In [1]:

    

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.style.use('ggplot')
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import IPython.html.widgets as widg
from IPython.display import clear_output
import sys
import scipy.stats as sts
%matplotlib inline


    

    




:0: FutureWarning: IPython widgets are experimental and may change in the future.

In [2]:

    

class Network:
    def __init__(self, shape):
        """The base network class. This defines a simple feed-forward network with appropriate weights and biases.
        
        Arguments:
        shape (list-like): This defines the # of layers and # of neurons per layer in your network.
                           Each element of the array or list adds a new layer with the number neurons specified by the element.
        Variables:
        self.shape: see shape.
        self.weights: A list of numpy arrays containing the weights corresponding to each channel between neurons.
        self.biases: A list of numpy arrays containing the biases corresponding to each neuron.
        self.errors: A list of numpy arrays containing the error of each neurons in any iteration of the training process.
        self.eta: A float representing the learning rate.
        self.lam: A scale factor used in L2 regularization
        """
        
        self.shape = np.array(shape) #shape is array-like, i.e. (2,3,4) is a 2 input, 3 hidden node, 4 output network
        self.weights = [np.random.ranf((self.shape[i],self.shape[i-1]))*.1 for i in range(1,len(self.shape))]
        self.biases = [np.random.ranf((self.shape[i],))*.1 for i in range(1,len(self.shape))]
        self.errors = [np.random.ranf((self.shape[i],)) for i in range(1,len(self.shape))]
        self.eta = .1
        self.lam = .01
        self.wrong = 0
        self.total = 0
    def sigmoid(self, inputs):
        """Computes the sigmoid function of some input.
        
        Arguments:
        inputs (float or numpy array): The input or inputs to be fed through the sigmoid function.
        """
        
        return 1/(1+np.exp(-inputs))
    def feedforward(self, inputs):
        """Feeds inputs through the network and returns the output.
        
        Arguments:
        inputs (numpy array): The inputs to the network, must be the same size as the first(input) layer.
        
        Variables:
        self.activation: A list of numpy arrays corresponding to the output of each neuron in your network.
        """
        
        assert inputs.shape==self.shape[0] #inputs must feed directly into the first layer.
        self.activation = [np.zeros((self.shape[i],)) for i in range(len(self.shape))]
        self.activation[0] = inputs
        for i in range(1,len(self.shape)):
            self.activation[i]=self.sigmoid(np.dot(self.weights[i-1],self.activation[i-1])+self.biases[i-1])
        return self.activation[-1]
    def calc_learning_rate(self,grad):
        if grad>.85:
            self.eta=.1/grad**.1*1/(.25*(2*np.pi)**.5)*np.exp(-(grad)**2/(2*(.25)**2))
        else:
            self.eta=.1/grad**.6*1/(.4*(2*np.pi)**.5)*np.exp(-(grad)**2/(2*(.4)**2))*(grad+.08)
        self.wrong+=grad
        self.total+=grad
    def comp_error(self, answer):
        """Computes the errors of each neuron.(Typically called Back Propagation)
        
        Arguments:
        answers (numpy array): The expected output from the network.
        """
#         if (self.activation[-1]-answer).any>.15:
#             self.eta = .005
#         else: 
#             self.eta = .5
        self.calc_learning_rate(np.amax(np.abs((self.activation[-1]-answer))))
        #print(np.amax(np.abs((self.activation[-1]-answer))))
        assert answer.shape==self.activation[-1].shape
        self.errors[-1] = np.pi*np.tan(np.pi/2*(self.activation[-1]-answer))*1/np.cos(np.pi/2*(self.activation[-1]-answer))**2*np.exp(np.dot(self.weights[-1],self.activation[-2])+self.biases[-1])/(np.exp(np.dot(self.weights[-1],self.activation[-2])+self.biases[-1])+1)**2
        for i in range(len(self.shape)-2, 0, -1):
            self.errors[i-1] = self.weights[i].transpose().dot(self.errors[i])*np.exp(np.dot(self.weights[i-1],self.activation[i-1])+self.biases[i-1])/(np.exp(np.dot(self.weights[i-1],self.activation[i-1])+self.biases[i-1])+1)**2
    def grad_descent(self):
        """Changes each variable based on the gradient descent algorithm."""
        
        #for i in range(len(self.biases)):
         #   self.biases[i]=self.biases[i]-self.eta*self.errors[i]
        for i in range(len(self.weights)):
            self.biases[i]=self.biases[i]-self.eta*self.errors[i]
            for j in range(self.weights[i].shape[0]):
                for k in range(self.weights[i].shape[1]):
                    self.weights[i][j,k] = (1-self.eta*self.lam/1000)*self.weights[i][j,k] - self.eta*self.activation[i][k]*self.errors[i][j]
    def train(self, inputs, answer):
        """Trains the network.
        
        Arguments:
        inputs (numpy array): The inputs to the network, must be the same size as the first(input) layer.
        answers (numpy array): The expected output from the network, must be the same size as the last(output) layer.
        """
        
        self.feedforward(inputs)
        self.comp_error(answer)
        self.grad_descent()
    def get_fractional_err(self):
        return(self.wrong)


    

In [3]:

    

n1 = Network([2,15,1])
print n1.feedforward(np.array([1,2]))
for i in range(1000):
    n1.train(np.array([1,2]), np.array([.5]))
print n1.feedforward(np.array([1,2]))


    

    




[ 0.60801386]
[ 0.49975593]

In [4]:

    

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
print(digits.data[0]*.01)


    

    




[ 0.    0.    0.05  0.13  0.09  0.01  0.    0.    0.    0.    0.13  0.15
  0.1   0.15  0.05  0.    0.    0.03  0.15  0.02  0.    0.11  0.08  0.    0.
  0.04  0.12  0.    0.    0.08  0.08  0.    0.    0.05  0.08  0.    0.
  0.09  0.08  0.    0.    0.04  0.11  0.    0.01  0.12  0.07  0.    0.
  0.02  0.14  0.05  0.1   0.12  0.    0.    0.    0.    0.06  0.13  0.1   0.
  0.    0.  ]

In [5]:

    

num = []
for i in range(0,101):
    num.append(Network([64,7,10]))


    

In [6]:

    

# %timeit num.feedforward(digits.data[89]*.01)
# %timeit num.comp_error(np.eye(10)[digits.target[89]])
# %timeit num.grad_descent()


    

In [7]:

    

def Train_it(num, itera):
    iden = np.eye(10)
    acc = np.zeros((itera,))
    frac_err = np.zeros((itera,))
    #trainer = zip(digits.data,digits.target)
    perm = np.random.permutation(zip(digits.data,digits.target))
    trains = perm[:1000]
    test = perm[1001:]
    #num = Network([64, 14, 10])
    #print num.feedforward(digits.data[89]*.01)
    for i in range(itera):
        print(float(100*i/(itera*1.0)))
        for dig, ans in trains:
            num.train(dig*.01,iden[ans])
        cor = 0
        tot = 0
        for dig, ans in test:
            if num.feedforward(dig*.01).argmax()==ans:
                cor += 1
            tot += 1
        acc[i] = cor/float(tot)
        frac_err[i] = num.get_fractional_err()
    return acc, frac_err


    

In [8]:

    

%timeit Train_it(num[8], 1)


    

    




0.0
0.0
0.0
0.0
1 loops, best of 3: 945 ms per loop

In [9]:

    

%timeit Train_it(num[8], 1)


    

    




0.0
0.0
0.0
0.0
1 loops, best of 3: 894 ms per loop

In [8]:

    

accu = np.zeros((100,40))
fracerr = np.zeros((100,40))
for i in range(100):
    print(i)
    accu[i], fracerr[i] = Train_it(num[i], 40)
print(accu)


    

    




0
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
1
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
2
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
3
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
4
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
5
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
6
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
7
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
8
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
9
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
10
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
11
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
12
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
13
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
14
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
15
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
16
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
17
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
18
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
19
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
20
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
21
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
22
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
23
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
24
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
25
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
26
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
27
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
28
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
29
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
30
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
31
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
32
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
33
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
34
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
35
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
36
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
37
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
38
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
39
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
40
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
41
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
42
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
43
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
44
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
45
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
46
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
47
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
48
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
49
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
50
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
51
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
52
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
53
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
54
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
55
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
56
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
57
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
58
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
59
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
60
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
61
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
62
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
63
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
64
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
65
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
66
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
67
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
68
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
69
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
70
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
71
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
72
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
73
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
74
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
75
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
76
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
77
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
78
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
79
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
80
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
81
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
82
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
83
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
84
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
85
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
86
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
87
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
88
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
89
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
90
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
91
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
92
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
93
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
94
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
95
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
96
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
97
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
98
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
99
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
22.5
25.0
27.5
30.0
32.5
35.0
37.5
40.0
42.5
45.0
47.5
50.0
52.5
55.0
57.5
60.0
62.5
65.0
67.5
70.0
72.5
75.0
77.5
80.0
82.5
85.0
87.5
90.0
92.5
95.0
97.5
[[ 0.08040201  0.08040201  0.08040201 ...,  0.92085427  0.92211055
   0.92211055]
 [ 0.09547739  0.09547739  0.09547739 ...,  0.94723618  0.94974874
   0.94849246]
 [ 0.10175879  0.08542714  0.12311558 ...,  0.94723618  0.94849246
   0.95100503]
 ..., 
 [ 0.09547739  0.09547739  0.09547739 ...,  0.95226131  0.95351759
   0.95226131]
 [ 0.1080402   0.1080402   0.1080402  ...,  0.94095477  0.93969849
   0.93969849]
 [ 0.09798995  0.09798995  0.09798995 ...,  0.91834171  0.91834171
   0.91834171]]

In [11]:

    

print(fracerr.argmax())
acc0, fracerr0 = Train_it(num[fracerr.argmax()], 3000)


    

    




8
0.0
0.0333333333333
0.0666666666667
0.1
0.133333333333
0.166666666667
0.2
0.233333333333
0.266666666667
0.3
0.333333333333
0.366666666667
0.4
0.433333333333
0.466666666667
0.5
0.533333333333
0.566666666667
0.6
0.633333333333
0.666666666667
0.7
0.733333333333
0.766666666667
0.8
0.833333333333
0.866666666667
0.9
0.933333333333
0.966666666667
1.0
1.03333333333
1.06666666667
1.1
1.13333333333
1.16666666667
1.2
1.23333333333
1.26666666667
1.3
1.33333333333
1.36666666667
1.4
1.43333333333
1.46666666667
1.5
1.53333333333
1.56666666667
1.6
1.63333333333
1.66666666667
1.7
1.73333333333
1.76666666667
1.8
1.83333333333
1.86666666667
1.9
1.93333333333
1.96666666667
2.0
2.03333333333
2.06666666667
2.1
2.13333333333
2.16666666667
2.2
2.23333333333
2.26666666667
2.3
2.33333333333
2.36666666667
2.4
2.43333333333
2.46666666667
2.5
2.53333333333
2.56666666667
2.6
2.63333333333
2.66666666667
2.7
2.73333333333
2.76666666667
2.8
2.83333333333
2.86666666667
2.9
2.93333333333
2.96666666667
3.0
3.03333333333
3.06666666667
3.1
3.13333333333
3.16666666667
3.2
3.23333333333
3.26666666667
3.3
3.33333333333
3.36666666667
3.4
3.43333333333
3.46666666667
3.5
3.53333333333
3.56666666667
3.6
3.63333333333
3.66666666667
3.7
3.73333333333
3.76666666667
3.8
3.83333333333
3.86666666667
3.9
3.93333333333
3.96666666667
4.0
4.03333333333
4.06666666667
4.1
4.13333333333
4.16666666667
4.2
4.23333333333
4.26666666667
4.3
4.33333333333
4.36666666667
4.4
4.43333333333
4.46666666667
4.5
4.53333333333
4.56666666667
4.6
4.63333333333
4.66666666667
4.7
4.73333333333
4.76666666667
4.8
4.83333333333
4.86666666667
4.9
4.93333333333
4.96666666667
5.0
5.03333333333
5.06666666667
5.1
5.13333333333
5.16666666667
5.2
5.23333333333
5.26666666667
5.3
5.33333333333
5.36666666667
5.4
5.43333333333
5.46666666667
5.5
5.53333333333
5.56666666667
5.6
5.63333333333
5.66666666667
5.7
5.73333333333
5.76666666667
5.8
5.83333333333
5.86666666667
5.9
5.93333333333
5.96666666667
6.0
6.03333333333
6.06666666667
6.1
6.13333333333
6.16666666667
6.2
6.23333333333
6.26666666667
6.3
6.33333333333
6.36666666667
6.4
6.43333333333
6.46666666667
6.5
6.53333333333
6.56666666667
6.6
6.63333333333
6.66666666667
6.7
6.73333333333
6.76666666667
6.8
6.83333333333
6.86666666667
6.9
6.93333333333
6.96666666667
7.0
7.03333333333
7.06666666667
7.1
7.13333333333
7.16666666667
7.2
7.23333333333
7.26666666667
7.3
7.33333333333
7.36666666667
7.4
7.43333333333
7.46666666667
7.5
7.53333333333
7.56666666667
7.6
7.63333333333
7.66666666667
7.7
7.73333333333
7.76666666667
7.8
7.83333333333
7.86666666667
7.9
7.93333333333
7.96666666667
8.0
8.03333333333
8.06666666667
8.1
8.13333333333
8.16666666667
8.2
8.23333333333
8.26666666667
8.3
8.33333333333
8.36666666667
8.4
8.43333333333
8.46666666667
8.5
8.53333333333
8.56666666667
8.6
8.63333333333
8.66666666667
8.7
8.73333333333
8.76666666667
8.8
8.83333333333
8.86666666667
8.9
8.93333333333
8.96666666667
9.0
9.03333333333
9.06666666667
9.1
9.13333333333
9.16666666667
9.2
9.23333333333
9.26666666667
9.3
9.33333333333
9.36666666667
9.4
9.43333333333
9.46666666667
9.5
9.53333333333
9.56666666667
9.6
9.63333333333
9.66666666667
9.7
9.73333333333
9.76666666667
9.8
9.83333333333
9.86666666667
9.9
9.93333333333
9.96666666667
10.0
10.0333333333
10.0666666667
10.1
10.1333333333
10.1666666667
10.2
10.2333333333
10.2666666667
10.3
10.3333333333
10.3666666667
10.4
10.4333333333
10.4666666667
10.5
10.5333333333
10.5666666667
10.6
10.6333333333
10.6666666667
10.7
10.7333333333
10.7666666667
10.8
10.8333333333
10.8666666667
10.9
10.9333333333
10.9666666667
11.0
11.0333333333
11.0666666667
11.1
11.1333333333
11.1666666667
11.2
11.2333333333
11.2666666667
11.3
11.3333333333
11.3666666667
11.4
11.4333333333
11.4666666667
11.5
11.5333333333
11.5666666667
11.6
11.6333333333
11.6666666667
11.7
11.7333333333
11.7666666667
11.8
11.8333333333
11.8666666667
11.9
11.9333333333
11.9666666667
12.0
12.0333333333
12.0666666667
12.1
12.1333333333
12.1666666667
12.2
12.2333333333
12.2666666667
12.3
12.3333333333
12.3666666667
12.4
12.4333333333
12.4666666667
12.5
12.5333333333
12.5666666667
12.6
12.6333333333
12.6666666667
12.7
12.7333333333
12.7666666667
12.8
12.8333333333
12.8666666667
12.9
12.9333333333
12.9666666667
13.0
13.0333333333
13.0666666667
13.1
13.1333333333
13.1666666667
13.2
13.2333333333
13.2666666667
13.3
13.3333333333
13.3666666667
13.4
13.4333333333
13.4666666667
13.5
13.5333333333
13.5666666667
13.6
13.6333333333
13.6666666667
13.7
13.7333333333
13.7666666667
13.8
13.8333333333
13.8666666667
13.9
13.9333333333
13.9666666667
14.0
14.0333333333
14.0666666667
14.1
14.1333333333
14.1666666667
14.2
14.2333333333
14.2666666667
14.3
14.3333333333
14.3666666667
14.4
14.4333333333
14.4666666667
14.5
14.5333333333
14.5666666667
14.6
14.6333333333
14.6666666667
14.7
14.7333333333
14.7666666667
14.8
14.8333333333
14.8666666667
14.9
14.9333333333
14.9666666667
15.0
15.0333333333
15.0666666667
15.1
15.1333333333
15.1666666667
15.2
15.2333333333
15.2666666667
15.3
15.3333333333
15.3666666667
15.4
15.4333333333
15.4666666667
15.5
15.5333333333
15.5666666667
15.6
15.6333333333
15.6666666667
15.7
15.7333333333
15.7666666667
15.8
15.8333333333
15.8666666667
15.9
15.9333333333
15.9666666667
16.0
16.0333333333
16.0666666667
16.1
16.1333333333
16.1666666667
16.2
16.2333333333
16.2666666667
16.3
16.3333333333
16.3666666667
16.4
16.4333333333
16.4666666667
16.5
16.5333333333
16.5666666667
16.6
16.6333333333
16.6666666667
16.7
16.7333333333
16.7666666667
16.8
16.8333333333
16.8666666667
16.9
16.9333333333
16.9666666667
17.0
17.0333333333
17.0666666667
17.1
17.1333333333
17.1666666667
17.2
17.2333333333
17.2666666667
17.3
17.3333333333
17.3666666667
17.4
17.4333333333
17.4666666667
17.5
17.5333333333
17.5666666667
17.6
17.6333333333
17.6666666667
17.7
17.7333333333
17.7666666667
17.8
17.8333333333
17.8666666667
17.9
17.9333333333
17.9666666667
18.0
18.0333333333
18.0666666667
18.1
18.1333333333
18.1666666667
18.2
18.2333333333
18.2666666667
18.3
18.3333333333
18.3666666667
18.4
18.4333333333
18.4666666667
18.5
18.5333333333
18.5666666667
18.6
18.6333333333
18.6666666667
18.7
18.7333333333
18.7666666667
18.8
18.8333333333
18.8666666667
18.9
18.9333333333
18.9666666667
19.0
19.0333333333
19.0666666667
19.1
19.1333333333
19.1666666667
19.2
19.2333333333
19.2666666667
19.3
19.3333333333
19.3666666667
19.4
19.4333333333
19.4666666667
19.5
19.5333333333
19.5666666667
19.6
19.6333333333
19.6666666667
19.7
19.7333333333
19.7666666667
19.8
19.8333333333
19.8666666667
19.9
19.9333333333
19.9666666667
20.0
20.0333333333
20.0666666667
20.1
20.1333333333
20.1666666667
20.2
20.2333333333
20.2666666667
20.3
20.3333333333
20.3666666667
20.4
20.4333333333
20.4666666667
20.5
20.5333333333
20.5666666667
20.6
20.6333333333
20.6666666667
20.7
20.7333333333
20.7666666667
20.8
20.8333333333
20.8666666667
20.9
20.9333333333
20.9666666667
21.0
21.0333333333
21.0666666667
21.1
21.1333333333
21.1666666667
21.2
21.2333333333
21.2666666667
21.3
21.3333333333
21.3666666667
21.4
21.4333333333
21.4666666667
21.5
21.5333333333
21.5666666667
21.6
21.6333333333
21.6666666667
21.7
21.7333333333
21.7666666667
21.8
21.8333333333
21.8666666667
21.9
21.9333333333
21.9666666667
22.0
22.0333333333
22.0666666667
22.1
22.1333333333
22.1666666667
22.2
22.2333333333
22.2666666667
22.3
22.3333333333
22.3666666667
22.4
22.4333333333
22.4666666667
22.5
22.5333333333
22.5666666667
22.6
22.6333333333
22.6666666667
22.7
22.7333333333
22.7666666667
22.8
22.8333333333
22.8666666667
22.9
22.9333333333
22.9666666667
23.0
23.0333333333
23.0666666667
23.1
23.1333333333
23.1666666667
23.2
23.2333333333
23.2666666667
23.3
23.3333333333
23.3666666667
23.4
23.4333333333
23.4666666667
23.5
23.5333333333
23.5666666667
23.6
23.6333333333
23.6666666667
23.7
23.7333333333
23.7666666667
23.8
23.8333333333
23.8666666667
23.9
23.9333333333
23.9666666667
24.0
24.0333333333
24.0666666667
24.1
24.1333333333
24.1666666667
24.2
24.2333333333
24.2666666667
24.3
24.3333333333
24.3666666667
24.4
24.4333333333
24.4666666667
24.5
24.5333333333
24.5666666667
24.6
24.6333333333
24.6666666667
24.7
24.7333333333
24.7666666667
24.8
24.8333333333
24.8666666667
24.9
24.9333333333
24.9666666667
25.0
25.0333333333
25.0666666667
25.1
25.1333333333
25.1666666667
25.2
25.2333333333
25.2666666667
25.3
25.3333333333
25.3666666667
25.4
25.4333333333
25.4666666667
25.5
25.5333333333
25.5666666667
25.6
25.6333333333
25.6666666667
25.7
25.7333333333
25.7666666667
25.8
25.8333333333
25.8666666667
25.9
25.9333333333
25.9666666667
26.0
26.0333333333
26.0666666667
26.1
26.1333333333
26.1666666667
26.2
26.2333333333
26.2666666667
26.3
26.3333333333
26.3666666667
26.4
26.4333333333
26.4666666667
26.5
26.5333333333
26.5666666667
26.6
26.6333333333
26.6666666667
26.7
26.7333333333
26.7666666667
26.8
26.8333333333
26.8666666667
26.9
26.9333333333
26.9666666667
27.0
27.0333333333
27.0666666667
27.1
27.1333333333
27.1666666667
27.2
27.2333333333
27.2666666667
27.3
27.3333333333
27.3666666667
27.4
27.4333333333
27.4666666667
27.5
27.5333333333
27.5666666667
27.6
27.6333333333
27.6666666667
27.7
27.7333333333
27.7666666667
27.8
27.8333333333
27.8666666667
27.9
27.9333333333
27.9666666667
28.0
28.0333333333
28.0666666667
28.1
28.1333333333
28.1666666667
28.2
28.2333333333
28.2666666667
28.3
28.3333333333
28.3666666667
28.4
28.4333333333
28.4666666667
28.5
28.5333333333
28.5666666667
28.6
28.6333333333
28.6666666667
28.7
28.7333333333
28.7666666667
28.8
28.8333333333
28.8666666667
28.9
28.9333333333
28.9666666667
29.0
29.0333333333
29.0666666667
29.1
29.1333333333
29.1666666667
29.2
29.2333333333
29.2666666667
29.3
29.3333333333
29.3666666667
29.4
29.4333333333
29.4666666667
29.5
29.5333333333
29.5666666667
29.6
29.6333333333
29.6666666667
29.7
29.7333333333
29.7666666667
29.8
29.8333333333
29.8666666667
29.9
29.9333333333
29.9666666667
30.0
30.0333333333
30.0666666667
30.1
30.1333333333
30.1666666667
30.2
30.2333333333
30.2666666667
30.3
30.3333333333
30.3666666667
30.4
30.4333333333
30.4666666667
30.5
30.5333333333
30.5666666667
30.6
30.6333333333
30.6666666667
30.7
30.7333333333
30.7666666667
30.8
30.8333333333
30.8666666667
30.9
30.9333333333
30.9666666667
31.0
31.0333333333
31.0666666667
31.1
31.1333333333
31.1666666667
31.2
31.2333333333
31.2666666667
31.3
31.3333333333
31.3666666667
31.4
31.4333333333
31.4666666667
31.5
31.5333333333
31.5666666667
31.6
31.6333333333
31.6666666667
31.7
31.7333333333
31.7666666667
31.8
31.8333333333
31.8666666667
31.9
31.9333333333
31.9666666667
32.0
32.0333333333
32.0666666667
32.1
32.1333333333
32.1666666667
32.2
32.2333333333
32.2666666667
32.3
32.3333333333
32.3666666667
32.4
32.4333333333
32.4666666667
32.5
32.5333333333
32.5666666667
32.6
32.6333333333
32.6666666667
32.7
32.7333333333
32.7666666667
32.8
32.8333333333
32.8666666667
32.9
32.9333333333
32.9666666667
33.0
33.0333333333
33.0666666667
33.1
33.1333333333
33.1666666667
33.2
33.2333333333
33.2666666667
33.3
33.3333333333
33.3666666667
33.4
33.4333333333
33.4666666667
33.5
33.5333333333
33.5666666667
33.6
33.6333333333
33.6666666667
33.7
33.7333333333
33.7666666667
33.8
33.8333333333
33.8666666667
33.9
33.9333333333
33.9666666667
34.0
34.0333333333
34.0666666667
34.1
34.1333333333
34.1666666667
34.2
34.2333333333
34.2666666667
34.3
34.3333333333
34.3666666667
34.4
34.4333333333
34.4666666667
34.5
34.5333333333
34.5666666667
34.6
34.6333333333
34.6666666667
34.7
34.7333333333
34.7666666667
34.8
34.8333333333
34.8666666667
34.9
34.9333333333
34.9666666667
35.0
35.0333333333
35.0666666667
35.1
35.1333333333
35.1666666667
35.2
35.2333333333
35.2666666667
35.3
35.3333333333
35.3666666667
35.4
35.4333333333
35.4666666667
35.5
35.5333333333
35.5666666667
35.6
35.6333333333
35.6666666667
35.7
35.7333333333
35.7666666667
35.8
35.8333333333
35.8666666667
35.9
35.9333333333
35.9666666667
36.0
36.0333333333
36.0666666667
36.1
36.1333333333
36.1666666667
36.2
36.2333333333
36.2666666667
36.3
36.3333333333
36.3666666667
36.4
36.4333333333
36.4666666667
36.5
36.5333333333
36.5666666667
36.6
36.6333333333
36.6666666667
36.7
36.7333333333
36.7666666667
36.8
36.8333333333
36.8666666667
36.9
36.9333333333
36.9666666667
37.0
37.0333333333
37.0666666667
37.1
37.1333333333
37.1666666667
37.2
37.2333333333
37.2666666667
37.3
37.3333333333
37.3666666667
37.4
37.4333333333
37.4666666667
37.5
37.5333333333
37.5666666667
37.6
37.6333333333
37.6666666667
37.7
37.7333333333
37.7666666667
37.8
37.8333333333
37.8666666667
37.9
37.9333333333
37.9666666667
38.0
38.0333333333
38.0666666667
38.1
38.1333333333
38.1666666667
38.2
38.2333333333
38.2666666667
38.3
38.3333333333
38.3666666667
38.4
38.4333333333
38.4666666667
38.5
38.5333333333
38.5666666667
38.6
38.6333333333
38.6666666667
38.7
38.7333333333
38.7666666667
38.8
38.8333333333
38.8666666667
38.9
38.9333333333
38.9666666667
39.0
39.0333333333
39.0666666667
39.1
39.1333333333
39.1666666667
39.2
39.2333333333
39.2666666667
39.3
39.3333333333
39.3666666667
39.4
39.4333333333
39.4666666667
39.5
39.5333333333
39.5666666667
39.6
39.6333333333
39.6666666667
39.7
39.7333333333
39.7666666667
39.8
39.8333333333
39.8666666667
39.9
39.9333333333
39.9666666667
40.0
40.0333333333
40.0666666667
40.1
40.1333333333
40.1666666667
40.2
40.2333333333
40.2666666667
40.3
40.3333333333
40.3666666667
40.4
40.4333333333
40.4666666667
40.5
40.5333333333
40.5666666667
40.6
40.6333333333
40.6666666667
40.7
40.7333333333
40.7666666667
40.8
40.8333333333
40.8666666667
40.9
40.9333333333
40.9666666667
41.0
41.0333333333
41.0666666667
41.1
41.1333333333
41.1666666667
41.2
41.2333333333
41.2666666667
41.3
41.3333333333
41.3666666667
41.4
41.4333333333
41.4666666667
41.5
41.5333333333
41.5666666667
41.6
41.6333333333
41.6666666667
41.7
41.7333333333
41.7666666667
41.8
41.8333333333
41.8666666667
41.9
41.9333333333
41.9666666667
42.0
42.0333333333
42.0666666667
42.1
42.1333333333
42.1666666667
42.2
42.2333333333
42.2666666667
42.3
42.3333333333
42.3666666667
42.4
42.4333333333
42.4666666667
42.5
42.5333333333
42.5666666667
42.6
42.6333333333
42.6666666667
42.7
42.7333333333
42.7666666667
42.8
42.8333333333
42.8666666667
42.9
42.9333333333
42.9666666667
43.0
43.0333333333
43.0666666667
43.1
43.1333333333
43.1666666667
43.2
43.2333333333
43.2666666667
43.3
43.3333333333
43.3666666667
43.4
43.4333333333
43.4666666667
43.5
43.5333333333
43.5666666667
43.6
43.6333333333
43.6666666667
43.7
43.7333333333
43.7666666667
43.8
43.8333333333
43.8666666667
43.9
43.9333333333
43.9666666667
44.0
44.0333333333
44.0666666667
44.1
44.1333333333
44.1666666667
44.2
44.2333333333
44.2666666667
44.3
44.3333333333
44.3666666667
44.4
44.4333333333
44.4666666667
44.5
44.5333333333
44.5666666667
44.6
44.6333333333
44.6666666667
44.7
44.7333333333
44.7666666667
44.8
44.8333333333
44.8666666667
44.9
44.9333333333
44.9666666667
45.0
45.0333333333
45.0666666667
45.1
45.1333333333
45.1666666667
45.2
45.2333333333
45.2666666667
45.3
45.3333333333
45.3666666667
45.4
45.4333333333
45.4666666667
45.5
45.5333333333
45.5666666667
45.6
45.6333333333
45.6666666667
45.7
45.7333333333
45.7666666667
45.8
45.8333333333
45.8666666667
45.9
45.9333333333
45.9666666667
46.0
46.0333333333
46.0666666667
46.1
46.1333333333
46.1666666667
46.2
46.2333333333
46.2666666667
46.3
46.3333333333
46.3666666667
46.4
46.4333333333
46.4666666667
46.5
46.5333333333
46.5666666667
46.6
46.6333333333
46.6666666667
46.7
46.7333333333
46.7666666667
46.8
46.8333333333
46.8666666667
46.9
46.9333333333
46.9666666667
47.0
47.0333333333
47.0666666667
47.1
47.1333333333
47.1666666667
47.2
47.2333333333
47.2666666667
47.3
47.3333333333
47.3666666667
47.4
47.4333333333
47.4666666667
47.5
47.5333333333
47.5666666667
47.6
47.6333333333
47.6666666667
47.7
47.7333333333
47.7666666667
47.8
47.8333333333
47.8666666667
47.9
47.9333333333
47.9666666667
48.0
48.0333333333
48.0666666667
48.1
48.1333333333
48.1666666667
48.2
48.2333333333
48.2666666667
48.3
48.3333333333
48.3666666667
48.4
48.4333333333
48.4666666667
48.5
48.5333333333
48.5666666667
48.6
48.6333333333
48.6666666667
48.7
48.7333333333
48.7666666667
48.8
48.8333333333
48.8666666667
48.9
48.9333333333
48.9666666667
49.0
49.0333333333
49.0666666667
49.1
49.1333333333
49.1666666667
49.2
49.2333333333
49.2666666667
49.3
49.3333333333
49.3666666667
49.4
49.4333333333
49.4666666667
49.5
49.5333333333
49.5666666667
49.6
49.6333333333
49.6666666667
49.7
49.7333333333
49.7666666667
49.8
49.8333333333
49.8666666667
49.9
49.9333333333
49.9666666667
50.0
50.0333333333
50.0666666667
50.1
50.1333333333
50.1666666667
50.2
50.2333333333
50.2666666667
50.3
50.3333333333
50.3666666667
50.4
50.4333333333
50.4666666667
50.5
50.5333333333
50.5666666667
50.6
50.6333333333
50.6666666667
50.7
50.7333333333
50.7666666667
50.8
50.8333333333
50.8666666667
50.9
50.9333333333
50.9666666667
51.0
51.0333333333
51.0666666667
51.1
51.1333333333
51.1666666667
51.2
51.2333333333
51.2666666667
51.3
51.3333333333
51.3666666667
51.4
51.4333333333
51.4666666667
51.5
51.5333333333
51.5666666667
51.6
51.6333333333
51.6666666667
51.7
51.7333333333
51.7666666667
51.8
51.8333333333
51.8666666667
51.9
51.9333333333
51.9666666667
52.0
52.0333333333
52.0666666667
52.1
52.1333333333
52.1666666667
52.2
52.2333333333
52.2666666667
52.3
52.3333333333
52.3666666667
52.4
52.4333333333
52.4666666667
52.5
52.5333333333
52.5666666667
52.6
52.6333333333
52.6666666667
52.7
52.7333333333
52.7666666667
52.8
52.8333333333
52.8666666667
52.9
52.9333333333
52.9666666667
53.0
53.0333333333
53.0666666667
53.1
53.1333333333
53.1666666667
53.2
53.2333333333
53.2666666667
53.3
53.3333333333
53.3666666667
53.4
53.4333333333
53.4666666667
53.5
53.5333333333
53.5666666667
53.6
53.6333333333
53.6666666667
53.7
53.7333333333
53.7666666667
53.8
53.8333333333
53.8666666667
53.9
53.9333333333
53.9666666667
54.0
54.0333333333
54.0666666667
54.1
54.1333333333
54.1666666667
54.2
54.2333333333
54.2666666667
54.3
54.3333333333
54.3666666667
54.4
54.4333333333
54.4666666667
54.5
54.5333333333
54.5666666667
54.6
54.6333333333
54.6666666667
54.7
54.7333333333
54.7666666667
54.8
54.8333333333
54.8666666667
54.9
54.9333333333
54.9666666667
55.0
55.0333333333
55.0666666667
55.1
55.1333333333
55.1666666667
55.2
55.2333333333
55.2666666667
55.3
55.3333333333
55.3666666667
55.4
55.4333333333
55.4666666667
55.5
55.5333333333
55.5666666667
55.6
55.6333333333
55.6666666667
55.7
55.7333333333
55.7666666667
55.8
55.8333333333
55.8666666667
55.9
55.9333333333
55.9666666667
56.0
56.0333333333
56.0666666667
56.1
56.1333333333
56.1666666667
56.2
56.2333333333
56.2666666667
56.3
56.3333333333
56.3666666667
56.4
56.4333333333
56.4666666667
56.5
56.5333333333
56.5666666667
56.6
56.6333333333
56.6666666667
56.7
56.7333333333
56.7666666667
56.8
56.8333333333
56.8666666667
56.9
56.9333333333
56.9666666667
57.0
57.0333333333
57.0666666667
57.1
57.1333333333
57.1666666667
57.2
57.2333333333
57.2666666667
57.3
57.3333333333
57.3666666667
57.4
57.4333333333
57.4666666667
57.5
57.5333333333
57.5666666667
57.6
57.6333333333
57.6666666667
57.7
57.7333333333
57.7666666667
57.8
57.8333333333
57.8666666667
57.9
57.9333333333
57.9666666667
58.0
58.0333333333
58.0666666667
58.1
58.1333333333
58.1666666667
58.2
58.2333333333
58.2666666667
58.3
58.3333333333
58.3666666667
58.4
58.4333333333
58.4666666667
58.5
58.5333333333
58.5666666667
58.6
58.6333333333
58.6666666667
58.7
58.7333333333
58.7666666667
58.8
58.8333333333
58.8666666667
58.9
58.9333333333
58.9666666667
59.0
59.0333333333
59.0666666667
59.1
59.1333333333
59.1666666667
59.2
59.2333333333
59.2666666667
59.3
59.3333333333
59.3666666667
59.4
59.4333333333
59.4666666667
59.5
59.5333333333
59.5666666667
59.6
59.6333333333
59.6666666667
59.7
59.7333333333
59.7666666667
59.8
59.8333333333
59.8666666667
59.9
59.9333333333
59.9666666667
60.0
60.0333333333
60.0666666667
60.1
60.1333333333
60.1666666667
60.2
60.2333333333
60.2666666667
60.3
60.3333333333
60.3666666667
60.4
60.4333333333
60.4666666667
60.5
60.5333333333
60.5666666667
60.6
60.6333333333
60.6666666667
60.7
60.7333333333
60.7666666667
60.8
60.8333333333
60.8666666667
60.9
60.9333333333
60.9666666667
61.0
61.0333333333
61.0666666667
61.1
61.1333333333
61.1666666667
61.2
61.2333333333
61.2666666667
61.3
61.3333333333
61.3666666667
61.4
61.4333333333
61.4666666667
61.5
61.5333333333
61.5666666667
61.6
61.6333333333
61.6666666667
61.7
61.7333333333
61.7666666667
61.8
61.8333333333
61.8666666667
61.9
61.9333333333
61.9666666667
62.0
62.0333333333
62.0666666667
62.1
62.1333333333
62.1666666667
62.2
62.2333333333
62.2666666667
62.3
62.3333333333
62.3666666667
62.4
62.4333333333
62.4666666667
62.5
62.5333333333
62.5666666667
62.6
62.6333333333
62.6666666667
62.7
62.7333333333
62.7666666667
62.8
62.8333333333
62.8666666667
62.9
62.9333333333
62.9666666667
63.0
63.0333333333
63.0666666667
63.1
63.1333333333
63.1666666667
63.2
63.2333333333
63.2666666667
63.3
63.3333333333
63.3666666667
63.4
63.4333333333
63.4666666667
63.5
63.5333333333
63.5666666667
63.6
63.6333333333
63.6666666667
63.7
63.7333333333
63.7666666667
63.8
63.8333333333
63.8666666667
63.9
63.9333333333
63.9666666667
64.0
64.0333333333
64.0666666667
64.1
64.1333333333
64.1666666667
64.2
64.2333333333
64.2666666667
64.3
64.3333333333
64.3666666667
64.4
64.4333333333
64.4666666667
64.5
64.5333333333
64.5666666667
64.6
64.6333333333
64.6666666667
64.7
64.7333333333
64.7666666667
64.8
64.8333333333
64.8666666667
64.9
64.9333333333
64.9666666667
65.0
65.0333333333
65.0666666667
65.1
65.1333333333
65.1666666667
65.2
65.2333333333
65.2666666667
65.3
65.3333333333
65.3666666667
65.4
65.4333333333
65.4666666667
65.5
65.5333333333
65.5666666667
65.6
65.6333333333
65.6666666667
65.7
65.7333333333
65.7666666667
65.8
65.8333333333
65.8666666667
65.9
65.9333333333
65.9666666667
66.0
66.0333333333
66.0666666667
66.1
66.1333333333
66.1666666667
66.2
66.2333333333
66.2666666667
66.3
66.3333333333
66.3666666667
66.4
66.4333333333
66.4666666667
66.5
66.5333333333
66.5666666667
66.6
66.6333333333
66.6666666667
66.7
66.7333333333
66.7666666667
66.8
66.8333333333
66.8666666667
66.9
66.9333333333
66.9666666667
67.0
67.0333333333
67.0666666667
67.1
67.1333333333
67.1666666667
67.2
67.2333333333
67.2666666667
67.3
67.3333333333
67.3666666667
67.4
67.4333333333
67.4666666667
67.5
67.5333333333
67.5666666667
67.6
67.6333333333
67.6666666667
67.7
67.7333333333
67.7666666667
67.8
67.8333333333
67.8666666667
67.9
67.9333333333
67.9666666667
68.0
68.0333333333
68.0666666667
68.1
68.1333333333
68.1666666667
68.2
68.2333333333
68.2666666667
68.3
68.3333333333
68.3666666667
68.4
68.4333333333
68.4666666667
68.5
68.5333333333
68.5666666667
68.6
68.6333333333
68.6666666667
68.7
68.7333333333
68.7666666667
68.8
68.8333333333
68.8666666667
68.9
68.9333333333
68.9666666667
69.0
69.0333333333
69.0666666667
69.1
69.1333333333
69.1666666667
69.2
69.2333333333
69.2666666667
69.3
69.3333333333
69.3666666667
69.4
69.4333333333
69.4666666667
69.5
69.5333333333
69.5666666667
69.6
69.6333333333
69.6666666667
69.7
69.7333333333
69.7666666667
69.8
69.8333333333
69.8666666667
69.9
69.9333333333
69.9666666667
70.0
70.0333333333
70.0666666667
70.1
70.1333333333
70.1666666667
70.2
70.2333333333
70.2666666667
70.3
70.3333333333
70.3666666667
70.4
70.4333333333
70.4666666667
70.5
70.5333333333
70.5666666667
70.6
70.6333333333
70.6666666667
70.7
70.7333333333
70.7666666667
70.8
70.8333333333
70.8666666667
70.9
70.9333333333
70.9666666667
71.0
71.0333333333
71.0666666667
71.1
71.1333333333
71.1666666667
71.2
71.2333333333
71.2666666667
71.3
71.3333333333
71.3666666667
71.4
71.4333333333
71.4666666667
71.5
71.5333333333
71.5666666667
71.6
71.6333333333
71.6666666667
71.7
71.7333333333
71.7666666667
71.8
71.8333333333
71.8666666667
71.9
71.9333333333
71.9666666667
72.0
72.0333333333
72.0666666667
72.1
72.1333333333
72.1666666667
72.2
72.2333333333
72.2666666667
72.3
72.3333333333
72.3666666667
72.4
72.4333333333
72.4666666667
72.5
72.5333333333
72.5666666667
72.6
72.6333333333
72.6666666667
72.7
72.7333333333
72.7666666667
72.8
72.8333333333
72.8666666667
72.9
72.9333333333
72.9666666667
73.0
73.0333333333
73.0666666667
73.1
73.1333333333
73.1666666667
73.2
73.2333333333
73.2666666667
73.3
73.3333333333
73.3666666667
73.4
73.4333333333
73.4666666667
73.5
73.5333333333
73.5666666667
73.6
73.6333333333
73.6666666667
73.7
73.7333333333
73.7666666667
73.8
73.8333333333
73.8666666667
73.9
73.9333333333
73.9666666667
74.0
74.0333333333
74.0666666667
74.1
74.1333333333
74.1666666667
74.2
74.2333333333
74.2666666667
74.3
74.3333333333
74.3666666667
74.4
74.4333333333
74.4666666667
74.5
74.5333333333
74.5666666667
74.6
74.6333333333
74.6666666667
74.7
74.7333333333
74.7666666667
74.8
74.8333333333
74.8666666667
74.9
74.9333333333
74.9666666667
75.0
75.0333333333
75.0666666667
75.1
75.1333333333
75.1666666667
75.2
75.2333333333
75.2666666667
75.3
75.3333333333
75.3666666667
75.4
75.4333333333
75.4666666667
75.5
75.5333333333
75.5666666667
75.6
75.6333333333
75.6666666667
75.7
75.7333333333
75.7666666667
75.8
75.8333333333
75.8666666667
75.9
75.9333333333
75.9666666667
76.0
76.0333333333
76.0666666667
76.1
76.1333333333
76.1666666667
76.2
76.2333333333
76.2666666667
76.3
76.3333333333
76.3666666667
76.4
76.4333333333
76.4666666667
76.5
76.5333333333
76.5666666667
76.6
76.6333333333
76.6666666667
76.7
76.7333333333
76.7666666667
76.8
76.8333333333
76.8666666667
76.9
76.9333333333
76.9666666667
77.0
77.0333333333
77.0666666667
77.1
77.1333333333
77.1666666667
77.2
77.2333333333
77.2666666667
77.3
77.3333333333
77.3666666667
77.4
77.4333333333
77.4666666667
77.5
77.5333333333
77.5666666667
77.6
77.6333333333
77.6666666667
77.7
77.7333333333
77.7666666667
77.8
77.8333333333
77.8666666667
77.9
77.9333333333
77.9666666667
78.0
78.0333333333
78.0666666667
78.1
78.1333333333
78.1666666667
78.2
78.2333333333
78.2666666667
78.3
78.3333333333
78.3666666667
78.4
78.4333333333
78.4666666667
78.5
78.5333333333
78.5666666667
78.6
78.6333333333
78.6666666667
78.7
78.7333333333
78.7666666667
78.8
78.8333333333
78.8666666667
78.9
78.9333333333
78.9666666667
79.0
79.0333333333
79.0666666667
79.1
79.1333333333
79.1666666667
79.2
79.2333333333
79.2666666667
79.3
79.3333333333
79.3666666667
79.4
79.4333333333
79.4666666667
79.5
79.5333333333
79.5666666667
79.6
79.6333333333
79.6666666667
79.7
79.7333333333
79.7666666667
79.8
79.8333333333
79.8666666667
79.9
79.9333333333
79.9666666667
80.0
80.0333333333
80.0666666667
80.1
80.1333333333
80.1666666667
80.2
80.2333333333
80.2666666667
80.3
80.3333333333
80.3666666667
80.4
80.4333333333
80.4666666667
80.5
80.5333333333
80.5666666667
80.6
80.6333333333
80.6666666667
80.7
80.7333333333
80.7666666667
80.8
80.8333333333
80.8666666667
80.9
80.9333333333
80.9666666667
81.0
81.0333333333
81.0666666667
81.1
81.1333333333
81.1666666667
81.2
81.2333333333
81.2666666667
81.3
81.3333333333
81.3666666667
81.4
81.4333333333
81.4666666667
81.5
81.5333333333
81.5666666667
81.6
81.6333333333
81.6666666667
81.7
81.7333333333
81.7666666667
81.8
81.8333333333
81.8666666667
81.9
81.9333333333
81.9666666667
82.0
82.0333333333
82.0666666667
82.1
82.1333333333
82.1666666667
82.2
82.2333333333
82.2666666667
82.3
82.3333333333
82.3666666667
82.4
82.4333333333
82.4666666667
82.5
82.5333333333
82.5666666667
82.6
82.6333333333
82.6666666667
82.7
82.7333333333
82.7666666667
82.8
82.8333333333
82.8666666667
82.9
82.9333333333
82.9666666667
83.0
83.0333333333
83.0666666667
83.1
83.1333333333
83.1666666667
83.2
83.2333333333
83.2666666667
83.3
83.3333333333
83.3666666667
83.4
83.4333333333
83.4666666667
83.5
83.5333333333
83.5666666667
83.6
83.6333333333
83.6666666667
83.7
83.7333333333
83.7666666667
83.8
83.8333333333
83.8666666667
83.9
83.9333333333
83.9666666667
84.0
84.0333333333
84.0666666667
84.1
84.1333333333
84.1666666667
84.2
84.2333333333
84.2666666667
84.3
84.3333333333
84.3666666667
84.4
84.4333333333
84.4666666667
84.5
84.5333333333
84.5666666667
84.6
84.6333333333
84.6666666667
84.7
84.7333333333
84.7666666667
84.8
84.8333333333
84.8666666667
84.9
84.9333333333
84.9666666667
85.0
85.0333333333
85.0666666667
85.1
85.1333333333
85.1666666667
85.2
85.2333333333
85.2666666667
85.3
85.3333333333
85.3666666667
85.4
85.4333333333
85.4666666667
85.5
85.5333333333
85.5666666667
85.6
85.6333333333
85.6666666667
85.7
85.7333333333
85.7666666667
85.8
85.8333333333
85.8666666667
85.9
85.9333333333
85.9666666667
86.0
86.0333333333
86.0666666667
86.1
86.1333333333
86.1666666667
86.2
86.2333333333
86.2666666667
86.3
86.3333333333
86.3666666667
86.4
86.4333333333
86.4666666667
86.5
86.5333333333
86.5666666667
86.6
86.6333333333
86.6666666667
86.7
86.7333333333
86.7666666667
86.8
86.8333333333
86.8666666667
86.9
86.9333333333
86.9666666667
87.0
87.0333333333
87.0666666667
87.1
87.1333333333
87.1666666667
87.2
87.2333333333
87.2666666667
87.3
87.3333333333
87.3666666667
87.4
87.4333333333
87.4666666667
87.5
87.5333333333
87.5666666667
87.6
87.6333333333
87.6666666667
87.7
87.7333333333
87.7666666667
87.8
87.8333333333
87.8666666667
87.9
87.9333333333
87.9666666667
88.0
88.0333333333
88.0666666667
88.1
88.1333333333
88.1666666667
88.2
88.2333333333
88.2666666667
88.3
88.3333333333
88.3666666667
88.4
88.4333333333
88.4666666667
88.5
88.5333333333
88.5666666667
88.6
88.6333333333
88.6666666667
88.7
88.7333333333
88.7666666667
88.8
88.8333333333
88.8666666667
88.9
88.9333333333
88.9666666667
89.0
89.0333333333
89.0666666667
89.1
89.1333333333
89.1666666667
89.2
89.2333333333
89.2666666667
89.3
89.3333333333
89.3666666667
89.4
89.4333333333
89.4666666667
89.5
89.5333333333
89.5666666667
89.6
89.6333333333
89.6666666667
89.7
89.7333333333
89.7666666667
89.8
89.8333333333
89.8666666667
89.9
89.9333333333
89.9666666667
90.0
90.0333333333
90.0666666667
90.1
90.1333333333
90.1666666667
90.2
90.2333333333
90.2666666667
90.3
90.3333333333
90.3666666667
90.4
90.4333333333
90.4666666667
90.5
90.5333333333
90.5666666667
90.6
90.6333333333
90.6666666667
90.7
90.7333333333
90.7666666667
90.8
90.8333333333
90.8666666667
90.9
90.9333333333
90.9666666667
91.0
91.0333333333
91.0666666667
91.1
91.1333333333
91.1666666667
91.2
91.2333333333
91.2666666667
91.3
91.3333333333
91.3666666667
91.4
91.4333333333
91.4666666667
91.5
91.5333333333
91.5666666667
91.6
91.6333333333
91.6666666667
91.7
91.7333333333
91.7666666667
91.8
91.8333333333
91.8666666667
91.9
91.9333333333
91.9666666667
92.0
92.0333333333
92.0666666667
92.1
92.1333333333
92.1666666667
92.2
92.2333333333
92.2666666667
92.3
92.3333333333
92.3666666667
92.4
92.4333333333
92.4666666667
92.5
92.5333333333
92.5666666667
92.6
92.6333333333
92.6666666667
92.7
92.7333333333
92.7666666667
92.8
92.8333333333
92.8666666667
92.9
92.9333333333
92.9666666667
93.0
93.0333333333
93.0666666667
93.1
93.1333333333
93.1666666667
93.2
93.2333333333
93.2666666667
93.3
93.3333333333
93.3666666667
93.4
93.4333333333
93.4666666667
93.5
93.5333333333
93.5666666667
93.6
93.6333333333
93.6666666667
93.7
93.7333333333
93.7666666667
93.8
93.8333333333
93.8666666667
93.9
93.9333333333
93.9666666667
94.0
94.0333333333
94.0666666667
94.1
94.1333333333
94.1666666667
94.2
94.2333333333
94.2666666667
94.3
94.3333333333
94.3666666667
94.4
94.4333333333
94.4666666667
94.5
94.5333333333
94.5666666667
94.6
94.6333333333
94.6666666667
94.7
94.7333333333
94.7666666667
94.8
94.8333333333
94.8666666667
94.9
94.9333333333
94.9666666667
95.0
95.0333333333
95.0666666667
95.1
95.1333333333
95.1666666667
95.2
95.2333333333
95.2666666667
95.3
95.3333333333
95.3666666667
95.4
95.4333333333
95.4666666667
95.5
95.5333333333
95.5666666667
95.6
95.6333333333
95.6666666667
95.7
95.7333333333
95.7666666667
95.8
95.8333333333
95.8666666667
95.9
95.9333333333
95.9666666667
96.0
96.0333333333
96.0666666667
96.1
96.1333333333
96.1666666667
96.2
96.2333333333
96.2666666667
96.3
96.3333333333
96.3666666667
96.4
96.4333333333
96.4666666667
96.5
96.5333333333
96.5666666667
96.6
96.6333333333
96.6666666667
96.7
96.7333333333
96.7666666667
96.8
96.8333333333
96.8666666667
96.9
96.9333333333
96.9666666667
97.0
97.0333333333
97.0666666667
97.1
97.1333333333
97.1666666667
97.2
97.2333333333
97.2666666667
97.3
97.3333333333
97.3666666667
97.4
97.4333333333
97.4666666667
97.5
97.5333333333
97.5666666667
97.6
97.6333333333
97.6666666667
97.7
97.7333333333
97.7666666667
97.8
97.8333333333
97.8666666667
97.9
97.9333333333
97.9666666667
98.0
98.0333333333
98.0666666667
98.1
98.1333333333
98.1666666667
98.2
98.2333333333
98.2666666667
98.3
98.3333333333
98.3666666667
98.4
98.4333333333
98.4666666667
98.5
98.5333333333
98.5666666667
98.6
98.6333333333
98.6666666667
98.7
98.7333333333
98.7666666667
98.8
98.8333333333
98.8666666667
98.9
98.9333333333
98.9666666667
99.0
99.0333333333
99.0666666667
99.1
99.1333333333
99.1666666667
99.2
99.2333333333
99.2666666667
99.3
99.3333333333
99.3666666667
99.4
99.4333333333
99.4666666667
99.5
99.5333333333
99.5666666667
99.6
99.6333333333
99.6666666667
99.7
99.7333333333
99.7666666667
99.8
99.8333333333
99.8666666667
99.9
99.9333333333
99.9666666667

In [10]:

    

print(fracerr)


    

    




[[ 667.60737769]
 [ 667.31291464]
 [ 666.01182569]
 [ 665.81939999]
 [ 665.95841902]
 [ 665.07304854]
 [ 667.80146409]
 [ 666.35488395]
 [ 665.15278352]
 [ 667.10015496]
 [ 666.65825351]
 [ 665.86641864]
 [ 667.57057933]
 [ 666.75074299]
 [ 667.53475513]
 [ 667.04666044]
 [ 665.8714529 ]
 [ 667.31004595]
 [ 667.28726802]
 [ 667.61320861]
 [ 665.4033726 ]
 [ 665.5537688 ]
 [ 666.82124965]
 [ 665.87890943]
 [ 665.26775806]
 [ 667.44834995]
 [ 665.52843178]
 [ 666.78465574]
 [ 667.57815778]
 [ 667.25501289]
 [ 666.75431669]
 [ 667.18152883]
 [ 667.10200626]
 [ 664.91076952]
 [ 668.10647868]
 [ 666.89740814]
 [ 667.27702288]
 [ 666.80963962]
 [ 666.41044804]
 [ 665.43300682]
 [ 666.10319908]
 [ 666.86298013]
 [ 664.36004247]
 [ 666.83183511]
 [ 665.20969626]
 [ 666.57376688]
 [ 668.24857938]
 [ 667.95315941]
 [ 667.00451894]
 [ 667.41149494]
 [ 665.90879942]
 [ 665.92737893]
 [ 665.93775484]
 [ 667.62757636]
 [ 666.88298151]
 [ 665.13545143]
 [ 667.13475022]
 [ 666.1218614 ]
 [ 667.59817829]
 [ 665.85311601]
 [ 668.12011143]
 [ 667.02650399]
 [ 667.21270707]
 [ 666.02062174]
 [ 667.603853  ]
 [ 667.28697239]
 [ 667.47820373]
 [ 665.43571694]
 [ 668.33276651]
 [ 667.87691527]
 [ 666.27036125]
 [ 668.02847827]
 [ 668.39044335]
 [ 666.25515946]
 [ 667.63849874]
 [ 667.18440087]
 [ 665.94905188]
 [ 665.89928315]
 [ 667.09375439]
 [ 667.60680424]
 [ 665.94762569]
 [ 664.96201214]
 [ 666.15896628]
 [ 667.31250634]
 [ 666.14362702]
 [ 665.90656356]
 [ 668.76702766]
 [ 666.17526069]
 [ 666.54556612]
 [ 665.87914552]
 [ 667.32645816]
 [ 665.9237469 ]
 [ 666.7932432 ]
 [ 667.14713323]
 [ 667.23673466]
 [ 667.25265456]
 [ 667.72176738]
 [ 665.59521335]
 [ 664.84587522]
 [ 664.88359071]
 [ 666.26289574]
 [ 667.98097649]
 [ 666.7380979 ]
 [ 665.73716728]
 [ 666.06921476]
 [ 668.20361808]
 [ 667.29560168]
 [ 666.25654642]
 [ 666.62627313]
 [ 666.47786788]
 [ 666.15198005]
 [ 667.5779912 ]
 [ 667.10626059]
 [ 666.76777848]
 [ 667.43261636]
 [ 667.52021388]
 [ 667.0745741 ]
 [ 666.84759006]
 [ 668.10229599]
 [ 665.45143113]
 [ 666.11341852]
 [ 666.28895426]
 [ 665.2239801 ]
 [ 667.20127755]
 [ 667.09214141]
 [ 667.42215354]
 [ 666.78387093]
 [ 666.97248682]
 [ 667.74937802]
 [ 668.41297713]
 [ 665.94563512]
 [ 666.94255491]
 [ 666.708845  ]
 [ 665.43828264]
 [ 666.48443195]
 [ 667.5394879 ]
 [ 667.78683589]
 [ 666.27200714]
 [ 666.03110371]
 [ 667.68028839]
 [ 666.81011523]
 [ 666.77217454]
 [ 665.64395386]
 [ 665.66153514]
 [ 666.72125322]
 [ 666.71238175]
 [ 667.09375792]
 [ 665.77200812]
 [ 667.58559656]
 [ 666.26479145]
 [ 667.60650877]
 [ 666.04828484]
 [ 664.64530806]
 [ 667.05112191]
 [ 669.02841712]
 [ 666.11315927]
 [ 666.83852153]
 [ 667.86643737]
 [ 666.34775219]
 [ 666.01079958]
 [ 666.84793611]
 [ 665.8996889 ]
 [ 666.90966267]
 [ 666.88851968]
 [ 665.7995707 ]
 [ 667.43765283]
 [ 667.49008205]
 [ 666.80582219]
 [ 667.15132822]
 [ 667.29596148]
 [ 664.82627974]
 [ 668.57421634]
 [ 675.94012828]
 [ 667.1416918 ]
 [ 666.92911977]
 [ 666.07578872]
 [ 667.22730481]
 [ 667.45500536]
 [ 666.51220281]
 [ 665.95124027]
 [ 666.21394183]
 [ 667.66456716]
 [ 667.7011383 ]
 [ 666.10683472]
 [ 667.41488533]
 [ 667.99813775]
 [ 667.74645694]
 [ 667.41256429]
 [ 665.31954449]
 [ 666.62363556]
 [ 667.59595263]
 [ 665.17012275]
 [ 667.11009861]
 [ 667.38549037]
 [ 666.6106998 ]
 [ 665.71683074]
 [ 666.2805588 ]
 [ 665.64227231]
 [ 666.14791573]
 [ 666.15270511]
 [ 666.74226809]
 [ 665.29469702]
 [ 666.78100504]
 [ 666.68671403]
 [ 667.43662937]
 [ 666.60864685]
 [ 667.1574867 ]
 [ 666.59352215]
 [ 667.23105033]
 [ 665.99715075]
 [ 667.24272969]
 [ 666.55007402]
 [ 667.75907565]
 [ 666.74083309]
 [ 666.81421355]
 [ 667.58320718]
 [ 666.27727982]
 [ 667.99437716]
 [ 666.95932043]
 [ 667.619546  ]
 [ 666.66953312]
 [ 666.46498427]
 [ 666.5681333 ]
 [ 666.40785207]
 [ 667.60158031]
 [ 666.66386194]
 [ 666.85342193]
 [ 665.87197815]
 [ 668.82094286]
 [ 665.73435086]
 [ 666.56699928]
 [ 667.31295015]
 [ 665.31001125]
 [ 665.41885619]
 [ 665.92795531]
 [ 667.67613968]
 [ 664.58764323]
 [ 666.46026003]
 [ 667.81213212]
 [ 665.09718966]
 [ 665.82296285]
 [ 666.80716668]
 [ 667.56285598]
 [ 667.33987367]
 [ 668.21863688]
 [ 666.08968039]
 [ 667.92457635]
 [ 667.73833489]
 [ 666.93736499]
 [ 665.53046906]
 [ 665.47614778]
 [ 668.33999997]
 [ 667.92199099]
 [ 664.89321511]
 [ 667.01422754]
 [ 665.23542499]
 [ 665.4001735 ]
 [ 666.75646174]
 [ 665.81033483]
 [ 665.76797656]
 [ 666.69457138]
 [ 666.52934642]
 [ 667.70098319]
 [ 664.52288229]
 [ 666.37058162]
 [ 666.77819867]
 [ 665.28015235]
 [ 666.78109009]
 [ 666.03639648]
 [ 666.49521941]
 [ 666.57484102]
 [ 667.30413853]
 [ 665.74724923]
 [ 666.93233983]
 [ 666.43356735]
 [ 666.41387313]
 [ 667.10267985]
 [ 665.3706144 ]
 [ 667.96374276]
 [ 666.83445547]
 [ 667.44959978]
 [ 666.33868942]
 [ 666.71648661]
 [ 667.19430947]
 [ 667.57919702]
 [ 664.816364  ]
 [ 668.0217192 ]
 [ 667.5005668 ]
 [ 665.10905136]
 [ 667.25133577]
 [ 667.53150902]
 [ 665.43055439]
 [ 666.77865961]
 [ 665.98998078]
 [ 665.87747877]
 [ 665.52791502]
 [ 666.80400739]
 [ 666.83705752]
 [ 666.62771738]
 [ 667.20711136]
 [ 667.40539533]
 [ 667.66093567]
 [ 667.16019194]
 [ 667.73852465]
 [ 667.87080029]
 [ 667.43612259]
 [ 668.76554411]
 [ 667.46318729]
 [ 667.56304114]
 [ 667.21195367]
 [ 666.79814488]
 [ 667.60379594]
 [ 667.54779469]
 [ 667.17372925]
 [ 666.9317722 ]
 [ 667.55910842]
 [ 667.00537175]
 [ 665.33547332]
 [ 666.61343196]
 [ 666.48493955]
 [ 667.61762228]
 [ 668.20381217]
 [ 666.63719168]
 [ 666.6902771 ]
 [ 665.73434614]
 [ 666.14546419]
 [ 667.718312  ]
 [ 666.31925238]
 [ 665.41368089]
 [ 667.1390221 ]
 [ 666.90648726]
 [ 666.98116719]
 [ 666.83308201]
 [ 667.98861554]
 [ 666.06871063]
 [ 667.97363364]
 [ 667.71804845]
 [ 667.68113579]
 [ 667.09090599]
 [ 667.20306075]
 [ 666.76466288]
 [ 665.38999375]
 [ 667.80259477]
 [ 667.24779069]
 [ 666.07723626]
 [ 667.34070458]
 [ 665.96601216]
 [ 667.31500855]
 [ 667.26503   ]
 [ 666.53446502]
 [ 665.72505618]
 [ 666.54977994]
 [ 664.78380398]
 [ 666.28633555]
 [ 667.72571895]
 [ 667.59057841]
 [ 665.63526874]
 [ 671.92362996]
 [ 665.77335564]
 [ 666.48505447]
 [ 667.6624663 ]
 [ 665.52942117]
 [ 666.9802864 ]
 [ 665.88332921]
 [ 667.44003563]
 [ 665.94964137]
 [ 667.90543352]
 [ 665.63140123]
 [ 667.59296053]
 [ 665.16389847]
 [ 675.9827902 ]
 [ 668.68669406]
 [ 667.18201044]
 [ 666.65766359]
 [ 667.33952101]
 [ 668.97854721]
 [ 665.5782949 ]
 [ 666.4919936 ]
 [ 667.02595279]
 [ 664.42898461]
 [ 666.62866378]
 [ 666.94896036]
 [ 666.63466287]
 [ 667.33971366]
 [ 668.00975207]
 [ 667.86673197]
 [ 667.67304226]
 [ 666.55795729]
 [ 667.35930778]
 [ 666.80363834]
 [ 667.60219206]
 [ 665.71043783]
 [ 667.41796878]
 [ 666.20943184]
 [ 666.32320866]
 [ 667.24817109]
 [ 667.04818811]
 [ 666.66816197]
 [ 666.6724415 ]
 [ 666.44695034]
 [ 666.39345912]
 [ 667.1350288 ]
 [ 667.33458391]
 [ 666.28813574]
 [ 667.57784122]
 [ 667.1655891 ]
 [ 666.36021811]
 [ 667.26178796]
 [ 666.37409162]
 [ 666.85701234]
 [ 666.25485602]
 [ 665.73147327]
 [ 664.3383247 ]
 [ 667.9962439 ]
 [ 665.94495189]
 [ 665.66894089]
 [ 667.00373134]
 [ 667.02274853]
 [ 669.58507981]
 [ 668.37474992]
 [ 667.38389725]
 [ 667.59613701]
 [ 666.89813839]
 [ 666.59080496]
 [ 668.31218731]
 [ 666.58829041]
 [ 666.36574752]
 [ 666.23900704]
 [ 666.49817031]
 [ 665.4642341 ]
 [ 668.69260955]
 [ 667.48953345]
 [ 668.03771227]
 [ 666.9229713 ]
 [ 668.29447968]
 [ 668.42686709]
 [ 666.91052978]
 [ 665.35645082]
 [ 667.64673784]
 [ 665.88704858]
 [ 666.86187692]
 [ 665.73934619]
 [ 665.68989979]
 [ 677.56738453]
 [ 665.97744742]
 [ 667.19990191]
 [ 667.55256793]
 [ 666.76694441]
 [ 665.86893008]
 [ 668.06222845]
 [ 667.22371682]
 [ 667.55431591]
 [ 667.07362627]
 [ 666.23685282]
 [ 664.80610689]
 [ 666.78437946]
 [ 666.78914906]
 [ 666.16580191]
 [ 666.06224603]
 [ 665.25203895]
 [ 666.37259333]
 [ 666.66982091]
 [ 667.90357917]
 [ 668.02829123]
 [ 665.65788311]
 [ 667.20527934]
 [ 666.61819341]
 [ 667.17008312]
 [ 666.36421082]
 [ 666.36060894]
 [ 667.51074361]
 [ 668.06261343]
 [ 667.70156078]
 [ 667.70900746]
 [ 666.09249125]
 [ 666.55715525]
 [ 665.42536472]
 [ 666.64769971]
 [ 668.18060615]
 [ 666.93514223]
 [ 666.28007293]
 [ 667.00939402]
 [ 666.63572157]
 [ 667.44680391]
 [ 665.73825253]
 [ 666.61984178]
 [ 666.21056801]
 [ 666.20031667]
 [ 667.97310961]
 [ 666.65161751]
 [ 666.34551383]
 [ 667.83127478]
 [ 666.42273339]
 [ 665.35345321]
 [ 665.4388344 ]
 [ 667.90689327]
 [ 665.85659432]
 [ 666.82399792]
 [ 668.09224552]
 [ 667.85166123]]

In [12]:

    

np.save("Accuracy_Data_run_15", acc0)


    

In [14]:

    

plt.plot(acc0)
print(np.amax(acc0))
print(acc0[-1])


    

    




0.971105527638
0.969849246231






    

In [25]:

    

def plot_epochs(az_angle, eleva):
    fig = plt.figure(figsize=(15, 10))
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    X, Y = np.meshgrid(np.linspace(0,200,200), np.linspace(0,10, 10))
    ax.plot_surface(np.linspace(0,100,100),fracerr, accu)
    ax.view_init(elev=eleva, azim=az_angle)


    

In [26]:

    

widg.interact(plot_epochs, az_angle=(0, 360, 1), eleva=(0,20,1))


    

In [26]:

    

acc_0 = []
acc_max = []
for i in range(100):
    acc_0.append(accu[i][0])
    acc_max.append(np.amax(accu[i]))
print(acc_0,acc_max)


    

    




([0.080402010050251257, 0.095477386934673364, 0.10175879396984924, 0.099246231155778894, 0.084170854271356788, 0.097989949748743713, 0.10427135678391959, 0.10301507537688442, 0.095477386934673364, 0.091708542713567834, 0.10678391959798995, 0.11180904522613065, 0.099246231155778894, 0.092964824120603015, 0.091708542713567834, 0.090452261306532666, 0.096733668341708545, 0.095477386934673364, 0.10175879396984924, 0.095477386934673364, 0.096733668341708545, 0.084170854271356788, 0.096733668341708545, 0.085427135678391955, 0.11306532663316583, 0.10804020100502512, 0.097989949748743713, 0.095477386934673364, 0.097989949748743713, 0.11180904522613065, 0.10175879396984924, 0.094221105527638196, 0.099246231155778894, 0.087939698492462318, 0.10301507537688442, 0.090452261306532666, 0.099246231155778894, 0.1092964824120603, 0.11180904522613065, 0.10427135678391959, 0.10301507537688442, 0.091708542713567834, 0.091708542713567834, 0.089195979899497485, 0.11306532663316583, 0.094221105527638196, 0.099246231155778894, 0.096733668341708545, 0.10678391959798995, 0.11306532663316583, 0.10804020100502512, 0.086683417085427136, 0.092964824120603015, 0.097989949748743713, 0.087939698492462318, 0.10175879396984924, 0.10050251256281408, 0.096733668341708545, 0.096733668341708545, 0.095477386934673364, 0.10427135678391959, 0.097989949748743713, 0.1092964824120603, 0.10050251256281408, 0.094221105527638196, 0.10804020100502512, 0.10678391959798995, 0.11055276381909548, 0.10427135678391959, 0.086683417085427136, 0.092964824120603015, 0.091708542713567834, 0.096733668341708545, 0.092964824120603015, 0.095477386934673364, 0.094221105527638196, 0.10301507537688442, 0.079145728643216076, 0.10678391959798995, 0.094221105527638196, 0.10050251256281408, 0.11934673366834171, 0.10175879396984924, 0.10050251256281408, 0.10804020100502512, 0.10552763819095477, 0.11055276381909548, 0.095477386934673364, 0.091708542713567834, 0.097989949748743713, 0.10175879396984924, 0.095477386934673364, 0.097989949748743713, 0.097989949748743713, 0.10804020100502512, 0.11055276381909548, 0.099246231155778894, 0.095477386934673364, 0.10804020100502512, 0.097989949748743713], [0.92211055276381915, 0.94974874371859297, 0.95100502512562812, 0.93341708542713564, 0.94346733668341709, 0.9459798994974874, 0.92839195979899503, 0.94974874371859297, 0.94095477386934678, 0.94221105527638194, 0.92964824120603018, 0.94974874371859297, 0.93341708542713564, 0.94849246231155782, 0.93090452261306533, 0.94095477386934678, 0.94723618090452266, 0.92964824120603018, 0.93341708542713564, 0.92964824120603018, 0.94221105527638194, 0.94095477386934678, 0.93216080402010049, 0.90703517587939697, 0.94095477386934678, 0.95351758793969854, 0.93592964824120606, 0.92587939698492461, 0.93341708542713564, 0.93718592964824121, 0.94974874371859297, 0.91834170854271358, 0.91959798994974873, 0.9459798994974874, 0.95226130653266328, 0.93592964824120606, 0.92964824120603018, 0.94974874371859297, 0.93090452261306533, 0.94849246231155782, 0.95100502512562812, 0.957286432160804, 0.94346733668341709, 0.93090452261306533, 0.92713567839195976, 0.95226130653266328, 0.91582914572864327, 0.94346733668341709, 0.94221105527638194, 0.94095477386934678, 0.94974874371859297, 0.92462311557788945, 0.94472361809045224, 0.94346733668341709, 0.94849246231155782, 0.92587939698492461, 0.94723618090452266, 0.94346733668341709, 0.94849246231155782, 0.92964824120603018, 0.93216080402010049, 0.93718592964824121, 0.95100502512562812, 0.94221105527638194, 0.92462311557788945, 0.93216080402010049, 0.93969849246231152, 0.93341708542713564, 0.94346733668341709, 0.93718592964824121, 0.94723618090452266, 0.93844221105527637, 0.94472361809045224, 0.9459798994974874, 0.95477386934673369, 0.94346733668341709, 0.95477386934673369, 0.92462311557788945, 0.95854271356783916, 0.95603015075376885, 0.93844221105527637, 0.9459798994974874, 0.94849246231155782, 0.94849246231155782, 0.95854271356783916, 0.9459798994974874, 0.94472361809045224, 0.94346733668341709, 0.91708542713567842, 0.93592964824120606, 0.93844221105527637, 0.94974874371859297, 0.957286432160804, 0.93969849246231152, 0.93969849246231152, 0.93592964824120606, 0.93969849246231152, 0.95351758793969854, 0.94095477386934678, 0.91959798994974873])

In [27]:

    

plt.plot(acc_0, acc_max, "ro")


    

    
Out[27]:





[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fe4b4197310>]






    

In [28]:

    

print(sts.mstats.normaltest(acc_0),sts.mstats.normaltest(acc_max))


    

    




((0.0075995457262671151, 0.99620743713875803), (5.7055548972934353, 0.057683884149624019))

In [29]:

    

sts.pearsonr(acc_0, acc_max)


    

    
Out[29]:





(0.2167868619167424, 0.030277070206115406)

In [31]:

    

np.savetxt("Accuracy_Data_run_17.dat", zip(acc_0, acc_max))


    

In [ ]: