547,0.0010131171629993226,0.005027190267166557,-0.05668450926521825,0.015457060464362007,0.03087919856852981,0.0064903206566165605,0.033732386032491554,-0.09084825870121134,0.009354997526651134,-0.04767601370535253,-0.044777184787764025,0.01615881594652906,0.0016127676521536557,-0.00929561042061981,-0.00039140908885122906,-0.12787339250257446,0.003675232005926248,0.00876979611784722,-0.01915630370658151,-0.02344656393570387,-0.0008736859262856015,-0.019571608893079975,0.010854420044168284,-0.04811945256215049,0.015796692041853144,-0.03838489036674181,0.0007572055394298958,0.5096774509676523,-0.019136003283654952,-0.009173819908721723,0.04006493921620307,0.04837848151938581,0.018162007458470828,0.04530445496785204,-0.012085594624979363,-0.0074440263921207485,-0.0055170437136049895,-0.008093703124069299,0.025878780561366686,-0.019895145457764486,0.003317883092984936,0.004088542352200448,0.058076946070073895,-0.011395193191803746,-0.0007815471755685465,0.047753633955282725,-0.05810956721016846,0.30452638395705434,0.020888542760811184,0.009411577752215038,-0.07665734928753559,-0.11680857151555214,0.017509214266565584,-0.0396399762379342,-0.03777490342784826,0.02005924609995599,-0.04344536934650245,-0.0030091473842029644,-0.032038932146265596,-0.015600124842105014,0.009777779665420183,-0.08586280666103187,0.0191369121486531,0.034409587107682924,0.026469130664098083,-0.23494911114150804,-0.005592236050574121,-0.0007228079732814009,-0.11787824304037303,-0.04072283275602399,0.03843711054369015,-0.00450135724807094,0.022253881497430673,0.03303408126654219,-0.008982159286246917,-0.02249270542548193,-0.09544746961512914,-0.004844827141851407,0.0017712539403895416,0.0025679047808675084,-0.000880585036758317,-0.10981620892791678,-0.025563843526882433,-0.013937653304365702,-0.02735032453355174,-0.005499182172893526,0.005205466802662197,0.020785934772534764,0.038574383268716796,0.03808267422629432,-0.02958549333378914,0.2647295503222285,-0.009797523157916401,0.0010912070685914696,0.008124963528177336,0.001476404995164261,-0.01415323384661998,-0.011025806836900165,0.00086363865380348,0.011330463371562878,-0.0037479876334202997,0.006333897036406025,0.037464472339365555,0.016131071249330872,-0.028252859673345915,-0.024703747606704986,-0.016432034702545156,-0.03235034313110084,-0.013748588087018003,0.007200520356693209,0.5255339265234207,-0.013643542951440407,-0.007965771501641968,-0.03374028308801791,0.004995799286484367,0.028099892727668635,0.007998510001970775,0.030952207183526738,0.008332487244134951,0.01576529770089767,-0.002977618873353601,-0.1008625826014328,-0.00444143187400606,0.010415696984472984,0.003466464156695353,0.02856865724319584,-0.04842288116296881,0.052491537655352825,0.046174147803657764,-0.03208129106362127,0.0005534227588729942,0.01047630231463119,0.022611663086334076,0.019462947439559588,0.017594862545881204,-0.013167600223657058,0.021532522214845855,-0.03564910438846593,-0.12922746722931236,-0.039492206399083754,-0.0201531567439054,0.003429235970887907,-0.01015123390456886,0.14674382809310393,-0.020824652585790648,0.008830230548348693,-0.002114159157045421,0.014253212677144356,0.27175144230367476,-0.03131777791263907,0.013360566510140701,-0.03216094265781754,-0.005821235455588792,0.0036511054053783546,-0.009752003477808819,-0.11095891977932522,0.022631410814001943,-0.0966677417783343,0.0002437295906022333,-0.006966124311768736,-0.0009094964260194552,-0.007445007615994803,0.09503139638185759,0.006354331978486619,0.012120871081285773,0.010941000902286982,-0.002094187947588795,-0.006011146076112978,0.09825355148601482,0.052958912282732036,-0.06118324525167743,0.0031652727372170507,0.06440914982274219,-0.03314020476513043,-0.012937292802608996,-0.03724590020081983,0.0027515132218445927,0.020393615906924407,0.01016321219424759,0.24910342790966022,-0.018831823545276058,-0.0006531789557006113,0.011641421985102818,0.02074039947267028,-0.013349099476654911,0.00469793777695117,-0.030309810401981697,0.029021440291488204,-0.04566990303885761,-0.01161887980970572,0.004823963059716062,-0.007346078840286002,-0.005245099879528126,-0.042612819259019226,0.003801759913418646,0.012308396541300753,-0.028783078104777194,-0.007033763854563701,-0.019531124644648228,-0.0020284476241317845,-0.05342762007877948,0.03259086757196099,-0.005791671787012795,0.02127607053533003,0.3096170729797503,0.008193336656279047,0.0287824168934511,-0.0025332247135270167,-0.07534322006399498,-0.004203955179328135,-0.02521815688109602,0.030877636697989905,-0.11199525784143281,0.03811767064686907,0.004264713237109648,0.014453844347316875,0.009898620348083729,0.0035405431924438522,0.04183571548830024,-0.025176396769304353,-0.008226144254387877,-0.017943114324854015,-0.040654046115973924,0.005419488755071015,-0.0064325047978562675,-0.03629045016630239,-0.008536135538928416,0.003722123065482952,0.034078372483224706,-0.045492899271430715,0.01323140634320914,0.0003811374765081343,-0.008268199999013686,-0.015580068991170776,0.00793566909637392,-0.007788169523548791,-0.037680400787855534,-0.013219440818396346,0.06152928972820548,-0.02378770631627617,-0.029564577849802227,-0.016717738569411892,-0.20913621688163017,-0.024358904448068396,-0.025325196281861532,-0.13002333094949312,0.004080648891666605,0.010440739400755657,-0.010293818005720531,0.01503794514916483,-0.017434378541724894,-0.027037961073614083,-0.024636729626526098,-0.04509683911666093,-0.011340333663635384,-0.008796881755513776,-0.1396592736924129,-0.023645536757000023,0.03044091805806699,0.04768479316732258,0.02854796516802193,0.013278529367291889,-0.0402658719390167,0.02419551552335355,-0.039600734968912546,0.01605346173998452,-0.07935516384023493,-0.016868349710395025,-0.018088007242982786,0.004466087464895413,-0.0037443607807577453,0.009450413673769453,-0.0335882835737058,-0.015740527356842653,0.015013727631876642,-0.07689824794201809,-0.009177883938493206,-0.008150334157769208,0.02686637878187805,-0.004164018486131989,-0.03824913881748461,-0.04222386960468086,0.004772398283343873,0.03918101660402558,-0.08460977963637925,-0.0133070019738162,0.02039060272019451,0.013896808812200151,-0.13739140543208936,0.047941768339909804,0.003458797953297826,-0.036485949968410016,0.02437278918316108,-0.030734889157768015,-0.028294609649318327,0.01704915022067763,0.013508258695605591,-0.019702552716434653,-0.16785868476597218,-0.04387455804243578,0.008101006519589966,-0.060865475596568554,-0.07587863986726465,0.016037140661780625,0.6116549339701174,-0.04589946714472652,0.00010510486760758474,-0.04579335442262903,0.009378449863651056,-0.2293078671422512,0.5969912277220788,0.05873234047142204,0.0025465685574649305,0.03168011769729755,-0.052781421116373475,-0.09387936850824102,0.006283199417107569,-0.030254709400901237,0.011005319603117736,-0.005171413685092879,-0.02659780724437915,0.008601227274908746,0.02193526496287443,0.0097599285313029,0.022384201763329694,-0.016177510216547307,-0.04259945645086467,-0.014233189414924687,0.008472550061947805,0.006889644719753834,-0.049731794797647715,-0.02531956215572513,-0.03048378013045463,-0.01107040010025878,0.724006190903758,-0.011611541113696366,0.043447939781647016,-0.03420377338421639,0.003741285559425483,-0.010347255979694955,0.016270037080855993,0.0719466891235259,-0.006364292957022425,0.005605316831821312,-0.03812559806209369,-0.03393549445952537,0.03033262413925929,-0.011354120333671358,0.02595818567251923,-0.09411277014808758,0.061557065567449346,-0.02576139575361566,-0.19674244986106978,0.003433719600519662,-0.08404485048279779,-0.050105636297680785,-0.045230326592308696,-0.007139258319385867,0.00787808462794785,0.07073336396765942,0.009375114050729686,0.07604641486379489,0.05032291148437519,0.0061998153412769355,-0.006320026217819963,0.0010789760588509473,-0.0877387464239292,0.05804594611027503,0.011034351484192182,0.040317465964554954,-0.029053816335189418,0.028424180204880595,0.0011503094004248718,0.0008091407850003242,0.03409146594566061,-0.04039058617060255,0.0026157810898816162,0.04466852915198966,-0.02719198898648148,-0.01606816142966483,0.10605491520570623,0.0011572330167581725,-0.030050857100942234,-0.055981728220271365,-0.019446888950227878,-0.035594749126331496,-0.016303190770425666,0.003685496532301571,0.34745204922340556,0.023867534044497953,-0.011214766648601682,-0.06372672859032827,-0.040941570124704035,0.02331288532484699,-0.04679452685166441,0.07201648602057585,0.006735566022843656,-0.025976166389336704,-0.008832089935966899,-0.09452606831808912,0.002736511044175057,-0.021920634329854426,-0.18691781462378682,-0.01562910784221203,0.6101554941896435,0.02704363503215025,-0.04544343539825383,0.021169633444261784,-0.08705936247782582,-0.03334608091762506,-0.0032855327610749143,-0.04192221696853959,-0.1217075762754936,-0.02995682059543444,-0.015390465532348836,0.6074710917352367,0.5217424843131897,0.03965607602293873,0.019082853659399147,0.0007115714369714014,-0.006271858190698176,0.019769007353791484,-0.019429073818394305,0.014642386464598223,0.03560069147125271,-0.2097507606764018,-0.0725857975578099,-0.00446338287829193,0.008416145345319937,-0.03623494449942489,0.006095319177664172,-0.18430507189106093,-0.056594419265848184,-0.005949938332537841,-0.020452258488251294,0.008738066089304055,0.019298001487192986,-0.03173566436451976,-0.04255665674208728,-0.1230877009611816,0.007316557793552139,-0.04570197542180667,0.005643579492711935,-0.11148187919401747,0.5591352965121672,-0.01024349695257538,-0.1274273735948751,0.011915982919691615,-0.11905218924354753,0.03268005953910335,-0.007771078211663575,-0.010020173560364182,-0.03300160067019381,-0.04003669476317134,-0.05192339536949162,-0.018901268744793472,0.003916919439463871,0.006754303462371226,-0.19748401177901448,-0.017310080491068032,-0.00754929469033072,-0.034195490708207425,-0.0366818647148528,-0.027627478304196037,-0.03591349141927015,0.023829904849670586,-0.03425711576041073,-0.009330674177667496,-0.05226649574159863,0.0079469764288925,0.005576432672769026,0.0789433249843534,-0.0008133591311701031,-0.028504067931847236,0.0049449778882545165,-0.024090501862577187,0.001905922791270998,-0.0998539886664304,-0.12536242090706487,0.009370111124188871,-0.01578221742979976,0.01134797271343423,0.00490357793299098,-0.004846772212771968,0.008375642459144923,-0.038458212392090164,-0.03947095717973442,-0.009980763595563493,-0.07190296930031569,0.029762715793854436,0.005243668846887773,0.022934384289789604,0.004159335732026154,-0.003702660737327945,-0.025250969863314474,-0.02676305280234016,-0.010310289029961055,0.007961311905972546,-0.031060535707615217,-0.18571457277868952,0.09750348422575691,-0.05143648027422286,-0.0026294360317050446,-0.007734986757822823,-0.07163962918084572,-0.030252405581677518,-0.16599607358855373,-0.03170455085414655,0.013727148768225117,0.04167946192159991,0.0012298046933362891,-0.001748136582018116,-0.02209764682734585,-0.15528690618634844,-0.04418042742871832,0.007562827376024694,-0.019044192944576054,0.02931503926021819,0.007921910869663311,0.011530511754770956,-0.03587496602086268,-0.03997521088561222,0.01154610720989836,-0.061849323830686725,-0.0024343487424378406,-0.0501015455451081,0.03283623623221406,0.003649078970501813,0.00881421123743237,-0.0021760650652114153,-0.03971755680881398,-0.003224027680719868,0.009209169280871067,0.024531205681360007,0.00995500356142441,0.0984761231165796,-0.0020195429757434817,-0.048184320778547514,-0.009618163014943235,0.0010477321744942676,0.0018815191940083607,0.24964603798055204,0.003418719464911215,0.007309345601964703,-0.008303497519230991,0.01802499689070507,-0.13565590899293237,0.032090438218370564,0.034095684896487566,0.05127283192979669,0.01133266261031324,-0.014838101290809126,0.027173295758487436,-0.004586795727994154,-0.005489074804013217,-0.055820012661345696,-0.043192615961783344,-0.042874623883633355,-0.006929423789708413,-0.04529463801405855,0.03492365670899987,-0.005020361728402298,-0.023871920480674474,0.07276109457555649,-0.02192371610197744,0.0011357871284326225,0.02628706346708012,-0.026200097928660793,-0.03328873010437286,-0.0048000192100521545,0.008465284867932212,0.0006939689084786761,-0.012335951899689074,-0.02595734216882893,-0.0030540948634825574,-0.0020299880088901013,-0.014201870489004472,-0.05467004545743043,-0.05732452699031599,-0.024134472070418418,-0.020574578483947944,-0.02931264063533124,0.02148572425903414,-0.009509940328104939,-0.009152182558258413,-0.0247446335170607,-0.10472129165640462,0.05431039715405271,-0.020634866923513396,0.009650769030848657,-0.048101442255600195,-0.03160137805018948,0.041177397826846526,0.033601295812659124,0.012620043538908818,0.02005353267860295,0.01443390862991408,-0.017834058032033095,-0.002919527869304411,0.011134720838623255,0.005416033321186126,0.00397965454684928,0.037181203204415834,-0.06930724487754862,0.012008822417532953,-0.0244602166594833,-0.02416924760529676,-0.02045602924550149,-0.012779075980007321,0.014366445603618515,0.06207024679508217,-0.03423872790059919,-0.03999900462262237,-0.10561777252379363,-0.008731755559228602,-0.0017241815341491554,0.08092216891505906,-0.028042364928110512,-0.023613976349292937,-0.00017474402391006266,0.01803263128577559,0.015562265215742357,0.17301059753590528,-0.0033507227277883925,0.02860426988446251,-0.022396221399390032,0.024262741800265348,-0.04555206527272855,-0.01965286399683631,0.016358137545896777,-0.024474722571150378,-0.015567384301989513,-0.16301199098041616,-0.04498814234051437,0.021121651838431663,-0.018616378944678984,-0.03218706465469013,-0.06314106564358768,-0.026623604101757094,0.040629304686882424,0.017444396651888086,0.028358191712606878,-0.013949992053597999,0.03472811576165223,-0.006940628274800571,-0.011245061884758953,0.008710284202169212,-0.020546228881486977,-0.015554573825023753,0.369121411368623,0.00046730769106224777,0.00977970473771098,-0.007758781105919424,-0.027301632783737474,-0.02389352273953789,-0.003485125344688553,-0.009382867101253214,-0.17221991364485242,-0.08437713575723128,-0.010354300962179751,-0.004000807396012042,-0.15928613013349005,-0.05166183972762836,-0.040556340803884865,0.0025395597524357303,0.0048258108736134175,-0.02416864841584276,-0.010131965749020163,-0.015979942383741248,-0.021784984409201864,-0.005257907741365038,-0.0033707206964120346,-0.019670422963441837,0.07977571211891984,0.013174770469719817,0.03359074118108228,-0.0269015237302127,0.00976831720533475,0.006839697564909153,-0.026503825684445075,0.021124122832819562,0.017020719288631095,-0.009539426092123517,-0.025411748218146218,-0.09863530548209277,0.006845859098492242,-0.00778981367659149,-0.0038712546399144706,0.021252792050169476,-0.03268483078358471,-0.0273465440858732,-0.0007037151909149194,-0.017384698329769296,-0.03367641878892679,0.012581388913361604,0.07094877513454381,-0.015893159669086884,0.20892691332528565,-0.0036748495450392633,-0.007535709966019054,0.08248815082185874,-0.01029650012000102,0.02093290408894878,-0.053627300133521946,0.024463968914224,-0.0359542671742419,0.004209727657044893,0.010149358856291875,-0.017660032903563695,-0.013583258114461873,-0.022359868943041532,0.01925880447348624,-0.0426609866340855,-0.02063075008550211,-0.0038213849916461495,0.0301847762299106,0.01384131767185711,-0.0027293745642986166,-0.05001275671630048,-0.011759250180764767,-0.016830314275731544,-0.017030232902466896,-0.03524479428662608,0.015591792920870163,-0.003229773468792202,-0.02066633731880275,-0.0288500665927446,-0.04000175130677227,0.01726511710925402,-0.019007157457211408,0.0233363889733062,-0.0061405017327957456,-0.01930853349768795,-0.07504749498129046,-0.017040595429798387,0.011017378150702127,-0.003508203312216614,-0.010348462422052295,-0.012818618750464115,-0.017204098307571743,0.04090210963151212,0.0011057658931100743,-0.00006329730958521757,-0.002976459653867815,0.06879764854631908,-0.037469262256045806,0.011209663561127405,0.00036833437911375206,-0.03964753459560092,-0.005026112987795129,-0.03572344443343753,0.008692443560084405,-0.011181007027095784,0.03387420863526294,0.022184718440515776,0.024336467627493655,0.00010397785898257074,-0.04252668494414519,-0.04540510922134869,0.03115066889005923,-0.027297313445863575,-0.037741002863016904,-0.004038234076905664,-0.07180886588306057,0.01176097185222951,-0.02962780622998055,-0.040079606045221164,-0.03670782921187889,0.013363707374289848,0.009492106797681726,-0.05063982923132546,-0.02315311480602139,0.05896918145668476,-0.02522909332344027,0.00918901837145785,-0.04068103164858921,0.015621190002265493,0.008552084807904333,0.017633695193095832,-0.011528806083419461,-0.02893826825402724,0.01572521805859635,-0.04672947240276192,-0.0657483976641746,-0.006965692395485135,-0.023074918985781005,0.0011516719480952396,-0.05032195648742139,-0.023050026340523267,-0.010400532697737625,0.01909654848311491,-0.042140979547307986,-0.03235679150731577,0.00419606723694374,-0.017348452359011217,-0.00316408678158438,-0.013877035913862463,0.06507469555690286,-0.01128809282213759,-0.020932754848145097,-0.006253780578761209,-0.11170910617178179,0.015206304530759971,0.007336547789689322,-0.022344054579591092,0.051312908262243516,-0.06256488133604896,0.006022461692212485,-0.0020960836404890723,-0.036799414195899334,0.010042363056989382,-0.008712848987562583,0.08503167350377365,0.028431459760996328,0.025955761445582988,0.07868393981656706,0.011661759877990893,-0.02043963300191479,0.0013478168806964628,-0.004496898694492006,-0.007982350795845836,-0.006211695030420321,-0.059267307581200315,0.018274765084953716,-0.04967353861552145,-0.000681052079024686,-0.019558291417715815,0.007620452159707596,-0.028973823416743913,-0.021363697287684214,-0.006586253432630064,-0.013617833502344785,0.030455362110645458,0.009345294506079432,0.00488312688036651,-0.00044519148073242435,0.055240762809650165,-0.08121083634555856,0.01456246535365179,0.025104684452052054,0.000978484549464933,-0.0026400308299452916,0.022258938007524678,0.006004185586344641,0.07287154380788434,0.02437587954612817,-0.041405651988637604,-0.00990840487160722,-0.0038952765464309,0.0018633809857246904,-0.018198742967664692,-0.03815075124572574,-0.01027555046951191,-0.008206302662254937,0.007020895318269554,0.010587239991523483,0.005410156584973668,-0.008475197684986262,0.016488213447612237,0.03188895625445598,-0.001987534997691716,0.04888962569482434,0.0049447123211767115,-0.026969240484001646,-0.040348722344164534,-0.006236163524166892,0.01462149342744821,-0.01679573553183683,-0.1113394084460988,0.020162364157897628,-0.019647220068039983,-0.018797122195208807],\"type\":\"scatter3d\"}],                        {\"template\":{\"data\":{\"histogram2dcontour\":[{\"type\":\"histogram2dcontour\",\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]]}],\"choropleth\":[{\"type\":\"choropleth\",\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}],\"histogram2d\":[{\"type\":\"histogram2d\",\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]]}],\"heatmap\":[{\"type\":\"heatmap\",\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]]}],\"heatmapgl\":[{\"type\":\"heatmapgl\",\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]]}],\"contourcarpet\":[{\"type\":\"contourcarpet\",\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}],\"contour\":[{\"type\":\"contour\",\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]]}],\"surface\":[{\"type\":\"surface\",\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]]}],\"mesh3d\":[{\"type\":\"mesh3d\",\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}],\"scatter\":[{\"fillpattern\":{\"fillmode\":\"overlay\",\"size\":10,\"solidity\":0.2},\"type\":\"scatter\"}],\"parcoords\":[{\"type\":\"parcoords\",\"line\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}}],\"scatterpolargl\":[{\"type\":\"scatterpolargl\",\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}}],\"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\"}],\"scattergeo\":[{\"type\":\"scattergeo\",\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}}],\"scatterpolar\":[{\"type\":\"scatterpolar\",\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}}],\"histogram\":[{\"marker\":{\"pattern\":{\"fillmode\":\"overlay\",\"size\":10,\"solidity\":0.2}},\"type\":\"histogram\"}],\"scattergl\":[{\"type\":\"scattergl\",\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}}],\"scatter3d\":[{\"type\":\"scatter3d\",\"line\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}}],\"scattermapbox\":[{\"type\":\"scattermapbox\",\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}}],\"scatterternary\":[{\"type\":\"scatterternary\",\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}}],\"scattercarpet\":[{\"type\":\"scattercarpet\",\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}}}],\"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\"}],\"table\":[{\"cells\":{\"fill\":{\"color\":\"#EBF0F8\"},\"line\":{\"color\":\"white\"}},\"header\":{\"fill\":{\"color\":\"#C8D4E3\"},\"line\":{\"color\":\"white\"}},\"type\":\"table\"}],\"barpolar\":[{\"marker\":{\"line\":{\"color\":\"#E5ECF6\",\"width\":0.5},\"pattern\":{\"fillmode\":\"overlay\",\"size\":10,\"solidity\":0.2}},\"type\":\"barpolar\"}],\"pie\":[{\"automargin\":true,\"type\":\"pie\"}]},\"layout\":{\"autotypenumbers\":\"strict\",\"colorway\":[\"#636efa\",\"#EF553B\",\"#00cc96\",\"#ab63fa\",\"#FFA15A\",\"#19d3f3\",\"#FF6692\",\"#B6E880\",\"#FF97FF\",\"#FECB52\"],\"font\":{\"color\":\"#2a3f5f\"},\"hovermode\":\"closest\",\"hoverlabel\":{\"align\":\"left\"},\"paper_bgcolor\":\"white\",\"plot_bgcolor\":\"#E5ECF6\",\"polar\":{\"bgcolor\":\"#E5ECF6\",\"angularaxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\"},\"radialaxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\"}},\"ternary\":{\"bgcolor\":\"#E5ECF6\",\"aaxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\"},\"baxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\"},\"caxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\"}},\"coloraxis\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"colorscale\":{\"sequential\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]],\"sequentialminus\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]],\"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\"]]},\"xaxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\",\"title\":{\"standoff\":15},\"zerolinecolor\":\"white\",\"automargin\":true,\"zerolinewidth\":2},\"yaxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\",\"title\":{\"standoff\":15},\"zerolinecolor\":\"white\",\"automargin\":true,\"zerolinewidth\":2},\"scene\":{\"xaxis\":{\"backgroundcolor\":\"#E5ECF6\",\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"showbackground\":true,\"ticks\":\"\",\"zerolinecolor\":\"white\",\"gridwidth\":2},\"yaxis\":{\"backgroundcolor\":\"#E5ECF6\",\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"showbackground\":true,\"ticks\":\"\",\"zerolinecolor\":\"white\",\"gridwidth\":2},\"zaxis\":{\"backgroundcolor\":\"#E5ECF6\",\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"showbackground\":true,\"ticks\":\"\",\"zerolinecolor\":\"white\",\"gridwidth\":2}},\"shapedefaults\":{\"line\":{\"color\":\"#2a3f5f\"}},\"annotationdefaults\":{\"arrowcolor\":\"#2a3f5f\",\"arrowhead\":0,\"arrowwidth\":1},\"geo\":{\"bgcolor\":\"white\",\"landcolor\":\"#E5ECF6\",\"subunitcolor\":\"white\",\"showland\":true,\"showlakes\":true,\"lakecolor\":\"white\"},\"title\":{\"x\":0.05},\"mapbox\":{\"style\":\"light\"}}},\"margin\":{\"l\":0,\"r\":0,\"b\":0,\"t\":50},\"title\":{\"text\":\"3D PCA визуализация статей\"},\"scene\":{\"xaxis\":{\"title\":{\"text\":\"PC1\"}},\"yaxis\":{\"title\":{\"text\":\"PC2\"}},\"zaxis\":{\"title\":{\"text\":\"PC3\"}}},\"updatemenus\":[{\"buttons\":[{\"args\":[null,{\"frame\":{\"duration\":50,\"redraw\":true},\"transition\":{\"duration\":0},\"fromcurrent\":true,\"mode\":\"immediate\"}],\"label\":\"Вращать\",\"method\":\"animate\"}],\"showactive\":false,\"type\":\"buttons\",\"x\":1.05,\"xanchor\":\"left\",\"y\":0.8,\"yanchor\":\"top\"}]},                        {\"responsive\": true}                    ).then(function(){\n",
              "                            Plotly.addFrames('a894ea21-cf15-44b7-a203-7f27dbfad100', [{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":2.0,\"y\":0.0,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.969615506024416,\"y\":0.34729635533386066,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.8793852415718169,\"y\":0.6840402866513374,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.7320508075688774,\"y\":0.9999999999999999,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.532088886237956,\"y\":1.2855752193730785,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.2855752193730787,\"y\":1.532088886237956,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.0000000000000002,\"y\":1.7320508075688772,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":0.6840402866513376,\"y\":1.8793852415718166,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":0.34729635533386083,\"y\":1.969615506024416,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.2246467991473532e-16,\"y\":2.0,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-0.3472963553338606,\"y\":1.969615506024416,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-0.6840402866513374,\"y\":1.8793852415718169,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-0.9999999999999996,\"y\":1.7320508075688774,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-1.2855752193730787,\"y\":1.532088886237956,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-1.5320888862379558,\"y\":1.285575219373079,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-1.7320508075688774,\"y\":0.9999999999999999,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-1.8793852415718166,\"y\":0.6840402866513378,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-1.969615506024416,\"y\":0.34729635533386055,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-2.0,\"y\":2.4492935982947064e-16,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-1.969615506024416,\"y\":-0.34729635533386094,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-1.8793852415718169,\"y\":-0.6840402866513373,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-1.7320508075688772,\"y\":-1.0000000000000002,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-1.532088886237956,\"y\":-1.2855752193730785,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-1.285575219373079,\"y\":-1.5320888862379558,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-1.0000000000000009,\"y\":-1.7320508075688767,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-0.6840402866513371,\"y\":-1.8793852415718169,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-0.34729635533386066,\"y\":-1.969615506024416,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":-3.6739403974420594e-16,\"y\":-2.0,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":0.34729635533385994,\"y\":-1.9696155060244163,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":0.684040286651338,\"y\":-1.8793852415718166,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.0000000000000002,\"y\":-1.7320508075688772,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.2855752193730785,\"y\":-1.5320888862379562,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.5320888862379556,\"y\":-1.2855752193730792,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.7320508075688767,\"y\":-1.0000000000000009,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.8793852415718169,\"y\":-0.6840402866513372,\"z\":1.5}}}}},{\"layout\":{\"scene\":{\"camera\":{\"eye\":{\"x\":1.969615506024416,\"y\":-0.3472963553338608,\"z\":1.5}}}}}]);\n",
              "                        }).then(function(){\n",
              "                            \n",
              "var gd = document.getElementById('a894ea21-cf15-44b7-a203-7f27dbfad100');\n",
              "var x = new MutationObserver(function (mutations, observer) {{\n",
              "        var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
              "        if (!display || display === 'none') {{\n",
              "            console.log([gd, 'removed!']);\n",
              "            Plotly.purge(gd);\n",
              "            observer.disconnect();\n",
              "        }}\n",
              "}});\n",
              "\n",
              "// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
              "var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
              "if (notebookContainer) {{\n",
              "    x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
              "}}\n",
              "\n",
              "// Listen for the clearing of the current output cell\n",
              "var outputEl = gd.closest('.output');\n",
              "if (outputEl) {{\n",
              "    x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
              "}}\n",
              "\n",
              "                        })                };                            </script>        </div>\n",
              "</body>\n",
              "</html>"
            ]
          },
          "metadata": {}
        }
      ]
    }
  ]
}