DasDennisExamplesNotebook.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "04731a54",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Examples of using the DasDennis class to generate weight vectors"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "id": "1d6d723a",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "id": "3979726f",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import das_dennis"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b7fe322b",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Example: \n",
    "- partitions: 12\n",
    "- dimension: 3"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "id": "0a1d6330",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "das_dennis = das_dennis.DasDennis(12, 3)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "id": "35cde25e",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "91\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(das_dennis.get_number_of_points())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "id": "70161ad9",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "points = das_dennis.get_weight_vectors() "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "id": "29162bc5",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[[0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 0.08333333333333333, 0.9166666666666666], [0.0, 0.16666666666666666, 0.8333333333333334], [0.0, 0.25, 0.75], [0.0, 0.3333333333333333, 0.6666666666666667], [0.0, 0.41666666666666663, 0.5833333333333334], [0.0, 0.5, 0.5], [0.0, 0.5833333333333333, 0.41666666666666674], [0.0, 0.6666666666666666, 0.33333333333333337], [0.0, 0.75, 0.25], [0.0, 0.8333333333333333, 0.16666666666666674], [0.0, 0.9166666666666666, 0.08333333333333337], [0.0, 1.0, 0.0], [0.08333333333333333, 0.0, 0.9166666666666666], [0.08333333333333333, 0.08333333333333333, 0.8333333333333333], [0.08333333333333333, 0.16666666666666666, 0.75], [0.08333333333333333, 0.25, 0.6666666666666666], [0.08333333333333333, 0.3333333333333333, 0.5833333333333334], [0.08333333333333333, 0.41666666666666663, 0.5], [0.08333333333333333, 0.5, 0.4166666666666667], [0.08333333333333333, 0.5833333333333333, 0.3333333333333334], [0.08333333333333333, 0.6666666666666666, 0.25000000000000006], [0.08333333333333333, 0.75, 0.16666666666666669], [0.08333333333333333, 0.8333333333333333, 0.08333333333333341], [0.08333333333333333, 0.9166666666666666, 4.163336342344337e-17], [0.16666666666666666, 0.0, 0.8333333333333334], [0.16666666666666666, 0.08333333333333333, 0.75], [0.16666666666666666, 0.16666666666666666, 0.6666666666666667], [0.16666666666666666, 0.25, 0.5833333333333334], [0.16666666666666666, 0.3333333333333333, 0.5000000000000001], [0.16666666666666666, 0.41666666666666663, 0.41666666666666674], [0.16666666666666666, 0.5, 0.33333333333333337], [0.16666666666666666, 0.5833333333333333, 0.2500000000000001], [0.16666666666666666, 0.6666666666666666, 0.1666666666666667], [0.16666666666666666, 0.75, 0.08333333333333334], [0.16666666666666666, 0.8333333333333333, 8.326672684688674e-17], [0.25, 0.0, 0.75], [0.25, 0.08333333333333333, 0.6666666666666666], [0.25, 0.16666666666666666, 0.5833333333333334], [0.25, 0.25, 0.5], [0.25, 0.3333333333333333, 0.41666666666666674], [0.25, 0.41666666666666663, 0.33333333333333337], [0.25, 0.5, 0.25], [0.25, 0.5833333333333333, 0.16666666666666674], [0.25, 0.6666666666666666, 0.08333333333333337], [0.25, 0.75, 0.0], [0.3333333333333333, 0.0, 0.6666666666666667], [0.3333333333333333, 0.08333333333333333, 0.5833333333333333], [0.3333333333333333, 0.16666666666666666, 0.5], [0.3333333333333333, 0.25, 0.4166666666666667], [0.3333333333333333, 0.3333333333333333, 0.3333333333333334], [0.3333333333333333, 0.41666666666666663, 0.25000000000000006], [0.3333333333333333, 0.5, 0.16666666666666669], [0.3333333333333333, 0.5833333333333333, 0.08333333333333343], [0.3333333333333333, 0.6666666666666666, 5.551115123125783e-17], [0.41666666666666663, 0.0, 0.5833333333333334], [0.41666666666666663, 0.08333333333333333, 0.5], [0.41666666666666663, 0.16666666666666666, 0.41666666666666674], [0.41666666666666663, 0.25, 0.33333333333333337], [0.41666666666666663, 0.3333333333333333, 0.2500000000000001], [0.41666666666666663, 0.41666666666666663, 0.16666666666666674], [0.41666666666666663, 0.5, 0.08333333333333337], [0.41666666666666663, 0.5833333333333333, 1.1102230246251565e-16], [0.5, 0.0, 0.5], [0.5, 0.08333333333333333, 0.41666666666666663], [0.5, 0.16666666666666666, 0.33333333333333337], [0.5, 0.25, 0.25], [0.5, 0.3333333333333333, 0.16666666666666674], [0.5, 0.41666666666666663, 0.08333333333333337], [0.5, 0.5, 0.0], [0.5833333333333333, 0.0, 0.41666666666666674], [0.5833333333333333, 0.08333333333333333, 0.33333333333333337], [0.5833333333333333, 0.16666666666666666, 0.2500000000000001], [0.5833333333333333, 0.25, 0.16666666666666674], [0.5833333333333333, 0.3333333333333333, 0.08333333333333348], [0.5833333333333333, 0.41666666666666663, 1.1102230246251565e-16], [0.6666666666666666, 0.0, 0.33333333333333337], [0.6666666666666666, 0.08333333333333333, 0.25], [0.6666666666666666, 0.16666666666666666, 0.16666666666666674], [0.6666666666666666, 0.25, 0.08333333333333337], [0.6666666666666666, 0.3333333333333333, 1.1102230246251565e-16], [0.75, 0.0, 0.25], [0.75, 0.08333333333333333, 0.16666666666666663], [0.75, 0.16666666666666666, 0.08333333333333337], [0.75, 0.25, 0.0], [0.8333333333333333, 0.0, 0.16666666666666674], [0.8333333333333333, 0.08333333333333333, 0.08333333333333337], [0.8333333333333333, 0.16666666666666666, 1.1102230246251565e-16], [0.9166666666666666, 0.0, 0.08333333333333337], [0.9166666666666666, 0.08333333333333333, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0]]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(points)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "321a444c",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Plot with Matplotlib"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "id": "752a30f0",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "image/png": "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\n",
      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {
      "needs_background": "light"
     },
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "\n",
    "fig = plt.figure()\n",
    " \n",
    "# syntax for 3-D projection\n",
    "ax = plt.axes(projection ='3d')\n",
    " \n",
    "# defining axes\n",
    "x = [p[0] for p in points]\n",
    "y = [p[1] for p in points]\n",
    "z = [p[2] for p in points]\n",
    "ax.scatter(x, y, z)\n",
    " \n",
    "# syntax for plotting\n",
    "ax.set_title('3D plot')\n",
    "plt.show()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "id": "ad35073c",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "## Plot with Plotly"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "id": "ee62bdb3",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import plotly.express as px\n",
    "import plotly.graph_objects as go\n",
    "import pandas as pd"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "id": "bf226278",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "application/vnd.plotly.v1+json": {
       "config": {
        "plotlyServerURL": "https://plot.ly"
       },
       "data": [
        {
         "mode": "markers",
         "type": "scatter3d",
         "x": [
          0,
          0,
          0,
          0,
          0,
          0,
          0,
          0,
          0,
          0,
          0,
          0,
          0,
          0.08333333333333333,
          0.08333333333333333,
          0.08333333333333333,
          0.08333333333333333,
          0.08333333333333333,
          0.08333333333333333,
          0.08333333333333333,
          0.08333333333333333,
          0.08333333333333333,
          0.08333333333333333,
          0.08333333333333333,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0.16666666666666666,
          0.16666666666666666,
          0.16666666666666666,
          0.16666666666666666,
          0.16666666666666666,
          0.16666666666666666,
          0.16666666666666666,
          0.16666666666666666,
          0.16666666666666666,
          0.16666666666666666,
          0.25,
          0.25,
          0.25,
          0.25,
          0.25,
          0.25,
          0.25,
          0.25,
          0.25,
          0.25,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.41666666666666663,
          0.41666666666666663,
          0.41666666666666663,
          0.41666666666666663,
          0.41666666666666663,
          0.41666666666666663,
          0.41666666666666663,
          0.41666666666666663,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5833333333333333,
          0.5833333333333333,
          0.5833333333333333,
          0.5833333333333333,
          0.5833333333333333,
          0.5833333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.8333333333333333,
          0.8333333333333333,
          0.8333333333333333,
          0.9166666666666666,
          0.9166666666666666,
          1
         ],
         "y": [
          0,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0.25,
          0.3333333333333333,
          0.41666666666666663,
          0.5,
          0.5833333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.8333333333333333,
          0.9166666666666666,
          1,
          0,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0.25,
          0.3333333333333333,
          0.41666666666666663,
          0.5,
          0.5833333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.8333333333333333,
          0.9166666666666666,
          0,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0.25,
          0.3333333333333333,
          0.41666666666666663,
          0.5,
          0.5833333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.8333333333333333,
          0,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0.25,
          0.3333333333333333,
          0.41666666666666663,
          0.5,
          0.5833333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0.25,
          0.3333333333333333,
          0.41666666666666663,
          0.5,
          0.5833333333333333,
          0.6666666666666666,
          0,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0.25,
          0.3333333333333333,
          0.41666666666666663,
          0.5,
          0.5833333333333333,
          0,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0.25,
          0.3333333333333333,
          0.41666666666666663,
          0.5,
          0,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0.25,
          0.3333333333333333,
          0.41666666666666663,
          0,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0.25,
          0.3333333333333333,
          0,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0.25,
          0,
          0.08333333333333333,
          0.16666666666666666,
          0,
          0.08333333333333333,
          0
         ],
         "z": [
          1,
          0.9166666666666666,
          0.8333333333333334,
          0.75,
          0.6666666666666667,
          0.5833333333333334,
          0.5,
          0.41666666666666674,
          0.33333333333333337,
          0.25,
          0.16666666666666674,
          0.08333333333333337,
          0,
          0.9166666666666666,
          0.8333333333333333,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5833333333333334,
          0.5,
          0.4166666666666667,
          0.3333333333333334,
          0.25000000000000006,
          0.16666666666666669,
          0.08333333333333341,
          4.163336342344337E-17,
          0.8333333333333334,
          0.75,
          0.6666666666666667,
          0.5833333333333334,
          0.5000000000000001,
          0.41666666666666674,
          0.33333333333333337,
          0.2500000000000001,
          0.1666666666666667,
          0.08333333333333334,
          8.326672684688674E-17,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5833333333333334,
          0.5,
          0.41666666666666674,
          0.33333333333333337,
          0.25,
          0.16666666666666674,
          0.08333333333333337,
          0,
          0.6666666666666667,
          0.5833333333333333,
          0.5,
          0.4166666666666667,
          0.3333333333333334,
          0.25000000000000006,
          0.16666666666666669,
          0.08333333333333343,
          5.551115123125783E-17,
          0.5833333333333334,
          0.5,
          0.41666666666666674,
          0.33333333333333337,
          0.2500000000000001,
          0.16666666666666674,
          0.08333333333333337,
          1.1102230246251565E-16,
          0.5,
          0.41666666666666663,
          0.33333333333333337,
          0.25,
          0.16666666666666674,
          0.08333333333333337,
          0,
          0.41666666666666674,
          0.33333333333333337,
          0.2500000000000001,
          0.16666666666666674,
          0.08333333333333348,
          1.1102230246251565E-16,
          0.33333333333333337,
          0.25,
          0.16666666666666674,
          0.08333333333333337,
          1.1102230246251565E-16,
          0.25,
          0.16666666666666663,
          0.08333333333333337,
          0,
          0.16666666666666674,
          0.08333333333333337,
          1.1102230246251565E-16,
          0.08333333333333337,
          0,
          0
         ]
        }
       ],
       "layout": {
        "template": {
         "data": {
          "bar": [
           {
            "error_x": {
             "color": "#2a3f5f"
            },
            "error_y": {
             "color": "#2a3f5f"
            },
            "marker": {
             "line": {
              "color": "#E5ECF6",
              "width": 0.5
             },
             "pattern": {
              "fillmode": "overlay",
              "size": 10,
              "solidity": 0.2
             }
            },
            "type": "bar"
           }
          ],
          "barpolar": [
           {
            "marker": {
             "line": {
              "color": "#E5ECF6",
              "width": 0.5
             },
             "pattern": {
              "fillmode": "overlay",
              "size": 10,
              "solidity": 0.2
             }
            },
            "type": "barpolar"
           }
          ],
          "carpet": [
           {
            "aaxis": {
             "endlinecolor": "#2a3f5f",
             "gridcolor": "white",
             "linecolor": "white",
             "minorgridcolor": "white",
             "startlinecolor": "#2a3f5f"
            },
            "baxis": {
             "endlinecolor": "#2a3f5f",
             "gridcolor": "white",
             "linecolor": "white",
             "minorgridcolor": "white",
             "startlinecolor": "#2a3f5f"
            },
            "type": "carpet"
           }
          ],
          "choropleth": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "type": "choropleth"
           }
          ],
          "contour": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "contour"
           }
          ],
          "contourcarpet": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "type": "contourcarpet"
           }
          ],
          "heatmap": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "heatmap"
           }
          ],
          "heatmapgl": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "heatmapgl"
           }
          ],
          "histogram": [
           {
            "marker": {
             "pattern": {
              "fillmode": "overlay",
              "size": 10,
              "solidity": 0.2
             }
            },
            "type": "histogram"
           }
          ],
          "histogram2d": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "histogram2d"
           }
          ],
          "histogram2dcontour": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "histogram2dcontour"
           }
          ],
          "mesh3d": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "type": "mesh3d"
           }
          ],
          "parcoords": [
           {
            "line": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "parcoords"
           }
          ],
          "pie": [
           {
            "automargin": true,
            "type": "pie"
           }
          ],
          "scatter": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scatter"
           }
          ],
          "scatter3d": [
           {
            "line": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scatter3d"
           }
          ],
          "scattercarpet": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scattercarpet"
           }
          ],
          "scattergeo": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scattergeo"
           }
          ],
          "scattergl": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scattergl"
           }
          ],
          "scattermapbox": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scattermapbox"
           }
          ],
          "scatterpolar": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scatterpolar"
           }
          ],
          "scatterpolargl": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scatterpolargl"
           }
          ],
          "scatterternary": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scatterternary"
           }
          ],
          "surface": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "surface"
           }
          ],
          "table": [
           {
            "cells": {
             "fill": {
              "color": "#EBF0F8"
             },
             "line": {
              "color": "white"
             }
            },
            "header": {
             "fill": {
              "color": "#C8D4E3"
             },
             "line": {
              "color": "white"
             }
            },
            "type": "table"
           }
          ]
         },
         "layout": {
          "annotationdefaults": {
           "arrowcolor": "#2a3f5f",
           "arrowhead": 0,
           "arrowwidth": 1
          },
          "autotypenumbers": "strict",
          "coloraxis": {
           "colorbar": {
            "outlinewidth": 0,
            "ticks": ""
           }
          },
          "colorscale": {
           "diverging": [
            [
             0,
             "#8e0152"
            ],
            [
             0.1,
             "#c51b7d"
            ],
            [
             0.2,
             "#de77ae"
            ],
            [
             0.3,
             "#f1b6da"
            ],
            [
             0.4,
             "#fde0ef"
            ],
            [
             0.5,
             "#f7f7f7"
            ],
            [
             0.6,
             "#e6f5d0"
            ],
            [
             0.7,
             "#b8e186"
            ],
            [
             0.8,
             "#7fbc41"
            ],
            [
             0.9,
             "#4d9221"
            ],
            [
             1,
             "#276419"
            ]
           ],
           "sequential": [
            [
             0,
             "#0d0887"
            ],
            [
             0.1111111111111111,
             "#46039f"
            ],
            [
             0.2222222222222222,
             "#7201a8"
            ],
            [
             0.3333333333333333,
             "#9c179e"
            ],
            [
             0.4444444444444444,
             "#bd3786"
            ],
            [
             0.5555555555555556,
             "#d8576b"
            ],
            [
             0.6666666666666666,
             "#ed7953"
            ],
            [
             0.7777777777777778,
             "#fb9f3a"
            ],
            [
             0.8888888888888888,
             "#fdca26"
            ],
            [
             1,
             "#f0f921"
            ]
           ],
           "sequentialminus": [
            [
             0,
             "#0d0887"
            ],
            [
             0.1111111111111111,
             "#46039f"
            ],
            [
             0.2222222222222222,
             "#7201a8"
            ],
            [
             0.3333333333333333,
             "#9c179e"
            ],
            [
             0.4444444444444444,
             "#bd3786"
            ],
            [
             0.5555555555555556,
             "#d8576b"
            ],
            [
             0.6666666666666666,
             "#ed7953"
            ],
            [
             0.7777777777777778,
             "#fb9f3a"
            ],
            [
             0.8888888888888888,
             "#fdca26"
            ],
            [
             1,
             "#f0f921"
            ]
           ]
          },
          "colorway": [
           "#636efa",
           "#EF553B",
           "#00cc96",
           "#ab63fa",
           "#FFA15A",
           "#19d3f3",
           "#FF6692",
           "#B6E880",
           "#FF97FF",
           "#FECB52"
          ],
          "font": {
           "color": "#2a3f5f"
          },
          "geo": {
           "bgcolor": "white",
           "lakecolor": "white",
           "landcolor": "#E5ECF6",
           "showlakes": true,
           "showland": true,
           "subunitcolor": "white"
          },
          "hoverlabel": {
           "align": "left"
          },
          "hovermode": "closest",
          "mapbox": {
           "style": "light"
          },
          "paper_bgcolor": "white",
          "plot_bgcolor": "#E5ECF6",
          "polar": {
           "angularaxis": {
            "gridcolor": "white",
            "linecolor": "white",
            "ticks": ""
           },
           "bgcolor": "#E5ECF6",
           "radialaxis": {
            "gridcolor": "white",
            "linecolor": "white",
            "ticks": ""
           }
          },
          "scene": {
           "xaxis": {
            "backgroundcolor": "#E5ECF6",
            "gridcolor": "white",
            "gridwidth": 2,
            "linecolor": "white",
            "showbackground": true,
            "ticks": "",
            "zerolinecolor": "white"
           },
           "yaxis": {
            "backgroundcolor": "#E5ECF6",
            "gridcolor": "white",
            "gridwidth": 2,
            "linecolor": "white",
            "showbackground": true,
            "ticks": "",
            "zerolinecolor": "white"
           },
           "zaxis": {
            "backgroundcolor": "#E5ECF6",
            "gridcolor": "white",
            "gridwidth": 2,
            "linecolor": "white",
            "showbackground": true,
            "ticks": "",
            "zerolinecolor": "white"
           }
          },
          "shapedefaults": {
           "line": {
            "color": "#2a3f5f"
           }
          },
          "ternary": {
           "aaxis": {
            "gridcolor": "white",
            "linecolor": "white",
            "ticks": ""
           },
           "baxis": {
            "gridcolor": "white",
            "linecolor": "white",
            "ticks": ""
           },
           "bgcolor": "#E5ECF6",
           "caxis": {
            "gridcolor": "white",
            "linecolor": "white",
            "ticks": ""
           }
          },
          "title": {
           "x": 0.05
          },
          "xaxis": {
           "automargin": true,
           "gridcolor": "white",
           "linecolor": "white",
           "ticks": "",
           "title": {
            "standoff": 15
           },
           "zerolinecolor": "white",
           "zerolinewidth": 2
          },
          "yaxis": {
           "automargin": true,
           "gridcolor": "white",
           "linecolor": "white",
           "ticks": "",
           "title": {
            "standoff": 15
           },
           "zerolinecolor": "white",
           "zerolinewidth": 2
          }
         }
        }
       }
      },
      "text/html": [
       "<div>                            <div id=\"6884e285-6bf6-4990-bcc8-75c33369d694\" class=\"plotly-graph-div\" style=\"height:525px; width:100%;\"></div>            <script type=\"text/javascript\">                require([\"plotly\"], function(Plotly) {                    window.PLOTLYENV=window.PLOTLYENV || {};                                    if (document.getElementById(\"6884e285-6bf6-4990-bcc8-75c33369d694\")) {                    Plotly.newPlot(                        \"6884e285-6bf6-4990-bcc8-75c33369d694\",                        [{\"mode\":\"markers\",\"type\":\"scatter3d\",\"x\":[0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.08333333333333333,0.08333333333333333,0.08333333333333333,0.08333333333333333,0.08333333333333333,0.08333333333333333,0.08333333333333333,0.08333333333333333,0.08333333333333333,0.08333333333333333,0.08333333333333333,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.25,0.3333333333333333,0.3333333333333333,0.3333333333333333,0.3333333333333333,0.3333333333333333,0.3333333333333333,0.3333333333333333,0.3333333333333333,0.3333333333333333,0.41666666666666663,0.41666666666666663,0.41666666666666663,0.41666666666666663,0.41666666666666663,0.41666666666666663,0.41666666666666663,0.41666666666666663,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5,0.5833333333333333,0.5833333333333333,0.5833333333333333,0.5833333333333333,0.5833333333333333,0.5833333333333333,0.6666666666666666,0.6666666666666666,0.6666666666666666,0.6666666666666666,0.6666666666666666,0.75,0.75,0.75,0.75,0.8333333333333333,0.8333333333333333,0.8333333333333333,0.9166666666666666,0.9166666666666666,1.0],\"y\":[0.0,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.25,0.3333333333333333,0.41666666666666663,0.5,0.5833333333333333,0.6666666666666666,0.75,0.8333333333333333,0.9166666666666666,1.0,0.0,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.25,0.3333333333333333,0.41666666666666663,0.5,0.5833333333333333,0.6666666666666666,0.75,0.8333333333333333,0.9166666666666666,0.0,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.25,0.3333333333333333,0.41666666666666663,0.5,0.5833333333333333,0.6666666666666666,0.75,0.8333333333333333,0.0,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.25,0.3333333333333333,0.41666666666666663,0.5,0.5833333333333333,0.6666666666666666,0.75,0.0,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.25,0.3333333333333333,0.41666666666666663,0.5,0.5833333333333333,0.6666666666666666,0.0,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.25,0.3333333333333333,0.41666666666666663,0.5,0.5833333333333333,0.0,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.25,0.3333333333333333,0.41666666666666663,0.5,0.0,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.25,0.3333333333333333,0.41666666666666663,0.0,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.25,0.3333333333333333,0.0,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.25,0.0,0.08333333333333333,0.16666666666666666,0.0,0.08333333333333333,0.0],\"z\":[1.0,0.9166666666666666,0.8333333333333334,0.75,0.6666666666666667,0.5833333333333334,0.5,0.41666666666666674,0.33333333333333337,0.25,0.16666666666666674,0.08333333333333337,0.0,0.9166666666666666,0.8333333333333333,0.75,0.6666666666666666,0.5833333333333334,0.5,0.4166666666666667,0.3333333333333334,0.25000000000000006,0.16666666666666669,0.08333333333333341,4.163336342344337e-17,0.8333333333333334,0.75,0.6666666666666667,0.5833333333333334,0.5000000000000001,0.41666666666666674,0.33333333333333337,0.2500000000000001,0.1666666666666667,0.08333333333333334,8.326672684688674e-17,0.75,0.6666666666666666,0.5833333333333334,0.5,0.41666666666666674,0.33333333333333337,0.25,0.16666666666666674,0.08333333333333337,0.0,0.6666666666666667,0.5833333333333333,0.5,0.4166666666666667,0.3333333333333334,0.25000000000000006,0.16666666666666669,0.08333333333333343,5.551115123125783e-17,0.5833333333333334,0.5,0.41666666666666674,0.33333333333333337,0.2500000000000001,0.16666666666666674,0.08333333333333337,1.1102230246251565e-16,0.5,0.41666666666666663,0.33333333333333337,0.25,0.16666666666666674,0.08333333333333337,0.0,0.41666666666666674,0.33333333333333337,0.2500000000000001,0.16666666666666674,0.08333333333333348,1.1102230246251565e-16,0.33333333333333337,0.25,0.16666666666666674,0.08333333333333337,1.1102230246251565e-16,0.25,0.16666666666666663,0.08333333333333337,0.0,0.16666666666666674,0.08333333333333337,1.1102230246251565e-16,0.08333333333333337,0.0,0.0]}],                        {\"template\":{\"data\":{\"bar\":[{\"error_x\":{\"color\":\"#2a3f5f\"},\"error_y\":{\"color\":\"#2a3f5f\"},\"marker\":{\"line\":{\"color\":\"#E5ECF6\",\"width\":0.5},\"pattern\":{\"fillmode\":\"overlay\",\"size\":10,\"solidity\":0.2}},\"type\":\"bar\"}],\"barpolar\":[{\"marker\":{\"line\":{\"color\":\"#E5ECF6\",\"width\":0.5},\"pattern\":{\"fillmode\":\"overlay\",\"size\":10,\"solidity\":0.2}},\"type\":\"barpolar\"}],\"carpet\":[{\"aaxis\":{\"endlinecolor\":\"#2a3f5f\",\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"minorgridcolor\":\"white\",\"startlinecolor\":\"#2a3f5f\"},\"baxis\":{\"endlinecolor\":\"#2a3f5f\",\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"minorgridcolor\":\"white\",\"startlinecolor\":\"#2a3f5f\"},\"type\":\"carpet\"}],\"choropleth\":[{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"type\":\"choropleth\"}],\"contour\":[{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]],\"type\":\"contour\"}],\"contourcarpet\":[{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"type\":\"contourcarpet\"}],\"heatmap\":[{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]],\"type\":\"heatmap\"}],\"heatmapgl\":[{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]],\"type\":\"heatmapgl\"}],\"histogram\":[{\"marker\":{\"pattern\":{\"fillmode\":\"overlay\",\"size\":10,\"solidity\":0.2}},\"type\":\"histogram\"}],\"histogram2d\":[{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]],\"type\":\"histogram2d\"}],\"histogram2dcontour\":[{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]],\"type\":\"histogram2dcontour\"}],\"mesh3d\":[{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"type\":\"mesh3d\"}],\"parcoords\":[{\"line\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"type\":\"parcoords\"}],\"pie\":[{\"automargin\":true,\"type\":\"pie\"}],\"scatter\":[{\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"type\":\"scatter\"}],\"scatter3d\":[{\"line\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"type\":\"scatter3d\"}],\"scattercarpet\":[{\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"type\":\"scattercarpet\"}],\"scattergeo\":[{\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"type\":\"scattergeo\"}],\"scattergl\":[{\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"type\":\"scattergl\"}],\"scattermapbox\":[{\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"type\":\"scattermapbox\"}],\"scatterpolar\":[{\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"type\":\"scatterpolar\"}],\"scatterpolargl\":[{\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"type\":\"scatterpolargl\"}],\"scatterternary\":[{\"marker\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"type\":\"scatterternary\"}],\"surface\":[{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"},\"colorscale\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]],\"type\":\"surface\"}],\"table\":[{\"cells\":{\"fill\":{\"color\":\"#EBF0F8\"},\"line\":{\"color\":\"white\"}},\"header\":{\"fill\":{\"color\":\"#C8D4E3\"},\"line\":{\"color\":\"white\"}},\"type\":\"table\"}]},\"layout\":{\"annotationdefaults\":{\"arrowcolor\":\"#2a3f5f\",\"arrowhead\":0,\"arrowwidth\":1},\"autotypenumbers\":\"strict\",\"coloraxis\":{\"colorbar\":{\"outlinewidth\":0,\"ticks\":\"\"}},\"colorscale\":{\"diverging\":[[0,\"#8e0152\"],[0.1,\"#c51b7d\"],[0.2,\"#de77ae\"],[0.3,\"#f1b6da\"],[0.4,\"#fde0ef\"],[0.5,\"#f7f7f7\"],[0.6,\"#e6f5d0\"],[0.7,\"#b8e186\"],[0.8,\"#7fbc41\"],[0.9,\"#4d9221\"],[1,\"#276419\"]],\"sequential\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]],\"sequentialminus\":[[0.0,\"#0d0887\"],[0.1111111111111111,\"#46039f\"],[0.2222222222222222,\"#7201a8\"],[0.3333333333333333,\"#9c179e\"],[0.4444444444444444,\"#bd3786\"],[0.5555555555555556,\"#d8576b\"],[0.6666666666666666,\"#ed7953\"],[0.7777777777777778,\"#fb9f3a\"],[0.8888888888888888,\"#fdca26\"],[1.0,\"#f0f921\"]]},\"colorway\":[\"#636efa\",\"#EF553B\",\"#00cc96\",\"#ab63fa\",\"#FFA15A\",\"#19d3f3\",\"#FF6692\",\"#B6E880\",\"#FF97FF\",\"#FECB52\"],\"font\":{\"color\":\"#2a3f5f\"},\"geo\":{\"bgcolor\":\"white\",\"lakecolor\":\"white\",\"landcolor\":\"#E5ECF6\",\"showlakes\":true,\"showland\":true,\"subunitcolor\":\"white\"},\"hoverlabel\":{\"align\":\"left\"},\"hovermode\":\"closest\",\"mapbox\":{\"style\":\"light\"},\"paper_bgcolor\":\"white\",\"plot_bgcolor\":\"#E5ECF6\",\"polar\":{\"angularaxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\"},\"bgcolor\":\"#E5ECF6\",\"radialaxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\"}},\"scene\":{\"xaxis\":{\"backgroundcolor\":\"#E5ECF6\",\"gridcolor\":\"white\",\"gridwidth\":2,\"linecolor\":\"white\",\"showbackground\":true,\"ticks\":\"\",\"zerolinecolor\":\"white\"},\"yaxis\":{\"backgroundcolor\":\"#E5ECF6\",\"gridcolor\":\"white\",\"gridwidth\":2,\"linecolor\":\"white\",\"showbackground\":true,\"ticks\":\"\",\"zerolinecolor\":\"white\"},\"zaxis\":{\"backgroundcolor\":\"#E5ECF6\",\"gridcolor\":\"white\",\"gridwidth\":2,\"linecolor\":\"white\",\"showbackground\":true,\"ticks\":\"\",\"zerolinecolor\":\"white\"}},\"shapedefaults\":{\"line\":{\"color\":\"#2a3f5f\"}},\"ternary\":{\"aaxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\"},\"baxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\"},\"bgcolor\":\"#E5ECF6\",\"caxis\":{\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\"}},\"title\":{\"x\":0.05},\"xaxis\":{\"automargin\":true,\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\",\"title\":{\"standoff\":15},\"zerolinecolor\":\"white\",\"zerolinewidth\":2},\"yaxis\":{\"automargin\":true,\"gridcolor\":\"white\",\"linecolor\":\"white\",\"ticks\":\"\",\"title\":{\"standoff\":15},\"zerolinecolor\":\"white\",\"zerolinewidth\":2}}}},                        {\"responsive\": true}                    ).then(function(){\n",
       "                            \n",
       "var gd = document.getElementById('6884e285-6bf6-4990-bcc8-75c33369d694');\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>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "import plotly.graph_objects as go\n",
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "# Helix equation\n",
    "x = [p[0] for p in points]\n",
    "y = [p[1] for p in points]\n",
    "z = [p[2] for p in points]\n",
    "\n",
    "fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z,\n",
    "                                   mode='markers')])\n",
    "fig.show()"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.7"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}