blob_id
stringlengths 40
40
| directory_id
stringlengths 40
40
| path
stringlengths 2
616
| content_id
stringlengths 40
40
| detected_licenses
listlengths 0
69
| license_type
stringclasses 2
values | repo_name
stringlengths 5
118
| snapshot_id
stringlengths 40
40
| revision_id
stringlengths 40
40
| branch_name
stringlengths 4
63
| visit_date
timestamp[us] | revision_date
timestamp[us] | committer_date
timestamp[us] | github_id
int64 2.91k
686M
⌀ | star_events_count
int64 0
209k
| fork_events_count
int64 0
110k
| gha_license_id
stringclasses 23
values | gha_event_created_at
timestamp[us] | gha_created_at
timestamp[us] | gha_language
stringclasses 213
values | src_encoding
stringclasses 30
values | language
stringclasses 1
value | is_vendor
bool 2
classes | is_generated
bool 2
classes | length_bytes
int64 2
10.3M
| extension
stringclasses 246
values | content
stringlengths 2
10.3M
| authors
listlengths 1
1
| author_id
stringlengths 0
212
|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
c4767da8378f003ac9190282710ba96538a83da9
|
03a5eae24136bad8af882f84bf988681712cbe88
|
/Python/sorting/generateRandom.py
|
4f3a430f77b844f90579056a3c911072946be0ac
|
[] |
no_license
|
shivapbhusal/Algorithms
|
a1ff2e49533ae378d92f40f4f50f91acbc3d295f
|
f12edfa03d0602d140a8d0da1aa5353adbb35082
|
refs/heads/master
| 2018-10-04T22:23:44.371554
| 2018-08-28T02:15:18
| 2018-08-28T02:15:18
| 79,679,777
| 0
| 1
| null | 2018-06-07T23:02:22
| 2017-01-21T23:32:38
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 564
|
py
|
''' Python program to generate random numbers taking inputs from users.
Author : Shiva Bhusal, Bowling Green State University
Example, python generateRandom.py 10 20 50.
Example generates 50 random numbers in between 10 and 20.
'''
import sys
from random import *
inputs=sys.argv
if len(inputs)>4:
print('To many command line inputs !')
else:
lower_range=int(inputs[1])
upper_range=int(inputs[2])
n=int(inputs[3])
for numbers in range(0,n):
x = randint(lower_range, upper_range) # Pick a random number between the range
print (x)
|
[
"civabhusal@gmail.com"
] |
civabhusal@gmail.com
|
ee64a96adf0a748432514b471b63a1a09b6a5b00
|
5bafbb876741c44b2862b4e1ce7268a16dedbe88
|
/medical/diagnose/migrations/0003_auto_20190410_1809.py
|
d5bc64dbb258acc97c9c2497a53af9a8890d6ca1
|
[] |
no_license
|
mostafa-yasen/MedicalHub
|
89013f4318be6da1915ca8979922e7d4dab33a18
|
9e03930680bc60bc22b99e6c1cd5847afed0df03
|
refs/heads/master
| 2020-05-07T14:42:39.179653
| 2019-04-11T01:38:36
| 2019-04-11T01:38:36
| 180,605,946
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 381
|
py
|
# Generated by Django 2.2 on 2019-04-10 16:09
from django.db import migrations, models
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('diagnose', '0002_diagnose_date_time'),
]
operations = [
migrations.AlterField(
model_name='diagnose',
name='date_time',
field=models.DateTimeField(),
),
]
|
[
"mostafa.a.yasin@gmail.com"
] |
mostafa.a.yasin@gmail.com
|
76533feaf853a436b1e82f3afca9979f1660a043
|
2c3dd44d29f0608aee12650ddd82d7728aaeff05
|
/Window.py
|
a3737483264aac7e9348f71c44b9f0695504f75b
|
[] |
no_license
|
I-Agreed/chat
|
34b1c4aad6b1034f63dca4db77100e77422f2ad5
|
e38a2cb4bda0fb4837a596695c345a7ca66d76ad
|
refs/heads/master
| 2021-01-03T15:37:08.236893
| 2020-02-12T23:08:34
| 2020-02-12T23:08:34
| 240,134,016
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,347
|
py
|
from tkinter import *
class Window(Tk):
def __init__(self):
Tk.__init__(self)
self.text = Text(self)
self.entryBar = Frame(self)
self.input = Entry(self.entryBar,width=80)
self.button = Button(self.entryBar,text="⮐",command=self._addEvent)
self.text.grid(row=0,column=0,)
self.input.grid(row=0,column=0,sticky=EW)
self.button.grid(row=0,column=1,sticky=W)
self.entryBar.grid(row=1,column=0)
self.textStack = []
self._loopFunc = None
self.bind("<Return>",self._addEvent)
def _addEvent(self,event=None):
text = self.input.get()
if text != "":
self.input.delete(0, END)
self.textStack.insert(0,text)
def getNextEvent(self):
if len(self.textStack) > 0:
return self.textStack.pop()
else:
return False
def getEvents(self):
out = list(self.textStack)
self.textStack = []
return out
def _loop(self):
self._loopFunc()
self.after(10,self._loop)
def runLoop(self,func):
self._loopFunc = func
self.after(10,self._loop)
self.mainloop()
def _print(self,text):
self.text.insert(END,text)
|
[
"noreply@github.com"
] |
I-Agreed.noreply@github.com
|
7f2e92418ebc961674daa72de7125e47b7dde02c
|
6c187858cc31feafe5511e87c8421a6d1db15e57
|
/today.py
|
e019b5a209402a675508a7df881d302380e184a6
|
[] |
no_license
|
harrisonzhou/learn-git
|
967b5a3072dc16fc959c3c3bf243cfcf239be4f6
|
e84e419ad01266b9d62e17055542c6ff18a8f1ec
|
refs/heads/master
| 2020-09-07T12:37:06.048719
| 2019-11-10T11:51:05
| 2019-11-10T11:51:05
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 9
|
py
|
snkdnkdss
|
[
"menghui1126@gmail.com"
] |
menghui1126@gmail.com
|
336612530ea3fdc84f4dbb17020db43c0cb9183b
|
de1aa69f6527ff7694cb2a0e5b26835c8ce9f811
|
/test.py
|
edfc0453705e3d06fb9d5527cf8d9b6488a60b7c
|
[] |
no_license
|
MitsuruFujiwara/Multi-Class
|
d35ea56986a79586286a98cd3737ad1627fae4a3
|
90d1419cf6420cd1c0c736470a15ac607a5f07b2
|
refs/heads/master
| 2021-01-11T01:28:05.286280
| 2016-11-05T00:59:08
| 2016-11-05T00:59:08
| 70,702,591
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,756
|
py
|
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import load_model
import matplotlib.pyplot as plt
# load dataset
df = pd.read_csv('dorcus_DL_test.csv')
# number of class
Cls = list(df['class'].unique()) # [1, 2, 3, 4]
numCls = len(Cls)
# set data
Y = df['class']
X = df[['days_elapse', 'weight_gram']]
# convert data into vector
def __trY(y):
for i, t in enumerate(y):
yield np.eye(1, numCls, t-1)
# set data for training
trY = np.array(list(__trY(Y))).reshape(len(Y), numCls)
trX = np.array(X)
# load model
model = load_model('model.h5')
# compile
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adagrad', metrics=['accuracy'])
# show results
model.summary()
score = model.evaluate(trX, trY, verbose=0)
print('Test loss :', score[0])
print('Test accuracy :', score[1])
# function for generating decision boundary
def plot_decision_boundary(pred_func):
# Set min and max values and give it some padding
x_min, x_max = int(trX[:, 0].min()) - 10, int(trX[:, 0].max()) + 10
y_min, y_max = int(trX[:, 1].min()) - 10, int(trX[:, 1].max()) + 10
h = 0.1
# Generate a grid of points with distance h between them
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
# Predict the function value for the whole gid
Z = pred_func(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
# Plot the contour and training examples
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha = 0.4)
plt.scatter(trX[:,0], trX[:,1], c=Y)
# plot result
plot_decision_boundary(lambda x: model.predict_classes(x))
plt.title('decision_boundary_test')
plt.xlabel('days_elapse')
plt.ylabel('weight_gram')
plt.grid()
plt.savefig('decision_boundary_test.png')
plt.show()
|
[
"fujiwara52jp@gmail.com"
] |
fujiwara52jp@gmail.com
|
441f04ec37f00f1a178f6a4b96464e3bfdac3cad
|
cd972950f74ec33b3dde663c8d52ce3670941bc8
|
/T2F/implementation/data_processing/DataLoader.py
|
3075f27e7f78d334341b7cbac9c65fe3f35816ec
|
[
"MIT"
] |
permissive
|
VishnuPrasad1998/Text_to_Face
|
623524e81ac86b0e527d4505b8047895eeaca0cf
|
7e9511db5ad0216aae557d7312bb7d0956c73896
|
refs/heads/master
| 2022-10-16T19:51:08.745120
| 2020-06-14T18:34:45
| 2020-06-14T18:34:45
| 271,945,627
| 0
| 0
| null | 2020-06-13T05:18:23
| 2020-06-13T05:18:22
| null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 5,960
|
py
|
""" Module for the data loading pipeline for the model to train """
import PIL
import torch as th
import os
from torch.utils.data import Dataset
class Face2TextDataset(Dataset):
""" PyTorch Dataset wrapper around the Face2Text dataset """
def __load_data(self):
"""
private helper for loading the data
:return: data => dict of data objs
"""
from data_processing.TextExtractor import load_pickle
data = load_pickle(self.pickle_file_path)
print(data)
return data
def __init__(self, pro_pick_file, img_dir, img_transform=None, captions_len=100):
"""
constructor of the class
:param pro_pick_file: processed pickle file
:param img_dir: path to the images directory
:param img_transform: torch_vision transform to apply
:param captions_len: maximum length of the generated captions
"""
print("HERE")
print(pro_pick_file)
# create state:
self.base_path = img_dir
self.pickle_file_path = pro_pick_file
self.transform = img_transform
self.max_caption_len = captions_len
data_obj = self.__load_data()
# extract all the data
print('DATA : ')
print(data_obj)
self.text_data = data_obj['data']
self.rev_vocab = data_obj['rev_vocab']
self.vocab = data_obj['vocab']
self.images = data_obj['images']
self.vocab_size = len(self.vocab)
def __len__(self):
"""
obtain the length of the data-items
:return: len => length
"""
return len(self.images)
def __getitem__(self, ix):
"""
code to obtain a specific item at the given index
:param ix: index for element query
:return: (caption, img) => caption and the image
"""
# read the image at the given index
img_file_path = os.path.join(self.base_path, self.images[ix])
img = PIL.Image.open(img_file_path)
# transform the image if required
if self.transform is not None:
img = self.transform(img)
# get the encoded caption:
caption = self.text_data[ix]
# pad or truncate the caption length:
if len(caption) < self.max_caption_len:
while len(caption) != self.max_caption_len:
caption.append(self.rev_vocab["<pad>"])
elif len(caption) > self.max_caption_len:
caption = caption[: self.max_caption_len]
caption = th.tensor(caption, dtype=th.long)
# return the data element
return caption, img
def get_english_caption(self, sent):
"""
obtain the english words list for the given numeric sentence
:param sent: numeric id sentence
:return: sent => list[String]
"""
return list(map(lambda x: self.vocab[x], sent.numpy()))
class RawTextFace2TextDataset(Dataset):
""" PyTorch Dataset wrapper around the Face2Text dataset
Raw text version
"""
def __load_data(self):
"""
private helper for loading the annotations and file names from the annotations file
:return: images, descs => images and descriptions
"""
from data_processing.TextExtractor import read_annotations, basic_preprocess
images, descs = read_annotations(self.annots_file_path)
# preprocess the descriptions:
descs = basic_preprocess(descs)
return images, descs
def __init__(self, annots_file, img_dir, img_transform=None):
"""
constructor of the class
:param annots_file: annotations file
:param img_dir: path to the images directory
:param img_transform: torch_vision transform to apply
"""
# create state:
self.base_path = img_dir
self.annots_file_path = annots_file
self.transform = img_transform
self.images, self.descs = self.__load_data()
# extract all the data
def __len__(self):
"""
obtain the length of the data-items
:return: len => length
"""
return len(self.images)
def __getitem__(self, ix):
"""
code to obtain a specific item at the given index
:param ix: index for element query
:return: (caption, img) => caption and the image
"""
# read the image at the given index
img_file_path = os.path.join(self.base_path, self.images[ix])
img = PIL.Image.open(img_file_path)
# transform the image if required
if self.transform is not None:
img = self.transform(img)
# get the raw_text caption:
caption = self.descs[ix]
# return the data element
return caption, img
def get_transform(new_size=None):
"""
obtain the image transforms required for the input data
:param new_size: size of the resized images
:return: image_transform => transform object from TorchVision
"""
from torchvision.transforms import ToTensor, Normalize, Compose, Resize
if new_size is not None:
image_transform = Compose([
Resize(new_size),
ToTensor(),
Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5))
])
else:
image_transform = Compose([
ToTensor(),
Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5))
])
return image_transform
def get_data_loader(dataset, batch_size, num_workers):
"""
generate the data_loader from the given dataset
:param dataset: F2T dataset
:param batch_size: batch size of the data
:param num_workers: num of parallel readers
:return: dl => dataloader for the dataset
"""
from torch.utils.data import DataLoader
dl = DataLoader(
dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=True,
num_workers=num_workers
)
return dl
|
[
"ajaydevofficial@gmail.com"
] |
ajaydevofficial@gmail.com
|
30db2b179e3de1cf7fb03781514373c02c7764b9
|
4569d707a4942d3451f3bbcfebaa8011cc5a128d
|
/ticketimportplugin/0.11/talm_importer/ticket.py
|
b6f4af6dda51c4bc9d20d5862680362f812f9c3e
|
[] |
no_license
|
woochica/trachacks
|
28749b924c897747faa411876a3739edaed4cff4
|
4fcd4aeba81d734654f5d9ec524218b91d54a0e1
|
refs/heads/master
| 2021-05-30T02:27:50.209657
| 2013-05-24T17:31:23
| 2013-05-24T17:31:23
| 13,418,837
| 0
| 1
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,934
|
py
|
#
# Copyright (c) 2007-2008 by nexB, Inc. http://www.nexb.com/ - All rights reserved.
# Author: Francois Granade - fg at nexb dot com
# Licensed under the same license as Trac - http://trac.edgewall.org/wiki/TracLicense
#
def PatchedTicket(*args, **argv):
# Workaround a bug in Agilo, which
# So import at the latest moment...
from trac.ticket.web_ui import Ticket
class PatchedTicketClass(Ticket):
''' patched version of the Ticket class, that doesn't make the difference between a field defaulting to an empty string, and a field not defaulted
'''
# TODO: report it as a bug, and/or check if it is fixed in more recent versions
def _init_defaults(self, db=None):
for field in self.fields:
default = None
if field['name'] in ['resolution']:
# Ignore for new - only change through workflow
pass
elif not field.get('custom'):
default = self.env.config.get('ticket',
'default_' + field['name'], None)
else:
default = field.get('value')
options = field.get('options')
if default and default != '' and options and default not in options:
try:
default = options[int(default)]
except (ValueError, IndexError):
self.env.log.warning('Invalid default value "%s" '
'for custom field "%s"'
% (default, field['name']))
if default or default == '':
self.values.setdefault(field['name'], default)
def is_modified(self):
return self._old
return PatchedTicketClass(*args, **argv)
|
[
"farialima@7322e99d-02ea-0310-aa39-e9a107903beb"
] |
farialima@7322e99d-02ea-0310-aa39-e9a107903beb
|
af530164828bc15363d0fe7b2cda91f65ffcb7e0
|
b2995f3a4774e756bba399c697158cba6e13fa0e
|
/climetlab_meteonet/ground_stations.py
|
6627d6b503d10848a2f65d1b22adc920f6974e84
|
[] |
no_license
|
ecmwf-lab/climetlab-meteonet
|
1a477c312ccee93f19f1ccc9f14900faba73d7a2
|
e568ac32c3135689866a1d8db1e0f1a2b789f64d
|
refs/heads/main
| 2023-05-11T00:17:54.413208
| 2021-05-25T09:14:43
| 2021-05-25T09:14:43
| 351,114,421
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,390
|
py
|
# (C) Copyright 2020 ECMWF.
#
# This software is licensed under the terms of the Apache Licence Version 2.0
# which can be obtained at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.
# In applying this licence, ECMWF does not waive the privileges and immunities
# granted to it by virtue of its status as an intergovernmental organisation
# nor does it submit to any jurisdiction.
#
import pandas as pd
from climetlab.normalize import normalize_args
from climetlab.utils import download_and_cache
from . import Meteonet
class MeteonetGroundStations(Meteonet):
"""
See https://github.com/meteofrance/meteonet
"""
@normalize_args(domain=Meteonet.DOMAINS, date="date-list")
def __init__(self, domain="NW", date="20160101"):
url = "{url}/ground_stations/{domain}{date}.csv.gz".format(
url=self.URL, domain=domain, date=date[0].year
)
self.path = download_and_cache(url)
self._pandas = pd.read_csv(
self.path, parse_dates=[4], infer_datetime_format=True
)
def to_pandas(self):
return self._pandas
def plot_map(self, driver):
north, east = self._pandas[["lat", "lon"]].max()
south, west = self._pandas[["lat", "lon"]].min()
driver.bounding_box(north, west, south, east)
driver.plot_pandas(self._pandas, "lat", "lon", "t")
dataset = MeteonetGroundStations
|
[
"baudouin.raoult@ecmwf.int"
] |
baudouin.raoult@ecmwf.int
|
02260f9e4c5f481968d7ee331f69e52de8470aca
|
24a291e5eb298b7c2b4f1105d789ac488457b59c
|
/Python_Pandas_Basics/Pandas03_02_ClassEx02_김민교.py
|
dce85a08562d4572870e36702507d7725c4d3ad5
|
[] |
no_license
|
gmrdns03/Python-Introductory-Course_Minkyo
|
da3afff502ed44f178d5b3885fbb1b01249ad1de
|
ef0d4e16aee3dba6a4a10c422ef68b1465745833
|
refs/heads/main
| 2023-05-29T16:08:31.814542
| 2021-06-23T13:32:14
| 2021-06-23T13:32:14
| 379,300,979
| 1
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 709
|
py
|
'''
[메서드의 또 다른 호출 방법]
- 클래스를 통해 메서드를 호출하는 것도 가능
- 클래스 이름.메서드 형태로 호출할 때는 객체 a를 첫 번째
매개변수 self에 꼭 전달해주어야 한다.
- 반면에 다음처럼 객체.메서드 형태로 호출할 때는 self를
반드시 생략해서 호출해야 한다
[함수]
- 재사용을 하기위한 것
- 함수명()
- 매서드: 클래스 안에 들어가 있는 함수
'''
class FourCal:
def detdata(self, first, second):
self.first = first
self.second = second
a = FourCal()
FourCal.setdata(a, 2, 3)
print(a.first, a.second)
a.setdata(4, 5)
print(a.first, a.second)
|
[
"noreply@github.com"
] |
gmrdns03.noreply@github.com
|
73b5d3ea1c057eb7356ee3d15832d64d09ff9e6e
|
2c32fca525d8ad6e9e7351a4602e4c65430c30bd
|
/synful/gunpowder/cloud_volume_source.py
|
0cafa5326db3c85069bedf4bb7b0bad55b25cd4f
|
[
"MIT"
] |
permissive
|
funkelab/synful
|
c827596e3a8881e6ec1fdf8bdbbdb7dd3a3de478
|
dbd9fd6f822252fe3bc2501be13bf1087f31edca
|
refs/heads/master
| 2022-05-05T09:17:09.419825
| 2022-04-29T10:48:03
| 2022-04-29T10:48:03
| 166,422,086
| 7
| 1
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 5,622
|
py
|
import logging
import numpy as np
from gunpowder.batch import Batch
from gunpowder.coordinate import Coordinate
from gunpowder.profiling import Timing
from gunpowder.roi import Roi
from gunpowder.array import Array
from gunpowder.array_spec import ArraySpec
from gunpowder.nodes.batch_provider import BatchProvider
from cloudvolume import CloudVolume
from scipy import ndimage
logger = logging.getLogger(__name__)
class CloudVolumeSource(BatchProvider):
'''A source for CloudVolume.
Provides array from CloudVolume.
Args:
cloudvolume_url (``string``):
The cloudvolume url from which to load the array.
array_key (:class:`ArrayKey`):
Array key for the array.
array_spec (:class:`ArraySpec`, optional):
Array spec to overwrite
the array spec automatically determined from the cloudvolume meta information. This
is useful to set a missing ``voxel_size``, for example. Only fields
that are not ``None`` in the given :class:`ArraySpec` will be used.
'''
def __init__(
self,
cloudvolume_url,
array_key,
mip=0,
array_spec=None):
self.cloudvolume_url = cloudvolume_url
self.mip = mip
self.array_key = array_key
self.array_spec = array_spec
self.ndims = None
def setup(self):
cv = CloudVolume(self.cloudvolume_url, use_https=True, mip=self.mip)
spec = self.__read_spec(cv)
logger.debug(f'Spec is {spec}')
self.array_spec = spec
self.provides(self.array_key, spec)
def provide(self, request):
timing = Timing(self)
timing.start()
batch = Batch()
cv = CloudVolume(self.cloudvolume_url, use_https=True, mip=self.mip)
request_spec = request.array_specs[self.array_key]
array_key = self.array_key
logger.debug("Reading %s in %s...", array_key, request_spec.roi)
voxel_size = self.array_spec.voxel_size
# scale request roi to voxel units
dataset_roi = request_spec.roi / voxel_size
# shift request roi into dataset
dataset_roi = dataset_roi - self.spec[
array_key].roi.get_offset() / voxel_size
# create array spec
array_spec = self.array_spec.copy()
array_spec.roi = request_spec.roi
# array_spec.voxel_size = array_spec.voxel_size
# add array to batch
batch.arrays[array_key] = Array(
self.__read(cv, dataset_roi),
array_spec)
logger.debug("done")
timing.stop()
batch.profiling_stats.add(timing)
return batch
def _get_voxel_size(self, cv=None):
try:
if cv is None:
cv = CloudVolume(self.cloudvolume_url, use_https=True,
mip=self.mip)
return Coordinate(cv.resolution[::-1])
except Exception: # todo: make specific when z5py supports it
return None
def _get_offset(self, cv):
try:
return Coordinate(cv.bounds.minpt[::-1]) * self._get_voxel_size(cv)
except Exception: # todo: make specific when z5py supports it
return None
def __read_spec(self, cv):
# dataset = data_file[ds_name]
dims = Coordinate(cv.bounds.maxpt[::-1]) * self._get_voxel_size(cv)
if self.ndims is None:
self.ndims = cv.bounds.ndim
else:
assert self.ndims == len(dims)
if self.array_spec is not None:
spec = self.array_spec.copy()
else:
spec = ArraySpec()
if spec.voxel_size is None:
voxel_size = self._get_voxel_size(cv)
if voxel_size is None:
voxel_size = Coordinate((1,) * self.ndims)
logger.warning(
"WARNING: File %s does not contain resolution information "
"for %s , voxel size has been set to %s. This "
"might not be what you want.",
self.filename, array_key, spec.voxel_size)
spec.voxel_size = voxel_size
if spec.roi is None:
offset = self._get_offset(cv)
if offset is None:
offset = Coordinate((0,) * self.ndims)
spec.roi = Roi(offset, dims * spec.voxel_size)
if spec.dtype is not None:
assert spec.dtype == cv.dtype, (
"dtype %s provided in array_specs for %s, "
"but differs from cloudvolume dtype %s" %
(self.array_spec.dtype,
self.array_key, dataset.dtype))
else:
spec.dtype = cv.dtype
if spec.interpolatable is None:
spec.interpolatable = spec.dtype in [
np.float,
np.float32,
np.float64,
np.float128,
np.uint8 # assuming this is not used for labels
]
logger.warning("WARNING: You didn't set 'interpolatable' for %s "
". Based on the dtype %s, it has been "
"set to %s. This might not be what you want.",
self.array_key, spec.dtype,
spec.interpolatable)
return spec
def __read(self, cv, roi):
arr = np.squeeze(np.asarray(cv[roi.get_bounding_box()[::-1]]), axis=-1)
arr = arr.transpose()
return arr
def __repr__(self):
return self.cloudvolume_url
|
[
"juliab@ini.phys.ethz.ch"
] |
juliab@ini.phys.ethz.ch
|
d28b1c5a0107a0a92dcf90fdfd7b20bf08fbb048
|
91e72ef337a34eb7e547fa96d99fca5a4a6dc89e
|
/workflows/reports/utils.py
|
6673c01a2476b7febcbc04b92c1909ad712057f5
|
[] |
no_license
|
STAMP-project/descartes-amplification-experiments
|
deda5e2f1a122b9d365f7c76b74fb2d99634aad4
|
a5709fd78bbe8b4a4ae590ec50704dbf7881e882
|
refs/heads/master
| 2021-06-27T04:13:17.035471
| 2020-10-14T08:17:05
| 2020-10-14T08:17:05
| 169,711,716
| 0
| 0
| null | 2020-10-14T08:17:07
| 2019-02-08T09:32:43
|
Java
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 2,292
|
py
|
import json
from glob import glob
from collections.abc import Iterable
from collections import namedtuple, defaultdict
from IPython.display import HTML, display
class TableBuilder:
def __init__(self, *headers):
self.headers = headers or []
def display(self, content):
cells = lambda values: wrap(values, 'td')
rows = lambda values: wrap((cells(r) for r in values), 'tr')
header_content = f'<tr>{wrap(self.headers, "th")}</tr>' if self.headers else ""
content = f'<table>{header_content}{rows(r for r in content)}</table>'
display(HTML(content))
def wrap(content, tag):
if not isinstance(content, Iterable) or type(content) == str:
return f'<{tag}>{content}</{tag}>'
return "".join(f"<{tag}>{value}</{tag}>" for value in content)
PROJECTS = ['jpush-api-java-client',
'commons-cli',
'jopt-simple',
'yahoofinance-api',
'gson-fire',
'j2html',
'spring-petclinic',
'javapoet',
'eaxy',
'java-html-sanitizer',
'cron-utils',
'commons-codec',
'jsoup',
'TridentSDK',
'jcodemodel'
]
def json_load(path, **kwargs):
with open(path) as _file:
return json.load(_file, **kwargs)
def json_dump(path, data, **kwargs):
with open(path, 'w') as _file:
return json.dump(data, _file, **kwargs)
Mutation = namedtuple('Mutation', 'mutator package class_name method description')
class MutationDecoder(json.JSONDecoder):
def __init__(self, *args, **kwargs):
json.JSONDecoder.__init__(self, object_hook=self.object_hook, *args, **kwargs)
def object_hook(self, dct):
if 'mutator' in dct:
dct['class_name'] = dct['class']
del(dct['class'])
return Mutation(**dct)
return dct
def computed_improvement(tool='evosuite', max_attempts=10):
result = defaultdict(lambda : [])
for project in PROJECTS:
files = sorted(glob(f'../../subjects/{project}/results/{tool}/*/improvement.json'))
files = files[:min(len(files), max_attempts)]
for path in files:
result[project].append(json_load(path, cls=MutationDecoder))
return result
|
[
"oscarlvp@gmail.com"
] |
oscarlvp@gmail.com
|
5a73e4c66269d897d23b753420192aeb686f6f46
|
ec82d46c0315ac58bff8afb1825e19ce3072387b
|
/UNIT/main.py
|
c21243e6521c9c32c8049c2b5102702a2eb750e7
|
[] |
no_license
|
qaz754/Computer-Vision
|
b18263bbfc2b6dd165c34c349a0b461666082184
|
448e82fb94e9c1ad2f62aea348bb33832f11557a
|
refs/heads/master
| 2021-05-17T08:36:10.863641
| 2019-04-29T04:02:03
| 2019-04-29T04:02:03
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 2,466
|
py
|
from data_loader import AB_Combined_ImageLoader
from image_folder import get_folders
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
from UNIT_Tester import Tester
from network import Encoder, discriminator, ResBlock, Decoder
from UNIT_Trainer import trainer
import itertools
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
image_dir = '/home/youngwook/Downloads/edges2shoes'
folder_names = get_folders(image_dir)
train_folder = folder_names[2]
val_folder = folder_names[1]
from torchvision.transforms import transforms
# Define a transform to pre-process the training images.
num_images = 2
size = 224
randomCrop = 196
transform_1 = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5),
(0.5, 0.5, 0.5)),
])
train_data = AB_Combined_ImageLoader(train_folder, transform=transform_1, size=size, num_images=num_images, randomcrop=randomCrop)
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=1,
shuffle=True, num_workers=4)
test_data = AB_Combined_ImageLoader(val_folder, transform=transform_1, size=randomCrop, num_images=num_images, train=False, randomcrop=randomCrop, hflip=0, vflip=0)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=1,
shuffle=True, num_workers=4)
Shared_Encoder = ResBlock(128).to(device)
Enc1 = Encoder(3, 3, 32, Shared_Encoder).to(device)
Enc2 = Encoder(3, 3, 32, Shared_Encoder).to(device)
Shared_Decoder = ResBlock(128).to(device)
Dec1 = Decoder(128, 3, 32, Shared_Decoder).to(device)
Dec2 = Decoder(128, 3, 32, Shared_Decoder).to(device)
Disc1 = discriminator(3, 1).to(device)
Disc2 = discriminator(3, 1).to(device)
LR = 0.0001
criterion = nn.L1Loss()
gen_optim = optim.Adam(itertools.chain(Enc1.parameters(), Enc2.parameters(), Dec1.parameters(), Dec2.parameters()), lr=LR, betas=(0.5, 0.999))
G_D_optim = optim.Adam(Disc1.parameters(), lr=LR, betas=(0.5, 0.999))
F_D_optim = optim.Adam(Disc2.parameters(), lr=LR, betas=(0.5, 0.999))
optim_list = [gen_optim, G_D_optim, F_D_optim]
model_list = [Enc1, Enc2, Dec1, Dec2, Disc1, Disc2]
epochs = 5
trainer = trainer(epochs, train_loader, model_list, optim_list, criterion, resume=False)
#trains the model
#trainer.train()
model_list = [Enc1, Enc2, Dec1, Dec2, Disc1, Disc2]
tester = Tester(test_loader, model_list, checkpoint_path= './model/checkpoint_4.pth')
tester.test()
|
[
"noreply@github.com"
] |
qaz754.noreply@github.com
|
e2242b101df482adf4254de71594955950200b6d
|
fd877cb919622d6a4efa305fb9eaec8a31e8dd37
|
/htdocs/plotting/auto/scripts/p3.py
|
43a473a9337effc87daa87f4482534026cdac275
|
[
"MIT"
] |
permissive
|
NCiobo/iem
|
37df9bc466ffcbe4f6b1f9c29c6b5266559f200c
|
75da5e681b073c6047f5a2fb76721eaa0964c2ed
|
refs/heads/master
| 2021-01-23T09:39:33.090955
| 2017-09-05T16:34:12
| 2017-09-05T16:34:12
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 9,594
|
py
|
"""Plot monthly data over all years"""
import calendar
import datetime
from collections import OrderedDict
import psycopg2
import numpy as np
from pandas.io.sql import read_sql
from pyiem import network
from pyiem.util import get_autoplot_context
PDICT = OrderedDict([
('max-high', 'Maximum High'),
('avg-high', 'Average High'),
('min-high', 'Minimum High'),
('max-low', 'Maximum Low'),
('avg-low', 'Average Low'),
('min-low', 'Minimum Low'),
('avg-temp', 'Average Temp'),
('range-avghi-avglo', 'Range between Average High + Average Low'),
('max-precip', 'Maximum Daily Precip'),
('sum-precip', 'Total Precipitation'),
('days-high-above',
'Days with High Temp Greater Than or Equal To (threshold)'),
('days-high-below', 'Days with High Temp Below (threshold)'),
('days-high-above-avg',
'Days with High Temp Greater Than or Equal To Average'),
('days-lows-above',
'Days with Low Temp Greater Than or Equal To (threshold)'),
('days-lows-below', 'Days with Low Temp Below (threshold)'),
('days-lows-below-avg', 'Days with Low Temp Below Average')
])
MDICT = OrderedDict([
('spring', 'Spring (MAM)'),
('fall', 'Fall (SON)'),
('winter', 'Winter (DJF)'),
('summer', 'Summer (JJA)'),
('1', 'January'),
('2', 'February'),
('3', 'March'),
('4', 'April'),
('5', 'May'),
('6', 'June'),
('7', 'July'),
('8', 'August'),
('9', 'September'),
('10', 'October'),
('11', 'November'),
('12', 'December')])
def get_description():
""" Return a dict describing how to call this plotter """
desc = dict()
desc['data'] = True
desc['highcharts'] = True
desc['description'] = """This plot displays a single month's worth of data
over all of the years in the period of record. In most cases, you can
access the raw data for these plots
<a href="/climodat/" class="link link-info">here.</a> For the variables
comparing the daily temperatures against average, the average is taken
from the NCEI current 1981-2010 climatology."""
today = datetime.date.today()
desc['arguments'] = [
dict(type='station', name='station', default='IA0000',
label='Select Station', network='IACLIMATE'),
dict(type='select', name='month', default=today.month,
label='Month/Season', options=MDICT),
dict(type='select', name='type', default='max-high',
label='Which metric to plot?', options=PDICT),
dict(type='float', name='threshold', default='-99',
label='Threshold (optional, specify when appropriate):'),
]
return desc
def highcharts(fdict):
"""Go high charts"""
ctx = get_context(fdict)
return """
$("#ap_container").highcharts({
title: {text: '""" + ctx['title'] + """'},
subtitle: {text: '""" + ctx['subtitle'] + """'},
chart: {zoomType: 'x'},
tooltip: {shared: true},
xAxis: {title: {text: '""" + ctx['xlabel'] + """'}},
yAxis: {title: {text: '"""+ctx['ylabel'].replace("$^\circ$", "")+"""'}},
series: [{
name: '""" + ctx['ptype'] + """',
type: 'column',
width: 0.8,
pointStart: """ + str(ctx['df'].index.min()) + """,
pointInterval: 1,
tooltip: {
valueDecimals: 2
},
data: """ + str(ctx['data'].tolist()) + """
}, {
tooltip: {
valueDecimals: 2
},
name: '30 Year Trailing Avg',
pointStart: """ + str(ctx['df'].index.min() + 30) + """,
pointInterval: 1,
width: 2,
data: """ + str(ctx['tavg'][30:]) + """
},{
tooltip: {
valueDecimals: 2
},
name: 'Average',
width: 2,
pointPadding: 0.1,
pointStart: """ + str(ctx['df'].index.min()) + """,
pointInterval: 1,
data: """ + str([ctx['avgv']] * len(ctx['df'].index)) + """
}]
});
"""
def get_context(fdict):
""" Get the context"""
pgconn = psycopg2.connect(database='coop', host='iemdb', user='nobody')
ctx = get_autoplot_context(fdict, get_description())
station = ctx['station']
month = ctx['month']
ptype = ctx['type']
threshold = ctx['threshold']
table = "alldata_%s" % (station[:2],)
nt = network.Table("%sCLIMATE" % (station[:2],))
lag = "0 days"
if month == 'fall':
months = [9, 10, 11]
label = "Fall (SON)"
elif month == 'winter':
months = [12, 1, 2]
lag = "31 days"
label = "Winter (DJF)"
elif month == 'spring':
months = [3, 4, 5]
label = "Spring (MAM)"
elif month == 'summer':
months = [6, 7, 8]
label = "Summer (JJA)"
else:
months = [int(month), ]
label = calendar.month_name[int(month)]
df = read_sql("""
WITH climo as (SELECT to_char(valid, 'mmdd') as sday,
high, low from ncdc_climate81 WHERE
station = %s)
SELECT extract(year from day + '""" + lag + """'::interval)::int as myyear,
max(o.high) as "max-high",
min(o.high) as "min-high",
avg(o.high) as "avg-high",
max(o.low) as "max-low",
min(o.low) as "min-low",
avg(o.low) as "avg-low",
avg((o.high + o.low)/2.) as "avg-temp",
max(o.precip) as "max-precip",
sum(o.precip) as "sum-precip",
avg(o.high) - avg(o.low) as "range-avghi-avglo",
sum(case when o.high >= %s then 1 else 0 end) as "days-high-above",
sum(case when o.high < %s then 1 else 0 end) as "days-high-below",
sum(case when o.high >= c.high then 1 else 0 end) as "days-high-above-avg",
sum(case when o.low >= %s then 1 else 0 end) as "days-lows-above",
sum(case when o.low < c.low then 1 else 0 end) as "days-lows-below-avg",
sum(case when o.low < %s then 1 else 0 end) as "days-lows-below"
from """+table+""" o JOIN climo c on (o.sday = c.sday)
where station = %s and month in %s
GROUP by myyear ORDER by myyear ASC
""", pgconn, params=(nt.sts[station]['ncdc81'], threshold, threshold,
threshold, threshold, station, tuple(months)),
index_col='myyear')
# Figure out the max min values to add to the row
df2 = df[df[ptype] == df[ptype].max()]
xlabel = "Year, Max: %.2f %s%s" % (df[ptype].max(), df2.index.values[0],
'+' if len(df2.index) > 1 else '')
df2 = df[df[ptype] == df[ptype].min()]
xlabel += ", Min: %.2f %s%s" % (df[ptype].min(), df2.index.values[0],
'+' if len(df2.index) > 1 else '')
ctx['xlabel'] = xlabel
data = df[ptype].values
ctx['data'] = data
ctx['avgv'] = df[ptype].mean()
ctx['df'] = df
# Compute 30 year trailing average
tavg = [None]*30
for i in range(30, len(data)):
tavg.append(np.average(data[i-30:i]))
ctx['tavg'] = tavg
# End interval is inclusive
ctx['a1981_2010'] = df.loc[1981:2010, ptype].mean()
ctx['ptype'] = ptype
ctx['station'] = station
ctx['threshold'] = threshold
ctx['month'] = month
ctx['title'] = ("[%s] %s %s-%s"
) % (station, nt.sts[station]['name'],
df.index.min(), df.index.max())
ctx['subtitle'] = ("%s %s"
) % (label, PDICT[ptype])
if ptype.find("days") == 0 and ptype.find('avg') == -1:
ctx['subtitle'] += " (%s)" % (threshold,)
units = "$^\circ$F"
if ctx['ptype'].find('precip') > 0:
units = "inches"
elif ctx['ptype'].find('days') > 0:
units = "days"
ctx['ylabel'] = "%s [%s]" % (PDICT[ctx['ptype']], units)
return ctx
def plotter(fdict):
""" Go """
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt
ctx = get_context(fdict)
(fig, ax) = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 6))
colorabove = 'tomato'
colorbelow = 'dodgerblue'
precision = "%.1f"
if ctx['ptype'] in ['max-precip', 'sum-precip']:
colorabove = 'dodgerblue'
colorbelow = 'tomato'
precision = "%.2f"
bars = ax.bar(ctx['df'].index.values - 0.4, ctx['data'],
fc=colorabove, ec=colorabove)
for i, bar in enumerate(bars):
if ctx['data'][i] < ctx['avgv']:
bar.set_facecolor(colorbelow)
bar.set_edgecolor(colorbelow)
lbl = "Avg: "+precision % (ctx['avgv'],)
ax.axhline(ctx['avgv'], lw=2, color='k', zorder=2, label=lbl)
lbl = "1981-2010: "+precision % (ctx['a1981_2010'],)
ax.axhline(ctx['a1981_2010'], lw=2, color='brown', zorder=2, label=lbl)
ax.plot(ctx['df'].index.values, ctx['tavg'], lw=1.5, color='g', zorder=4,
label='Trailing 30yr')
ax.plot(ctx['df'].index.values, ctx['tavg'], lw=3, color='yellow',
zorder=3)
ax.set_xlim(ctx['df'].index.min() - 1, ctx['df'].index.max() + 1)
if ctx['ptype'].find('precip') == -1 and ctx['ptype'].find('days') == -1:
ax.set_ylim(min(ctx['data']) - 5, max(ctx['data']) + 5)
ax.set_xlabel(ctx['xlabel'])
ax.set_ylabel(ctx['ylabel'])
ax.grid(True)
ax.legend(ncol=3, loc='best', fontsize=10)
ax.set_title("%s\n%s" % (ctx['title'], ctx['subtitle']))
return fig, ctx['df']
if __name__ == '__main__':
plotter(dict(station='IA8706', network='IACLIMATE',
type='range-avghi-avglo', month=1))
|
[
"akrherz@iastate.edu"
] |
akrherz@iastate.edu
|
f8d9ea41782031890cc4878aa636451834b90db1
|
c422bbe672e9cdc3b456e86e34df1100c43f1d55
|
/BTheTools/raster/BinArray2Raster.py
|
bbc6d57d5399776ff393081dffa06906084b4e43
|
[] |
no_license
|
brittth/Geoprocessing_with_Python
|
64647c9c675b1f6e61952312d4ddbcaa2ce6027b
|
6c952cbbc51da4fe23a41e34f7acb915ec09edae
|
refs/heads/master
| 2020-03-12T22:00:57.624405
| 2018-08-09T19:54:45
| 2018-08-09T19:54:45
| 130,838,939
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,242
|
py
|
from osgeo import gdal
#BinArray2Raster --> write a binary array into a raster file
# input requires template raster file (originfile_path)
def BinArray2Raster(outfile_name, originfile_path, x_offset, y_offset, array):
ds = gdal.Open(originfile_path)
# Get the basic properties of the raster file
gt = ds.GetGeoTransform()
pr = ds.GetProjection()
cols = ds.RasterXSize
rows = ds.RasterYSize
nbands = ds.RasterCount
# 1. Create a driver with which we write the output
drvR = gdal.GetDriverByName('GTiff')
# 2. Create the file (here: although exactly the same, we go through the syntax)
outDS = drvR.Create(outfile_name, cols, rows, nbands, gdal.GDT_Byte)
outDS.SetProjection(pr)
outDS.SetGeoTransform(gt)
# 3. Write the array into the newly generated file
outDS.GetRasterBand(1).WriteArray(array, x_offset, y_offset) # (array, offset_x, offset_y)
#returns: writes a raster to disc, located in the same folder as the script
#application example:
# originfile_path = root_folder + THP # since its has the same extent and spatial resolution as arr_mask
# BinArray2Raster("binary_mask.tif", originfile_path, 0, 0, arr_mask)
#returns: creates binary_mask.tif
|
[
"britta.themann@web.de"
] |
britta.themann@web.de
|
d566c7f2c5700454289a6610752998e9a5bc2671
|
91b8a4c7278e25012733de1af7c3f14d5d3c6688
|
/reservation/views.py
|
52520b64f7e88f59ba0c393479981b69222639f7
|
[] |
no_license
|
FernandoSka/dogger
|
ab35d5730f579b5798a6f1db9e9c134a4eedb440
|
b2a8a550936f4d9947518f71acf643d651c99f2d
|
refs/heads/master
| 2020-04-18T16:19:03.458129
| 2019-01-28T18:15:26
| 2019-01-28T18:15:26
| 167,631,179
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 11,920
|
py
|
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import status
from .serializers import (
ReservationSerializer,
CheckSlotSerializer,
ReservationItemSerializer,
ReservationDetailSerializer,
ReservationEditSerializer,
ReservationStatusSerializer
)
from rest_framework.permissions import IsAuthenticated
from .permissions import IsOwner, IsWalker
from .models import Reservation, DogItems
from django.utils import timezone
class ReservationCreate(APIView):
permission_classes = (IsAuthenticated,IsOwner)
def post(self, request, format=None):
serializer = ReservationSerializer(data= request.data)
if serializer.is_valid():
reservation = serializer.create()
slots = reservation.walker.slots(reservation.date, reservation.duration)
if slots > 0:
reservation.save()
data = serializer.data
data['id'] = reservation.id
return Response(data, status=status.HTTP_201_CREATED)
else:
return Response({'Reservation error': 'Can not create reservations in that time lapse'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
class ReservationDetail(APIView):
permission_classes = (IsAuthenticated,)
def get(self, request, format = None):
try:
reservations = Reservation.objects.filter(owner = self.request.user.customer.owner)
res_serializer = ReservationDetailSerializer(reservations, many=True)
return Response(res_serializer.data)
except Exception as e:
try:
reservations = Reservation.objects.filter(walker = self.request.user.customer.walker).exclude(status='unclosed')
res_serializer = ReservationDetailSerializer(reservations, many=True)
return Response(res_serializer)
except:
return Response({'Customer error': 'The user has no customer'})
def put(self,request, pk, format = None):
reservation = Reservation.objects.get(id = pk)
try:
if reservation.owner != self.request.user.customer.owner:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
except Exception as e:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
if reservation.status == 'unclosed':
serializer = ReservationEditSerializer(reservation, data= request.data)
if serializer.is_valid():
slots = reservation.walker.slots(serializer.validated_data['date'], serializer.validated_data['duration'])
if slots > 0:
serializer.save()
return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED)
else:
return Response({'Reservation error': 'Can not create reservations in that time lapse'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
def delete(self,request, pk, format = None):
reservation = Reservation.objects.get(id = pk)
try:
if reservation.owner != self.request.user.customer.owner:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
except Exception as e:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
if reservation.status == 'unclosed':
reservation.delete()
return Response({'Object deleted': 'object deleted'}, status=status.HTTP_201_CREATED)
return Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
class AddDogItem(APIView):
permission_classes = (IsAuthenticated, IsOwner)
def post(self, request, format=None):
item_serializer = ReservationItemSerializer(data = request.data)
if item_serializer.is_valid():
dog = item_serializer.validated_data['dog']
if dog.owner != self.request.user.customer.owner:
return Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
reservation = item_serializer.validated_data['reservation']
if reservation.walker.slots(reservation.date, reservation.duration) - reservation.dogs.all().count() > 0:
if item_serializer.validated_data['dog'] not in reservation.dogs.all():
item_serializer.save()
return Response(item_serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED)
return Response({'Reservation error': 'Can not create reservations in that time lapse'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response(item_serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
def delete(self,request, format = None):
serializer = ReservationItemSerializer(data = request.data)
if serializer.is_valid():
reservation = serializer.validated_data['reservation']
try:
if reservation.owner != self.request.user.customer.owner:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
except Exception as e:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
if reservation.status == 'unclosed':
try:
DogItems.objects.get(reservation = reservation,dog = serializer.validated_data['dog']).delete()
except Exception as e:
return Response({'Object Error' : 'The object didnt exist'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response({'Object deleted': 'object deleted'}, status=status.HTTP_201_CREATED)
return Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
class AcceptReservation(APIView):
permission_classes = (IsAuthenticated, IsWalker)
def put(self,request, pk, format = None):
reservation = Reservation.objects.get(id = pk)
try:
if reservation.walker != self.request.user.customer.walker:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
except Exception as e:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
if reservation.status == 'pending':
serializer = ReservationStatusSerializer(reservation, data= request.data)
if serializer.is_valid():
slots = reservation.walker.slots(serializer.validated_data['date'], serializer.validated_data['duration'])
if slots > 0 and reservation.date > timezone.now():
reservation.status = 'accepted'
reservation.save()
return Response({'Reservation accepted':'accepted'}, status=status.HTTP_201_CREATED)
else:
return Response({'Reservation error': 'You cant accept more dogs at that time'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
class RefuseReservation(APIView):
permission_classes = (IsAuthenticated, IsWalker)
def put(self,request, pk, format = None):
reservation = Reservation.objects.get(id = pk)
try:
if reservation.walker != self.request.user.customer.walker:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
except Exception as e:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
if reservation.status == 'pending':
serializer = ReservationStatusSerializer(reservation, data= request.data)
if serializer.is_valid():
reservation.status = 'refused'
reservation.save()
return Response({'Reservation refused':'refused'}, status=status.HTTP_201_CREATED)
return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
class CancelReservation(APIView):
permission_classes = (IsAuthenticated)
def put(self,request, pk, format = None):
reservation = Reservation.objects.get(id = pk)
try:
if reservation.walker != self.request.user.customer.walker:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
except Exception as e:
try:
if reservation.owner != self.request.user.customer.owner:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
except Exception as e:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
if reservation.status == 'pending' or reservation.status == 'accepted':
serializer = ReservationStatusSerializer(reservation, data= request.data)
if serializer.is_valid():
reservation.status = 'canceled'
reservation.save()
return Response({'Reservation canceled':'canceled'}, status=status.HTTP_201_CREATED)
return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
class ConcludeReservation(APIView):
permission_classes = (IsAuthenticated, IsWalker)
def put(self,request, pk, format = None):
reservation = Reservation.objects.get(id = pk)
try:
if reservation.walker != self.request.user.customer.walker:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
except Exception as e:
Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
if reservation.status == 'pending':
serializer = ReservationStatusSerializer(reservation, data= request.data)
if serializer.is_valid():
if reservation.date > timezone.now():
reservation.status = 'concluded'
reservation.save()
return Response({'Reservation concluded':'concluded'}, status=status.HTTP_201_CREATED)
return Response({'Edit Error' : 'you cant cancel this reservation now'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
return Response({'Edit Error' : 'you cant edit this reservation'}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
class ReservationCreateItem(APIView):
permission_classes = (IsAuthenticated,IsOwner)
def post(self, request, format=None):
serializer = ReservationItemCreateSerializer(data = request.data)
if serializer.is_valid():
serializer.save()
return Response(data, status=status.HTTP_201_CREATED)
return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)
# Create your views here.
|
[
"yayo280.fl@gmail.com"
] |
yayo280.fl@gmail.com
|
bf8c6906fc14704e22097081fd8e3aec9c046f8e
|
88df1211899f2a1e78a3230133895b0870197ead
|
/rango/admin.py
|
2d1181ee7039fbec248048851ef08c462c8928e6
|
[] |
no_license
|
Hindu7/django
|
62f7a296720d92eb7b9bf318ba0f32279cfc4b21
|
8b2d28cdace89f26eb0e2e8ecdc374f3bfb2ffdd
|
refs/heads/master
| 2021-01-23T06:10:36.164126
| 2017-06-01T06:31:44
| 2017-06-01T06:31:44
| 93,014,327
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 163
|
py
|
from django.contrib import admin
#from django.contrib import admin
from rango.models import Category, Page
admin.site.register(Category)
admin.site.register(Page)
|
[
"hindu.gundala@gmail.com"
] |
hindu.gundala@gmail.com
|
d852d22ac25a7361a6e0a4b0666ee46e3e2ee712
|
14331a9e96087cc1c02e76f1a35301d1331d3655
|
/metpy/bl/__init__.py
|
88fc180bf9161fc2e7544d614a84a2e854b63e25
|
[
"BSD-2-Clause"
] |
permissive
|
rayg-ssec/MetPy
|
3cc50a1e1138fa90b7cac22605889bb77c2910fa
|
37ccacd151b933a1bdbe4579ed4fa0a2a72201a5
|
refs/heads/master
| 2021-01-17T14:36:01.604935
| 2013-11-15T17:42:31
| 2013-11-15T17:42:31
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 271
|
py
|
from rotations import *
from mos import *
from fluxes import *
from spectra import *
from hos import *
__all__ = []
__all__.extend(rotations.__all__)
__all__.extend(mos.__all__)
__all__.extend(fluxes.__all__)
__all__.extend(spectra.__all__)
__all__.extend(hos.__all__)
|
[
"sarms@150532fb-1d5b-0410-a8ab-efec50f980d4"
] |
sarms@150532fb-1d5b-0410-a8ab-efec50f980d4
|
686fe7bceaf067068da8ff5453e29fc1b1837c5c
|
58b293a0fe4e5184eadd65ea0471563b1d70f416
|
/Helper/Boards.py
|
d3b2d63b382b27f0db5e5d51e6af3d6dae59d7d1
|
[] |
no_license
|
JustJust03/Sudoku-Solver
|
d5ee833675288a59ce8677c6b1c4b45971bf2645
|
33871ff31ee9a3a00d8436c6579ff960928293fd
|
refs/heads/master
| 2023-01-19T08:48:27.485211
| 2020-10-31T23:26:30
| 2020-10-31T23:26:30
| 303,111,353
| 1
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 2,663
|
py
|
# 10 means the cell is emtpy, 11 means the cell is selected, all the other numbers represent themself.
from copy import deepcopy
import json
with open(r"Z:\justh\pycode\Shared_project\Sudoku\Helper\boards_data.json", "r") as json_read_file:
board_data = json.load(json_read_file)
def get_name():
print("\nPlease give your save a name.")
name = input("> ")
if 0 < len(name) < 14:
found = False
for other_names in board_data["BOARDS"]:
if name == other_names["NAME"]:
found = True
print("This name was already used.")
break
if not found:
return name
else:
return get_name()
else:
print("Sorry, this name is too long.\nKeep it under 17 chars.")
return get_name()
def save_board(s_board):
dic = {}
name = get_name()
dic["NAME"] = name
dic["BOARD"] = deepcopy(s_board)
board_data["BOARDS"].append(dic)
dump_board(board_data)
def dump_board(board):
with open(r"Z:\justh\pycode\Shared_project\Sudoku\Helper\boards_data.json", "w") as json_write_file:
json.dump(board, json_write_file, indent=4)
empty_board = [[10,10,10,10,10,10,10,10,10],
[10,10,10,10,10,10,10,10,10],
[10,10,10,10,10,10,10,10,10],
[10,10,10,10,10,10,10,10,10],
[10,10,10,10,10,10,10,10,10],
[10,10,10,10,10,10,10,10,10],
[10,10,10,10,10,10,10,10,10],
[10,10,10,10,10,10,10,10,10],
[10,10,10,10,10,10,10,10,10]]
selected = [444]
board = board_data["BOARDS"][0]["BOARD"]
# 10 means the cell is filled. av_nums displayed in tuple.
av_board = [[],
[],
[],
[],
[],
[],
[],
[],
[]]
# Shows the footnotes on the cells.
footnote_board = [[[], [], [], [], [], [], [], [], []],
[[], [], [], [], [], [], [], [], []],
[[], [], [], [], [], [], [], [], []],
[[], [], [], [], [], [], [], [], []],
[[], [], [], [], [], [], [], [], []],
[[], [], [], [], [], [], [], [], []],
[[], [], [], [], [], [], [], [], []],
[[], [], [], [], [], [], [], [], []],
[[], [], [], [], [], [], [], [], []]]
# Creates a static board, 0 means the cell is variable, 1 means it's static
static_board = [[],
[],
[],
[],
[],
[],
[],
[],
[]]
|
[
"62966005+JustJust03@users.noreply.github.com"
] |
62966005+JustJust03@users.noreply.github.com
|
370515743a6d765b7e325016b54c799e6ddeba05
|
0add7953d3e3ce2df9e8265102be39b758579753
|
/built-in/TensorFlow/Research/cv/image_classification/Cars_for_TensorFlow/automl/vega/datasets/pytorch/common/avazu_util.py
|
c620932c8557412d45a9a11d60479a24affe57f7
|
[
"MIT",
"Apache-2.0"
] |
permissive
|
Huawei-Ascend/modelzoo
|
ae161c0b4e581f8b62c77251e9204d958c4cf6c4
|
df51ed9c1d6dbde1deef63f2a037a369f8554406
|
refs/heads/master
| 2023-04-08T08:17:40.058206
| 2020-12-07T08:04:57
| 2020-12-07T08:04:57
| 319,219,518
| 1
| 1
|
Apache-2.0
| 2023-03-24T22:22:00
| 2020-12-07T06:01:32
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 12,229
|
py
|
# -*- coding: utf-8 -*-
# Copyright (C) 2020. Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved.
# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the MIT License.
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# MIT License for more details.
"""This script is used to process the Avazu dataset."""
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import logging
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
class BaseDataset():
"""This is the basic class of the AVAZU dataset.
:param int block_size : raw data files will be partitioned into 'num_of_parts' blocks, each block has
'block_size' samples
:param int train_num_of_files: train raw data files will be partitioned into 'train_num_of_parts' blocks
:param int test_num_files: test raw data files will be partitioned into 'test_num_of_parts' blocks
:param int train_size :the size of the train data, equal to train_pos_samples + train_neg_samples
:param int test_size: the size of the test data, equal to test_pos_sample + test_neg_samples
:param int pos_train_samples: the positive sampler number in the train set
:param int pos_test_samples: the positive sampler number in the test set
:param int neg_train_samples:the negative sampler number in the train set
:param int train_pos_ratio:the ratio of the positive sampler in the train set
:param float test_pos_ratio:the ratio of the positive sampler in the test set
:param bool initialized:decide whether to process (into hdf) or not
:param intmax_length:different from # fields, in case some field has more than one value
:param int num_of_feats:dimension of whole feature space
:param list[str] feat_names: used as column names when creating hdf5 files
:param int feat_min:sometimes independent feature maps are needed, i.e. each field has an independent feature map
starting at index 0, feat_min is used to increment the index of feature maps and produce a unified
index feature map
:param int feat_sizes:sizes of feature maps,feat_min[i] = sum(feat_sizes[:i])
:param str raw_data_dir:the original data is stored at raw_data_dir
:param str feature_data_dir:raw_to_feature() will process raw data and produce libsvm-format feature files,
and feature engineering is done here
:param npy_data_dir:feature_to_npy() will convert feature files into npy tables, according to block_size
"""
block_size = None
train_num_of_files = 0
test_num_of_files = 0
train_size = 0
test_size = 0
train_pos_ratio = 0
test_pos_ratio = 0
initialized = 0
max_length = 0
num_of_feats = 0
feat_names = None
feat_min = None
feat_sizes = None
raw_data_dir = None
npy_data_dir = None
pos_train_samples = 0
pos_test_samples = 0
neg_train_samples = 0
neg_test_samples = 0
X_train = None
y_train = None
X_valid = None
y_valid = None
X_test = None
y_test = None
def summary(self):
"""Summarize the data set."""
logging.info(self.__class__.__name__, 'data set summary:')
logging.info('train set: ', self.train_size)
logging.info('\tpositive samples: ', self.pos_train_samples)
logging.info('\tnegative samples: ', self.neg_train_samples)
logging.info('\tpositive ratio: ', self.train_pos_ratio)
logging.info('test size:', self.test_size)
logging.info('\tpositive samples: ', self.pos_test_samples)
logging.info('\tnegative samples: ', self.neg_test_samples)
logging.info('\tpositive ratio: ', self.test_pos_ratio)
logging.info('input max length = %d, number of categories = %d' %
(self.max_length, self.num_of_feats))
def _iterate_npy_files_(self, gen_type='train', num_of_files=None, shuffle_block=False, offset=0):
"""Iterate among hdf files(blocks). when the whole data set is finished, the iterator restarts.
from the beginning, thus the data stream will never stop.
:param gen_type: could be `train`, `valid`, or `test`. when gen_type=`train` or `valid`,
this file iterator will go through the train set
:type gen_type: str, optional
:param num_of_parts: the file number, defaults to None
:type num_of_parts: int
:param shuffle_block:shuffle block files at every round, defaults to False
:type shuffle_block: bool, optional
:param offset: the start position to read, defaults to 0
:type offset: int
:return: input_hdf_file_name, output_hdf_file_name, finish_flag
:rtype: tuple
"""
gen_type = gen_type.lower()
if num_of_files and offset >= num_of_files:
raise ValueError("offset is supposed to be in range [0, %d)" % num_of_files)
if gen_type == 'train' or gen_type == 'valid':
file_prefix = 'train'
elif gen_type == 'val' or gen_type == 'test':
file_prefix = 'test'
if num_of_files is None:
yield os.path.join(self.npy_data_dir, file_prefix + '_input.npy'), \
os.path.join(self.npy_data_dir, file_prefix + '_output.npy'), True
else:
logging.info("generating {} files from offset {}".format(gen_type, offset))
parts = np.arange(num_of_files)[offset:]
# while True:
if shuffle_block:
for i in range(int(shuffle_block)):
np.random.shuffle(parts)
for i, p in enumerate(parts):
yield os.path.join(self.npy_data_dir, file_prefix + '_input_part_' + str(p) + '.npy'), \
os.path.join(self.npy_data_dir, file_prefix + '_output_part_' + str(p) + '.npy'), \
i + 1 == len(parts)
# todo: support val_ratio
def batch_generator(self, gen_type='train', batch_size=None, pos_ratio=None, num_of_parts=None, val_ratio=None,
random_sample=False, shuffle_block=False, split_fields=False, on_disk=True):
"""Genetate a batch_size data.
:param str gen_type: `train`, `valid`, or `test`. the valid set is partitioned
from train set dynamically, defaults to `train`
:param int batch_size: batch_size, defaults to None
:param float pos_ratio: default value is decided by the dataset, which means you
don't want to change, defaults to None
:param int num_of_parts: file number, defaults to None
:param float val_ratio: fraction of valid set from train set, defaults to None
:param bool random_sample: if True, will shuffle, defaults to False
:param bool shuffle_block: shuffle file blocks at every round, defaults to False
:param bool split_fields: if True, returned values will be independently indexed,
else using unified index, defaults to False
:param bool on_disk: Whether the data is on disk or not, defaults to True
"""
# if pos_ratio is None:
# pos_ratio = self.train_pos_ratio
if batch_size is None:
batch_size = max(int(1 / self.train_pos_ratio),
int(1 / self.test_pos_ratio)) + 1
if val_ratio is None:
val_ratio = 0.0
gen_type = gen_type.lower()
if num_of_parts is None:
if gen_type == 'train' or gen_type == 'valid':
if self.train_num_of_files is not None:
num_of_parts = self.train_num_of_files
elif gen_type == 'val' or gen_type == 'test':
if self.test_num_of_files is not None:
num_of_parts = self.test_num_of_files
if on_disk:
logging.info('on disk...')
return self.process_data(gen_type, num_of_parts, shuffle_block, batch_size, random_sample)
def process_data(self, gen_type, num_of_files, shuffle_block, batch_size, random_sample):
"""Process data on disk.
:param str gen_type: `train`, `valid`, or `test`. the valid set is partitioned
from train set dynamically, defaults to `train`
:param int batch_size: batch_size, defaults to None
:param int num_of_files: file number, defaults to None
:param bool random_sample: if True, will shuffle, defaults to False
:param bool shuffle_block: shuffle file blocks at every round, defaults to False
"""
for f_in, f_out, block_finished in self._iterate_npy_files_(gen_type, num_of_files, shuffle_block):
x_all = np.load(f_in)
y_all = np.load(f_out)
data_gen = self.generator(
x_all, y_all, batch_size, shuffle=random_sample)
finished = False
while not finished:
x, y, finished = next(data_gen)
x_id = torch.LongTensor(x)
y = torch.FloatTensor(y).squeeze(1)
yield [x_id, y]
@staticmethod
def generator(X, y, batch_size, shuffle=True):
"""Batch data generator from in-memory array-like object `X` and `y`.
:param X: 2d-array of feature_id and feature_val(optional).
:type X: numpy array
:param y: 1d-array of label
:type y: numpy array
:param batch_size: output batches' size
:type batch_size: int
:param shuffle: whether to shuffle during batch data generation, defaults to True
:type shuffle: bool, optional
:return: a batch of `X` and `y`, and a flag indicating whether `X` and `y` are exhausted
:rtype: tuple
"""
num_of_batches = np.ceil(1. * X.shape[0] / batch_size)
counter = 0
finished = False
sample_index = np.arange(X.shape[0])
if shuffle:
for i in range(int(shuffle)):
np.random.shuffle(sample_index)
assert X.shape[0] > 0
while True:
batch_idx = sample_index[batch_size * counter:batch_size * (counter + 1)]
X_batch = X[batch_idx]
y_batch = y[batch_idx]
counter += 1
if counter == num_of_batches:
counter = 0
finished = True
yield X_batch, y_batch, finished
@staticmethod
def split_pos_neg(X, y):
"""Split positive and negative samples from `X` and `y`.
:param X: 2d-array of feature_id and feature_val(optional)
:type X: numpy array
:param y: 1d-array of label
:type y: numpy array
:return: splited `X` and `y`
:rtype: same as `X` and `y`
"""
pos_idx = (y == 1).reshape(-1)
X_pos, y_pos = X[pos_idx], y[pos_idx]
X_neg, y_neg = X[~pos_idx], y[~pos_idx]
return X_pos, y_pos, X_neg, y_neg
def __str__(self):
"""Construct method."""
return self.__class__.__name__
class AVAZUDataset(BaseDataset):
"""This is the AVAZUDataset to genereate to hadle the dataset.
:param dir_path: the data path, defaults to '../Avazu'
:type dir_path: str
"""
def __init__(self, dir_path='../Avazu'):
"""Construct method."""
self.block_size = self.args.block_size
self.train_num_of_files = self.args.train_num_of_files
self.test_num_of_files = self.args.test_num_of_files
self.train_size = self.args.train_size
self.test_size = self.args.test_size
self.pos_train_samples = self.args.pos_train_samples
self.pos_test_samples = self.args.pos_test_samples
self.neg_train_samples = self.args.neg_train_samples
self.neg_test_samples = self.args.neg_test_samples
self.train_pos_ratio = self.args.train_pos_ratio
self.test_pos_ratio = self.args.test_pos_ratio
self.initialized = self.args.initialized
self.max_length = self.args.max_length
self.num_of_feats = self.args.num_of_feats
self.feat_names = self.args.feat_names
self.feat_names = self.args.feat_names
self.npy_data_dir = os.path.join(dir_path, 'npy/')
|
[
"1571856591@qq.com"
] |
1571856591@qq.com
|
b87371ab7fd14622a0ebe282be2dbbe4418af1d8
|
6f8267e19ad9bf828432d34780e7dde92fed054b
|
/src/net/left1Net.py
|
92229151ca8d33c0c35ecd3503cb26d2cced4a28
|
[] |
no_license
|
ravika/expresso
|
3129b5227cfc664d2adbec8c768bea9751898e0b
|
319380d25e2ca4fc6111651d8e1c7cd98ad44a25
|
refs/heads/master
| 2016-08-03T19:32:15.823161
| 2015-05-02T10:16:37
| 2015-05-02T10:16:37
| 35,533,945
| 1
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,472
|
py
|
# -*- coding: utf-8 -*-
# Form implementation generated from reading ui file 'left1Default.ui'
#
# Created: Sat Mar 7 00:20:17 2015
# by: PyQt4 UI code generator 4.10.4
#
# WARNING! All changes made in this file will be lost!
from PyQt4 import QtCore, QtGui
try:
_fromUtf8 = QtCore.QString.fromUtf8
except AttributeError:
def _fromUtf8(s):
return s
try:
_encoding = QtGui.QApplication.UnicodeUTF8
def _translate(context, text, disambig):
return QtGui.QApplication.translate(context, text, disambig, _encoding)
except AttributeError:
def _translate(context, text, disambig):
return QtGui.QApplication.translate(context, text, disambig)
class Ui_Form(QtGui.QWidget):
def __init__(self,parent=None):
super(Ui_Form,self).__init__(parent)
self.setupUi(self)
def setupUi(self, Form):
Form.setObjectName(_fromUtf8("Form"))
Form.resize(291, 351)
self.widget = QtGui.QWidget(Form)
self.widget.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 291, 351))
self.widget.setObjectName(_fromUtf8("widget"))
self.retranslateUi(Form)
QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(Form)
def retranslateUi(self, Form):
Form.setWindowTitle(_translate("Form", "Form", None))
if __name__ == "__main__":
import sys
app = QtGui.QApplication(sys.argv)
Form = QtGui.QWidget()
ui = Ui_Form()
ui.setupUi(Form)
Form.show()
sys.exit(app.exec_())
|
[
"ravika@gmail.com"
] |
ravika@gmail.com
|
36ef0a8f9aa9263a3e31b77cbfcb1e1ec6ca486f
|
28b4243e031772102433bc951a75ff04b2d6e51f
|
/src/utils/dataset.py
|
c70ff88b4a24a00f47b876ef09db43b79c746db2
|
[] |
no_license
|
mana-ysh/gaussian-embedding
|
6ffb8389e58cc21dc580da0b642a506b0963b961
|
1bfa3ad1d132074a8a4903a333c4d009e760f26c
|
refs/heads/master
| 2020-03-11T14:27:46.106834
| 2018-04-23T12:34:01
| 2018-04-23T12:34:01
| 130,055,158
| 2
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,677
|
py
|
import numpy as np
np.random.seed(46)
class TripletDataset(object):
def __init__(self, samples, n_entity, n_relation):
"""
Args:
samples (list): each element has (sub, rel, obj) tuple
"""
self.samples = samples
self.n_entity = n_entity
self.n_relation = n_relation
def __len__(self):
return len(self.samples)
def __getitem__(self, idx):
return self.samples[idx]
@classmethod
def load(cls, data_path, ent_vocab, rel_vocab):
samples = []
with open(data_path) as f:
for line in f:
sub, rel, obj = line.strip().split('\t')
samples.append((ent_vocab[sub], rel_vocab[rel], ent_vocab[obj]))
return TripletDataset(samples, len(ent_vocab), len(rel_vocab))
class PathQueryDataset(object):
def __init__(self, samples):
self.samples = samples
def __len__(self):
return len(self.samples)
def __getitem__(self, idx):
return self.samples[idx]
@classmethod
def load(cls, data_path, ent_vocab, rel_vocab):
samples = []
n_rel = len(rel_vocab)
with open(data_path) as f:
for line in f:
sub, rels, obj = line.strip().split('\t')
rels = [rel_vocab[r] for r in rels.split(',')]
samples.append((ent_vocab[sub], rels, ent_vocab[obj]))
return PathQueryDataset(samples)
# TODO: enabling mini-batch
def data_iter(dataset, rand_flg=True):
n_sample = len(dataset)
idxs = np.random.permutation(n_sample) if rand_flg else range(n_sample)
for idx in idxs:
yield dataset[idx]
|
[
"manabe.hitoshi.me0@is.naist.jp"
] |
manabe.hitoshi.me0@is.naist.jp
|
c9e57d610ba266cc60bfcc1818fd8408ed429738
|
bdbdba10cd0d1fa501296262d5f26a6307a98004
|
/Back End/LoadRecommendation.py
|
d789056f0d79a158489812b0d62093fa677766f6
|
[] |
no_license
|
ben444422/Recommendit
|
7ed796f830bf1c9a11d4c6c0d48471232ac8a035
|
f3f1e5573a7e8ec30767759111ce8978e4bf5def
|
refs/heads/master
| 2021-01-22T01:28:06.250631
| 2013-05-13T03:55:05
| 2013-05-13T03:55:05
| 9,990,109
| 1
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,033
|
py
|
#!c:\Python27\python.exe
import sys
sys.path.append('C:\cgi')
from test import *
import json
import cgi
import string
import operator
import praw
from time import sleep
from Recommender import Recommender
sys.stdout.write("Content-Type: application/json")
#sys.stdout.write("Access-Control-Allow-Origin: *")
#sys.stdout.write("Access-Control-Allow-Methods: GET, POST, PUT, DELTE")
fs = cgi.FieldStorage()
sys.stdout.write("\n")
sys.stdout.write("\n")
result = {}
result['Access-Control-Allow-Origin'] = '*'
result['Access-Control-Allow-Methods'] = 'GET, POST, PUT, DELETE'
result['keys'] = ",".join(fs.keys())
user = fs['username'].value
r = Recommender(user)
if (not r.isUserValid()):
result['success'] = False
result['message'] = "nothing"
else:
sr = r.getRankingList()
srStr = ""
limit = 24
for s in reversed(sr):
if limit == 0:
break
limit -= 1
srStr += s[0] + " "
result['success'] = True
result['message'] = srStr
sys.stdout.write(json.dumps(result,indent=1))
sys.stdout.write("\n")
sys.stdout.close()
|
[
"ben444422@gmail.com"
] |
ben444422@gmail.com
|
319cf34f2dfa9440f2440fd2bef95c5747f4bd07
|
c2fffb21b428333d323499becdfddddf4669a19b
|
/myproject/accounts/views.py
|
6d952c1c6bf640433c24b764d37cb778e011f43d
|
[] |
no_license
|
NoorHudaNusantara/CoffeShopku
|
274acc2863b77aa446ad4d22da8c8fd6d7ea5ff8
|
3de06c17887d68556253307f71c214c85d615f77
|
refs/heads/master
| 2023-08-28T00:04:51.639117
| 2021-05-02T06:38:22
| 2021-05-02T06:38:22
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 15,529
|
py
|
from django.shortcuts import render, redirect
from django.http import HttpResponse
from .models import User
from .forms import UpdateUserForm,AddUserForm,GroupsForm,PermissionsForm,ProfileUserForm
from django.views.generic import CreateView, DeleteView, UpdateView,ListView
from django.shortcuts import render_to_response
from django.urls import reverse,reverse_lazy
from django.http import HttpResponseRedirect,Http404
from django.utils.translation import ugettext_lazy as _
from django.views import generic
from django.views.generic import TemplateView
from django.contrib import messages
from django.contrib.auth.models import Permission,Group
from django.contrib.contenttypes.models import ContentType
from django.views.generic import FormView
from django.contrib.auth.mixins import PermissionRequiredMixin
class UsersView(PermissionRequiredMixin,ListView):
# Create your views here.
model = User
permission_required = ('accounts.view_user')
def handle_no_permission(self):
# add custom message
messages.error(self.request, 'You have no permission')
return HttpResponseRedirect('/dashboard/')
def get_context_data(self, **kwargs):
kwargs['heading_title'] = "Management Users"
kwargs['breadcrumb'] = {'content':'Users','class':'active'}
# Call the base implementation first to get a context
context = super().get_context_data(**kwargs)
# Add in a QuerySet of all the books
return context
class CreateUser(PermissionRequiredMixin,CreateView):
form_class = AddUserForm
success_url = 'users_list'
permission_required = ('accounts.add_user')
def handle_no_permission(self):
# add custom message
messages.error(self.request, 'You have no permission')
return HttpResponseRedirect('/dashboard/')
def get_context_data(self, **kwargs):
"""Insert the form into the context dict."""
kwargs = {
'groups' : Group.objects.all(),
'card_title' : 'Add User',
'heading_title' : 'Management Users',
'breadcrumb' : {'content':'Users','url':'users_list'},
'breadcrumb2' : {'content':'Add user','class':'active'},
'user_permissions' : Permission.objects.all(),
}
if 'form' not in kwargs:
kwargs['form'] = self.get_form()
return super().get_context_data(**kwargs)
def form_valid(self, form):
"""If the form is valid, save the associated model."""
self.object = form.save()
return super().form_valid(form)
def form_invalid(self, form):
"""If the form is invalid, render the invalid form."""
return self.render_to_response(self.get_context_data(form=form))
def get_success_url(self):
"""Return the URL to redirect to after processing a valid form."""
if self.success_url:
url = self.success_url.format(**self.object.__dict__)
else:
try:
url = self.object.get_absolute_url()
except AttributeError:
raise ImproperlyConfigured(
"No URL to redirect to. Either provide a url or define"
" a get_absolute_url method on the Model.")
return reverse(url)
class ProfileView(UpdateView):
form_class = ProfileUserForm
model = User
success_url = 'profile_url'
def setup(self, request, *args, **kwargs):
"""Initialize attributes shared by all view methods."""
self.request = request
self.args = args
self.kwargs = kwargs
def get_object(self, queryset=None):
"""
Return the object the view is displaying.
Require `self.queryset` and a `pk` or `slug` argument in the URLconf.
Subclasses can override this to return any object.
"""
# Use a custom queryset if provided; this is required for subclasses
# like DateDetailView
if queryset is None:
queryset = self.get_queryset()
# Next, try looking up by primary key.
pk = self.request.user.id
slug = self.kwargs.get(self.slug_url_kwarg)
if pk is not None:
queryset = queryset.filter(pk=pk)
# Next, try looking up by slug.
if slug is not None and (pk is None or self.query_pk_and_slug):
slug_field = self.get_slug_field()
queryset = queryset.filter(**{slug_field: slug})
# If none of those are defined, it's an error.
if pk is None and slug is None:
raise AttributeError(
"Generic detail view %s must be called with either an object "
"pk or a slug in the URLconf." % self.__class__.__name__
)
try:
# Get the single item from the filtered queryset
obj = queryset.get()
except queryset.model.DoesNotExist:
raise Http404(_("No %(verbose_name)s found matching the query") %
{'verbose_name': queryset.model._meta.verbose_name})
return obj
def get(self, request, *args, **kwargs):
"""Handle GET requests: instantiate a blank version of the form."""
self.object = self.get_object() # assign the object to the viewuse
user_id = request.user.id
if(self.kwargs['pk'] == user_id):
return self.render_to_response(self.get_context_data())
else:
return HttpResponseRedirect(reverse('profile_url',kwargs={'pk':user_id}))
def get_context_data(self,**kwargs):
user_update = User.objects.get(pk=self.kwargs['pk'])
kwargs = super().get_context_data(**kwargs)
kwargs = {
"user" : user_update,
}
if 'form' not in kwargs:
kwargs['form'] = self.get_form()
kwargs['heading_title'] = "Profile"
kwargs['breadcrumb'] = {'content':'Profile','class':'active'}
return super().get_context_data(**kwargs)
def get_success_url(self):
"""Return the URL to redirect to after processing a valid form."""
if self.success_url:
url = self.success_url.format(**self.object.__dict__)
else:
try:
url = self.object.get_absolute_url()
except AttributeError:
raise ImproperlyConfigured(
"No URL to redirect to. Either provide a url or define"
" a get_absolute_url method on the Model.")
return reverse(url,kwargs={'pk': self.object.id})
def form_invalid(self, form):
"""If the form is invalid, render the invalid form."""
return self.render_to_response(self.get_context_data(form=form))
def form_valid(self, form):
"""If the form is valid, save the associated model."""
self.object = form.save()
return super().form_valid(form)
class UpdateUser(PermissionRequiredMixin,UpdateView):
form_class = UpdateUserForm
model = User
success_url = 'users_list'
permission_required = ('accounts.change_user')
def handle_no_permission(self):
# add custom message
messages.error(self.request, 'You have no permission')
return HttpResponseRedirect('/dashboard/')
# That should be all you need. If you need to do any more custom stuff
# before saving the form, override the `form_valid` method, like this:
def get_context_data(self,**kwargs):
user_update = User.objects.get(pk=self.kwargs['pk'])
kwargs = super().get_context_data(**kwargs)
if 'form' not in kwargs:
kwargs['form'] = self.get_form()
kwargs = {
"card_title" : "Edit User",
"users" : user_update,
'groups' : Group.objects.all(),
"user_permissions" : Permission.objects.all(),
"curent_groups" : [(x.id) for x in user_update.groups.all() ],
"curent_permissions" : [(x.id) for x in user_update.user_permissions.all()],
}
kwargs['heading_title'] = "Management Users"
kwargs['breadcrumb'] = {'content':'Users','url':'users_list',}
kwargs['breadcrumb2'] = {'content':'Edit user','class':'active'}
return super().get_context_data(**kwargs)
def get_success_url(self):
"""Return the URL to redirect to after processing a valid form."""
if self.success_url:
url = self.success_url.format(**self.object.__dict__)
else:
try:
url = self.object.get_absolute_url()
except AttributeError:
raise ImproperlyConfigured(
"No URL to redirect to. Either provide a url or define"
" a get_absolute_url method on the Model.")
return reverse(url)
def form_invalid(self, form):
"""If the form is invalid, render the invalid form."""
return self.render_to_response(self.get_context_data(form=form))
def form_valid(self, form):
"""If the form is valid, save the associated model."""
self.object = form.save()
return super().form_valid(form)
class DeleteUser(PermissionRequiredMixin,DeleteView):
model = User
pk_url_kwarg = 'pk'
success_url = 'users_list'
permission_required = ('accounts.delete_user')
def handle_no_permission(self):
# add custom message
messages.error(self.request, 'You have no permission')
return HttpResponseRedirect('/dashboard/')
def get(self, request, *args, **kwargs):
return self.post(request, *args, **kwargs)
def get_success_url(self):
if self.success_url:
return reverse(self.success_url.format(**self.object.__dict__))
else:
raise ImproperlyConfigured(
"No URL to redirect to. Provide a success_url.")
class SignUp(generic.CreateView):
form_class = AddUserForm
success_url = reverse_lazy('login_url')
class GroupsPermissions(PermissionRequiredMixin,FormView):
template_name = None
form_class = GroupsForm
success_url = 'groups_list'
permission_required = ('auth.view_group','auth.change_group','auth.add_group')
def handle_no_permission(self):
# add custom message
messages.error(self.request, 'You have no permission')
return HttpResponseRedirect('/dashboard/')
def get_context_data(self, **kwargs):
"""Insert the form into the context dict."""
if 'form' not in kwargs:
kwargs['form'] = self.get_form()
kwargs['heading_title'] = "Management Groups"
kwargs['breadcrumb'] = {'content':'Groups','class':'active',}
# kwargs['breadcrumb2'] = {'content':'Add user','class':'active'}
kwargs['user_groups'] = Group.objects.all()
return super().get_context_data(**kwargs)
def form_valid(self, form):
"""If the form is valid, redirect to the supplied URL."""
self.object = form.save()
return HttpResponseRedirect(self.get_success_url())
def get_success_url(self):
"""Return the URL to redirect to after processing a valid form."""
if not self.success_url:
raise ImproperlyConfigured("No URL to redirect to. Provide a success_url.")
return reverse_lazy(self.success_url) # success_url may be lazy
class DeleteGroup(PermissionRequiredMixin,DeleteView):
model = Group
pk_url_kwarg = 'pk'
success_url = 'groups_list'
permission_required = ('auth.delete_group')
def handle_no_permission(self):
# add custom message
messages.error(self.request, 'You have no permission')
return HttpResponseRedirect('/dashboard/')
def get(self, *args, **kwargs):
return self.post(*args, **kwargs)
def get_success_url(self):
if self.success_url:
return reverse(self.success_url.format(**self.object.__dict__))
else:
raise ImproperlyConfigured(
"No URL to redirect to. Provide a success_url.")
class PermissionsGroups(PermissionRequiredMixin,FormView):
template_name = None
form_class = PermissionsForm
success_url = 'permissions_groups'
permission_required = ('auth.view_group','auth.change_group','auth.add_group','auth.add_permission','auth.change_permission','auth.delete_permission')
def handle_no_permission(self):
# add custom message
messages.error(self.request, 'You have no permission')
return HttpResponseRedirect('/dashboard/')
def get(self, request, *args, **kwargs):
"""Handle GET requests: instantiate a blank version of the form."""
# if request.GET['groups'] != None:
if request.method == 'GET' and 'groups' in request.GET:
group_id = request.GET['groups']
if group_id is not None and group_id != '':
group_update = Group.objects.get(id=group_id)
kwargs['user_permissions'] = Permission.objects.all()
kwargs['curent_permissions'] = [(x.id) for x in group_update.permissions.all()]
return self.render_to_response(self.get_context_data(**kwargs))
def get_context_data(self, **kwargs):
"""Insert the form into the context dict."""
if 'form' not in kwargs:
kwargs['form'] = self.get_form()
kwargs['user_groups'] = Group.objects.all()
kwargs['heading_title'] = "Management Groups Permissions"
kwargs['breadcrumb'] = {'content':'Permissions Groups','class':'active',}
return super().get_context_data(**kwargs)
def form_invalid(self, form):
"""If the form is invalid, render the invalid form."""
return self.render_to_response(self.get_context_data(form=form))
def form_valid(self, form):
"""If the form is valid, redirect to the supplied URL."""
self.object = form.save()
return HttpResponseRedirect(self.get_success_url())
def post(self, request, *args, **kwargs):
"""
Handle POST requests: instantiate a form instance with the passed
POST variables and then check if it's valid.
"""
if request.method == 'POST' and 'manage_permission' in request.POST:
group_id = request.GET['groups']
request.POST.getlist('user_permissions')
permission = [(x) for x in request.POST.getlist('user_permissions')]
if group_id is not None and group_id != '':
group = Group.objects.get(id=group_id)
if len(permission) != 0:
group.permissions.set(permission)
else:
group.permissions.clear()
form = self.get_form()
if form.is_valid():
return self.form_valid(form)
else:
return self.form_invalid(form)
def get_success_url(self):
"""Return the URL to redirect to after processing a valid form."""
if not self.success_url:
raise ImproperlyConfigured("No URL to redirect to. Provide a success_url.")
return reverse_lazy(self.success_url) # success_url may be lazy
class UsersApi(TemplateView):
template_name = None
|
[
"muhamadfahri3rd@gmail.com"
] |
muhamadfahri3rd@gmail.com
|
78ff1d64ba6566189c91a8b351b277f04b668620
|
e229df610461f7a8c30b78913be752be1c782003
|
/leetcode/0006.py
|
533f9a43f72c7ee494c60a75e788e6a458867732
|
[] |
no_license
|
DorakAlba/AlgorithmPractice
|
4ea2de99d961b8b78f9fe6feb00b773546e06afa
|
ac748d18158217b32fb72bcf4123adc4ae07b21d
|
refs/heads/master
| 2023-08-17T14:31:18.567241
| 2021-10-10T03:44:49
| 2021-10-10T03:44:49
| 395,757,118
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 553
|
py
|
class Solution:
def convert(self, s: str, numRows: int) -> str:
if numRows==1:
return(s)
left = True
index = 0
word = ['' for _ in range(numRows)]
for number, letter in enumerate (s):
word[index]+=letter
if index == numRows-1 or index ==0:
left = not left
if left:
index-=1
else:
index+=1
answer = ''
for z in word:
answer+=z
return (answer)
|
[
"mr.demyank@gmail.com"
] |
mr.demyank@gmail.com
|
e671a62633f1f02b19a488dc9a39f314d2417282
|
b2ae2ba33c4dea5c80e1088003a71c60aa1fe709
|
/views.py
|
17d51019de081ea7ff7ca37a3fcb339f5e50fa57
|
[] |
no_license
|
TaktEsy/djaler
|
ddc6523d4bc89957a1940b79d2ec37803866d4de
|
6f09721805c8094883155528b4d2fe4601dc553b
|
refs/heads/master
| 2020-03-31T22:50:55.774390
| 2019-02-24T19:37:29
| 2019-02-24T19:37:29
| 150,972,293
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 4,475
|
py
|
from backends.ajaxmixin.edit import *
from backends.base import BaseProtection
from backends.abc.basic_abc import basicViewAbstract
from django.contrib.auth.decorators import login_required
from django.http import *
from django.views.generic.edit import CreateView
from django.views.generic import ListView
from django.views.generic.detail import SingleObjectMixin
from django.utils.decorators import method_decorator
from random import *
from extuser.forms import LoginForm
from extuser.models import ExtUser
from .forms import *
from .models import *
class IndexPage(ListView, basicViewAbstract):
context_object_name = 'general_array'
template_name = 'questions/index_page.html'
def get_queryset(self):
#Обязательно добавить выборку записи за СЕГОДНЯ
self.questions = Questions.objects.select_related("extuser__username").values("id", "title", "text", "date_time", "slug", "extuser__username", "category__name").filter(hided=False, published=True).order_by('?')[:3]
# Math the num of answers to question with definite `id`
for question in self.questions:
question['num_answers'] = Answers.objects.filter(question_id=question['id'], hided=False).count()
# Pruning of fields called `title` and `text`
for question in self.questions:
if (len(question["text"])>250):
question["text"] = question["text"][:247]+"..."
if (len(question["title"])>45):
question["title"] = question["title"][:42]+"..."
return self.questions
def get_context_data(self, *args, **kwargs):
context = super(IndexPage, self).get_context_data(**kwargs)
context['bestusers'] = ExtUser.objects.values("avatar", "username", "userscore__today_score", "userscore__level__level_name").order_by('-userscore__today_score')[:6]
context["quick_auth_form"] = LoginForm
return context
# Categories page
class CategoriesPage(ListView):
template_name = 'questions/categories_page.html'
# def get(self, request, *args, **kwargs):
# self.object = self.get_object(queryset=Categories.objects.all())
# #super(QuestionPage, self).delete_attr(self.object.extuser, "password")
# return super(CategoriesPage, self).get(request, *args, **kwargs)
def get_queryset(self):
return self.object
# Question page
class QuestionPage(BaseProtection, ListView, SingleObjectMixin):
form_class = AnswerForm
template_name = 'questions/question_page.html'
slug_url_kwarg = 'question_slug'
def get(self, request, *args, **kwargs):
self.object = self.get_object(queryset=Questions.objects.select_related("extuser").all())
#super(QuestionPage, self).delete_attr(self.object.extuser, "password")
return super(QuestionPage, self).get(request, *args, **kwargs)
def get_context_data(self, *args, **kwargs):
context = super(QuestionPage, self).get_context_data(**kwargs)
#super(QuestionPage, self).delete_attr(self.object.extuser, "password")
context['question'] = self.object
context['answers'] = Answers.objects.filter(question_id=self.object).values("date_time", "text", "extuser__avatar", 'extuser__username', "extuser__userscore__level__level_name")
context['category_name'] = Categories.objects.filter(id=self.object.id).values('name',)
context["quick_auth_form"] = LoginForm
if self.request.user.is_authenticated():
context['form_answ'] = AnswerForm(initial={'extuser': self.request.user.id, 'question': self.object.id})
return context
def get_queryset(self):
return self.object
@method_decorator(login_required, name='dispatch')
class MakeAnswer(AjaxCreateView):
form_class = AnswerForm
model = Answers
success_url = "./"
def form_valid(self, form):
exits_slug = Questions.objects.get(slug=form.instance.slug)
if exits_slug:
form.instance.slug = form.instance.slug+"-"+form.instance.id
form.instance.extuser = self.request.user
self.success_url = "/questions/"+instance.slug
return super(QuestionMakeAnswer, self).form_valid(form)
@method_decorator(login_required, name='dispatch')
class MakeQuestionPage(CreateView):
model = Questions
form_class = MakeQuestionForm
template_name = 'questions/make_question_form.html'
success_url = "/"
def form_valid(self, form):
form.instance.extuser = self.request.user
return super(MakeQuestionPage, self).form_valid(form)
def get_context_data(self, *args, **kwargs):
context = super(MakeQuestionPage, self).get_context_data(**kwargs)
context["make_form"] = self.form_class
return context
|
[
"adam3145@yandex.ru"
] |
adam3145@yandex.ru
|
cc3a5c2278d6e43fcecbf25ab80c5f46ae96e0b9
|
4420e640424e837749ec95b0ca645627817ce322
|
/open-hackathon-server/src/hackathon/hack/admin_manager.py
|
255adb3975c1d21de95f14f8c0f3e67a03f17f26
|
[
"MIT"
] |
permissive
|
Fendoe/open-hackathon-o
|
579d732c151c00e1eefddb8b833887237dd38c69
|
39689ab7a9a4d41b6a2d35a61e28a022705c60b8
|
refs/heads/master
| 2021-01-17T23:25:48.581552
| 2015-08-13T07:29:10
| 2015-08-13T07:29:10
| 32,976,428
| 0
| 1
|
MIT
| 2019-04-03T19:51:40
| 2015-03-27T08:55:25
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 7,872
|
py
|
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Copyright (c) Microsoft Open Technologies (Shanghai) Co. Ltd. All rights reserved.
The MIT License (MIT)
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:
The above copyright notice and this permission notice shall be included in
all copies or substantial portions of the Software.
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN
THE SOFTWARE.
"""
import sys
sys.path.append("..")
from flask import g
from hackathon import Component, RequiredFeature
from hackathon.database import AdminHackathonRel, User
from hackathon.constants import ADMIN_ROLE_TYPE
from hackathon.hackathon_response import precondition_failed, ok, not_found, internal_server_error, bad_request
__all__ = ["AdminManager"]
class AdminManager(Component):
"""Component to access/control administrators and judges of hackathon
Operations related to table AdminHackathonRel should be in this file
"""
user_manager = RequiredFeature("user_manager")
hackathon_manager = RequiredFeature("hackathon_manager")
def validate_admin_privilege(self, user_id, hackathon_id):
"""Check the admin authority on hackathon
:type user_id: int
:param user_id: id of an user
:type hackathon_id: int
:param hackathon_id: id of a hackathon
:rtype: bool
:return True if specific user has admin privilidge on specific hackathon otherwise False
"""
hack_ids = self.get_entitled_hackathon_ids(user_id)
return -1 in hack_ids or hackathon_id in hack_ids
def validate_admin_privilege_http(self):
"""Check the admin authority on hackathon for http request
Which means both user_id and hackathon_id are come from http request headers. So token and hackathon_name must
be included in headers and must be validated before calling this method
:rtype: bool
:return True if specific user has admin privilidge on specific hackathon otherwise False
"""
return self.validate_admin_privilege(g.user.id, g.hackathon.id)
def get_entitled_hackathon_ids(self, user_id):
"""Get hackathon id list that specific user is entitled to manage
:type user_id: int
:param user_id: id of user
:rtype: list
:return list of hackathon id
"""
# get AdminUserHackathonRels from query withn filter by email
admin_user_hackathon_rels = self.db.find_all_objects_by(AdminHackathonRel, user_id=user_id)
# get hackathon_ids_from AdminUserHackathonRels details
hackathon_ids = [x.hackathon_id for x in admin_user_hackathon_rels]
return list(set(hackathon_ids))
def get_admins_by_hackathon(self, hackathon):
"""Get all admins of a hackathon
:type hackathon: Hackathon
:param hackathon: instance of Hackathon
:rtype: list
:return list of administrators including the detail information
"""
rels = self.db.find_all_objects_by(AdminHackathonRel, hackathon_id=hackathon.id)
def get_admin_details(ahl):
dic = ahl.dic()
dic["user_info"] = self.user_manager.user_display_info(ahl.user)
return dic
return map(lambda ahl: get_admin_details(ahl), rels)
def add_admin(self, args):
"""Add a new administrator on a hackathon
:type args: dict
:param args: http request body in json format
:return hackathon response 'ok' if successfully added.
'not_found' if email is invalid or user not found.
'internal_server_error' if any other unexpected exception caught
"""
user = self.user_manager.get_user_by_email(args.get("email"))
if user is None:
return not_found("user not found")
try:
ahl = self.db.find_first_object(AdminHackathonRel,
AdminHackathonRel.user_id == user.id,
AdminHackathonRel.hackathon_id == g.hackathon.id)
if ahl is None:
ahl = AdminHackathonRel(
user_id=user.id,
role_type=args.get("role_type", ADMIN_ROLE_TYPE.ADMIN),
hackathon_id=g.hackathon.id,
remarks=args.get("remarks"),
create_time=self.util.get_now()
)
self.db.add_object(ahl)
return ok()
except Exception as e:
self.log.error(e)
return internal_server_error("create admin failed")
def delete_admin(self, ahl_id):
"""Delete admin on a hackathon
creator of the hackathon cannot be deleted.
:returns ok() if succeeds or it's deleted before.
precondition_failed if try to delete the creator
"""
ahl = self.db.find_first_object(AdminHackathonRel, AdminHackathonRel.id == ahl_id)
if not ahl:
return ok()
hackathon = self.hackathon_manager.get_hackathon_by_id(ahl.hackathon_id)
if hackathon and hackathon.creator_id == ahl.user_id:
return precondition_failed("hackathon creator can not be deleted")
self.db.delete_all_objects(AdminHackathonRel, AdminHackathonRel.id == ahl_id)
return ok()
def update_admin(self, args):
"""Update hackathon admin
:returns ok() if updated successfully
bad_request() if "id" not in request body
not_found() if specific AdminHackathonRel not found
internal_server_error() if DB exception raised
"""
id = args.get("id", None)
if not id:
return bad_request("invalid id")
ahl = self.db.find_first_object(AdminHackathonRel, AdminHackathonRel.id == id)
if not ahl:
return not_found("admin does not exist")
update_items = self.__generate_update_items(args)
try:
self.db.update_object(ahl, **update_items)
return ok('update hackathon admin successfully')
except Exception as e:
self.log.error(e)
return internal_server_error(e)
def is_hackathon_admin(self, hackathon_id, user):
"""Check whether user is admin of specific hackathon
:type hackathon_id: int
:param hackathon_id: id of hackathon
:type user: User
:param user: the user to be checked
:rtype: bool
:return True if user is admin of the hackathon otherwise False
"""
ahr = self.db.find_first_object_by(AdminHackathonRel, hackathon_id=hackathon_id, user_id=user.id)
return ahr is not None
def __generate_update_items(self, args):
"""Generate columns of AdminHackathonRel to be updated"""
update_items = {}
update_items['update_time'] = self.util.get_now()
if 'role_type' in args:
update_items['role_type'] = args['role_type']
if 'remarks' in args:
update_items['remarks'] = args['remarks']
return update_items
|
[
"juniwang@microsoft.com"
] |
juniwang@microsoft.com
|
212868cd2650c479903543906d773c55501357da
|
7efabf599aaf53728a681639bc57cadc3abe6bde
|
/python/cugraph/cugraph/gnn/data_loading/__init__.py
|
6150bf5b42270f46b91e3bd32580849d8095d1c1
|
[
"Apache-2.0"
] |
permissive
|
rapidsai/cugraph
|
49b5378271c72c155f55d916a3c1cc1fbe05ceca
|
cafded113c9545e5e7211cc965f53c00939307c0
|
refs/heads/branch-23.10
| 2023-08-26T19:36:33.631587
| 2023-08-25T13:49:23
| 2023-08-25T13:49:23
| 157,752,451
| 1,403
| 310
|
Apache-2.0
| 2023-09-13T17:01:25
| 2018-11-15T18:07:11
|
Cuda
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 663
|
py
|
# Copyright (c) 2023, NVIDIA CORPORATION.
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
from cugraph.gnn.data_loading.bulk_sampler import EXPERIMENTAL__BulkSampler
|
[
"noreply@github.com"
] |
rapidsai.noreply@github.com
|
bec84b1be3c3866bc52141724cb43957de3e8931
|
655f463e8a357a649972782b2a338be03044b119
|
/triangle_P3.py
|
fe379fe16708a57cd248037e62b51ef9dc22d067
|
[] |
no_license
|
covy92/algorithmPrac
|
01c29476ebe869c1bcd15133f95e44ba7e9b59b2
|
86c9691d86b6275026195e3c2fe0e34778f03159
|
refs/heads/master
| 2023-09-04T16:49:09.994580
| 2021-11-05T01:54:28
| 2021-11-05T01:54:28
| 422,837,985
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 710
|
py
|
from rich.console import Console
console = Console()
def solution(triangle):
len_t = len(triangle)
ans_list = [[0]*len_t for _ in range(len_t)]
i = 1
k = 1
first = triangle[0][0]
ans_list[0][0] = first
while i < len_t:
while k < len(triangle[i]):
ans_list[i][k-1] = max(ans_list[i-1][k-1] +
triangle[i][k-1], ans_list[i][k-1])
ans_list[i][k] = max(ans_list[i-1][k-1] +
triangle[i][k], ans_list[i][k])
k += 1
k = 1
i += 1
answer = max(ans_list[len_t-1])
return answer
t = [[7], [3, 8], [8, 1, 0], [2, 7, 4, 4], [4, 5, 2, 6, 5]]
solution(t)
|
[
"tjddlf1232@gmail.com"
] |
tjddlf1232@gmail.com
|
92e5e130438b23b67c99c2f8a7a6561226c0ff88
|
e3365bc8fa7da2753c248c2b8a5c5e16aef84d9f
|
/doc_vector/RogePAV2.py
|
7f12c1719fc6f0d957fb8e9021988655bd0ca424
|
[] |
no_license
|
psdh/WhatsintheVector
|
e8aabacc054a88b4cb25303548980af9a10c12a8
|
a24168d068d9c69dc7a0fd13f606c080ae82e2a6
|
refs/heads/master
| 2021-01-25T10:34:22.651619
| 2015-09-23T11:54:06
| 2015-09-23T11:54:06
| 42,749,205
| 2
| 3
| null | 2015-09-23T11:54:07
| 2015-09-18T22:06:38
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,061,277
|
py
|
vect = [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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 12.035284915671907, 0.0, 15.562544313790799, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 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, 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, 6.591673732008658, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.060443010546419, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 1.3862943611198906, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.200409765562088, 0.0, 13.84958156964287, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 2.995732273553991, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0, 2.833213344056216, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 11.19478328526304, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 3.044522437723423, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 3.6109179126442243, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.828641396489095, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.828641396489095, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 3.4965075614664802, 3.8005740880419454, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 6.515580919909374, 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, 7.897335756738693, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 9.12941640082089, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 9.535615058565254, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 12.992200020858993, 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, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0.0, 9.406482647787449, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.418840607796598, 2.772588722239781, 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, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 9.548368210298689, 0.0, 0.0, 0.0, 5.087596335232384, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.6635616461296467, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 6.86404994497671, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.248495242049359, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6888794541139363, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 3.295836866004329, 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, 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, 0.0, 5.030437921392435, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.969640753475787, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.178053830347946, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0, 4.174387269895637, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 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, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 2.550898738446989, 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, 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, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 25.096326968179845, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.375278407684164, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.567740402508133, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.007333185232471, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.292158018817389, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.7376696182833684, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 1.7412592803704001, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.330408475910399, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.1354942159291497, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.267858159063328, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.73885431325499, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 14.122224658726276, 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, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 8.661466680572662, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.23179618724229, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 10.211995409916486, 0.0, 0.0, 0.0, 15.946110935225379, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.917171988845775, 15.102860850269195, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.1298987149230735, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.713572066704308, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 3.6635616461296467, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0, 4.290459441148391, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.276666119016055, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.602118820879701, 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, 0.0, 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, 2.70805020110221, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.248495242049359, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 4.04305126783455, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 2.9444389791664403, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 1.0986122886681098, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.545177444479562, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 4.356708826689592, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.769774563315189, 4.748123315783208, 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, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.249945626568541, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.945347893119427, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 5.346437018291705, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.605170185988092, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 8.254681213103192, 9.534161491043838, 0.0, 3.295836866004329, 8.596364633638688, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.748123315783208, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 6.23179618724229, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.105134969404935, 0.0, 7.275172319452771, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 4.825453896395788, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.1298987149230735, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.556778356158041, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 14.291844731645075, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.802394763324311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 8.221747728346623, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 26.903366743377607, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.280392111322714, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.812184355372417, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 9.12941640082089, 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, 0.0, 0, 0.0, 5.952096120109145, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.030437921392435, 15.73995266823842, 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, 0.0, 0, 0.0, 8.622647314069658, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 6.802394763324311, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 5.390770307485499, 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, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.802394763324311, 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, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.101797476893978, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 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, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 18.08770115053882, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.73323621912248, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 5.346437018291705, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.897335756738693, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 2.833213344056216, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.204692619390966, 8.954673628956414, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.5093883366279774, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 5.76977456331519, 0, 9.12941640082089, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 4.0943445622221, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.168389232050775, 0.0, 3.713572066704308, 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, 0.0, 0, 3.2958368660043296, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 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, 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, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.390770307485499, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 13.06124203354522, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.59157748858109, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0, 14.221287025950842, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.390770307485499, 0.0, 8.446213501842122, 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, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 4.127134385045092, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 4.631631038266565, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 4.969640753475787, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.060443010546419, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 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, 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, 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, 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, 3.178053830347946, 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, 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, 0.0, 0, 15.64472068945998, 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, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 7.99022883006837, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 2.9957322735539913, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 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, 0.0, 4.182806904693496, 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, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 9.115509720156162, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.178053830347946, 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, 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, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 11.95538128919467, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.8636512654486515, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.04305126783455, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.9889840465642745, 0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 5.390770307485499, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.800574088041945, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 10.310508262345584, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 11.95538128919467, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.249945626568541, 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, 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, 0.0, 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, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 25.096326968179845, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 3.7369991058576035, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 2.3978952727983707, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 6.976014914136014, 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, 3.7612001156935624, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.828641396489095, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.281419193361606, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 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, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.86404994497671, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0, 4.748123315783208, 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, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 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, 0.0, 0, 0.0, 3.93848385770662, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 4.795790545596741, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 13.28975305170198, 6.515580919909374, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 3.58351893845611, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 6.198469360840316, 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, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 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, 0.0, 4.584967478670572, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.382026634673881, 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, 1.0986122886681098, 0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0, 3.258096538021482, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.86404994497671, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.0841946160253872, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.66682536764049, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.961361141082371, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 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, 2.6390573296152584, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.897335756738693, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 6.711235389328078, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 12.992200020858993, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 4.812184355372417, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 9.252583848076162, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 3.0910424533583156, 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, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 8.87326690740586, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 13.72809988995342, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.4638318050256105, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 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, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 4.825453896395787, 0.0, 0.0, 0, 0, 8.187955574808003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 4.292158018817389, 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, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.59471137960184, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 8.221747728346623, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.7535901911063645, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.987196820661973, 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, 5.567740402508132, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.030104765080701, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 4.49053690687189, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 9.249945626568541, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 5.030437921392435, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.492732419025045, 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, 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, 0.0, 0.0, 4.48863636973214, 0.0, 0, 0.0, 15.385527080727652, 18.786724462389806, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.055651414276223, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 9.0716677562808, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.437751649736401, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 3.7612001156935624, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 4.1588830833596715, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 14.795252858233178, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.871201010907891, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.995732273553991, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.73323621912248, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.278114659230517, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 9.951607204279796, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.58914919554, 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, 0.0, 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, 0.0, 3.8005740880419454, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 8.187955574808003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 3.4825185607408002, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.8377304471659395, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.605170185988092, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 7.9730554676126895, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 18.05883323023975, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 9.411731006430122, 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, 0.0, 0, 0.0, 6.86404994497671, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2958368660043296, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.718498871295094, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.6375861597263857, 5.030437921392435, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0, 0.0, 6.464173594273301, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0.0, 8.661466680572662, 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, 0.0, 0.0, 7.694848072384611, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.722561256775933, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.86404994497671, 0.0, 0, 0, 3.6375861597263857, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.42100241844742, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 5.7654376563086, 5.030437921392435, 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, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 20.51883796018556, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 6.23179618724229, 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, 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, 0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 4.290459441148391, 2.6390573296152584, 0.0, 7.000208219919599, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 4.825453896395787, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 0.0, 0.0, 9.036526890435974, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0, 11.401722264125835, 5.723585101952381, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 13.003493389005124, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 12.788039631123945, 8.661466680572662, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 10.06087584278487, 13.874918439852813, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 12.585925880340127, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 3.9120230054281455, 0.6931471805599453, 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, 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, 2.70805020110221, 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, 0.0, 5.8888779583328805, 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, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 13.98252204656881, 14.000476102921468, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 4.736198448394496, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 6.23179618724229, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.182806904693497, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 11.777755916665761, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.187955574808003, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 4.174387269895637, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0, 13.288106064224193, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 14.41361933756299, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 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, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.033417299187789, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 13.576839622434534, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7376696182833684, 0.0, 6.23179618724229, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 11.240629185334086, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.9318256327243257, 11.922722282164742, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.330733340286331, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 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, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 14.737328648255998, 0.0, 14.69459736020485, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 4.564348191467836, 1.791759469228055, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 13.777104770348004, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.13356731317027, 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, 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, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.056245805348308, 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, 0.0, 0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.931825632724326, 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, 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, 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, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 13.28975305170198, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 4.605170185988092, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 4.828313737302301, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 9.0716677562808, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.038030042700889, 6.86404994497671, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.422537267818088, 0.0, 0, 5.101797476893978, 7.611264346806929, 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, 0.0, 0.0, 0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.515580919909374, 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, 4.825453896395788, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 9.115509720156162, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.6931471805599453, 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, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0, 0.0, 0.0, 23.866920614513976, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.12941640082089, 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, 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, 8.791967689147654, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 24.183100501511145, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 9.0716677562808, 0, 0, 13.28975305170198, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.86404994497671, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 10.203594953787956, 9.249945626568541, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.12941640082089, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 5.241747015059643, 5.44274094706523, 3.5263605246161616, 0.0, 16.710753060660316, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 4.127134385045092, 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, 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, 0.0, 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, 11.447170203904761, 0.0, 0.0, 0, 4.624972813284271, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 4.882801922586371, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.518263445217986, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0, 7.330408475910399, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.9730554676126895, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 10.163621819966615, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.418840607796598, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.115509720156162, 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, 7.60114817608389, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 4.07753744390572, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.86404994497671, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0, 0.0, 16.919701359252933, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0, 7.330408475910399, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 3.9384838577066197, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217986, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.408770583887593, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.631631038266565, 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, 0.0, 2.8903717578961645, 2.550898738446989, 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, 0.0, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 8.83331693749932, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 8.221747728346623, 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, 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, 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, 0.0, 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, 6.270988431858299, 0.0, 2.1972245773362196, 4.110873864173311, 0, 0.0, 0.0, 5.0301047650807, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.784189633918261, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.970291913552122, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.86997633411921, 2.833213344056216, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.174387269895637, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.8377304471659395, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.58914919554, 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, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.447170203904761, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.442651256490317, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 6.238324625039507, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.12941640082089, 4.465908118654584, 0, 0.0, 0.0, 0, 7.280392111322715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.26257312516158, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 4.518263445217986, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.6913478822291435, 0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.16396083649347, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.41610040220442, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.182806904693496, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 7.193685818395112, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 2.0794415416798357, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 8.49964003216865, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.292158018817389, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0.0, 3.6635616461296467, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 7.8636512654486515, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.795790545596741, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.471502607305073, 0.0, 3.5553480614894135, 0, 2.70805020110221, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.221747728346623, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.089044875446846, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.783640596221253, 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, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.611264346806929, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.007333185232471, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.110873864173311, 0.0, 0, 0.0, 5.769774563315189, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.356708826689592, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.23410650459726, 4.795790545596741, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.543294782270004, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.567740402508133, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.578517662373903, 0.0, 0, 0, 4.532599493153256, 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, 0.0, 5.101797476893978, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 2.1972245773362196, 3.0841946160253877, 0, 0.0, 0.0, 5.541833368412345, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.214935757608986, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 3.6888794541139363, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.518263445217987, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 5.0238805208462765, 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, 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, 0.0, 0.0, 4.23410650459726, 0.0, 0.0, 0, 8.446213501842122, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 3.258096538021482, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.240629185334086, 3.258096538021482, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 10.39720770839918, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.356708826689592, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.6931471805599453, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 13.91174986145161, 0, 0.0, 6.23179618724229, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 4.06534854782536, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.825453896395787, 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, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253872, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.337037619363284, 0.0, 2.833213344056216, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 13.874918439852813, 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, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 15.382350663016572, 0.0, 5.58914919554, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 6.270988431858299, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030104765080701, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 4.553876891600541, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 6.515580919909374, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 5.961361141082371, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.86404994497671, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.6635616461296467, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.6931471805599453, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0, 0, 0.0, 4.812184355372417, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 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, 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, 0.0, 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, 0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 6.907755278982137, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 9.951607204279796, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 7.897335756738693, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.8636512654486515, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0, 3.0841946160253872, 2.1972245773362196, 1.0986122886681098, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 9.722561256775933, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 9.0716677562808, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.961361141082371, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0, 0.6931471805599453, 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, 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, 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, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.454719949364001, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.515580919909374, 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, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.030437921392435, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.0301047650807, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.0841946160253872, 15.363827126539263, 4.748123315783208, 16.479184330021646, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 3.5263605246161616, 6.23179618724229, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 11.438216264867396, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.833213344056216, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.991464547107982, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9318256327243257, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.4011973816621555, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.4339872044851467, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 5.278114659230517, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217986, 0.0, 0.0, 0, 10.06087584278487, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.802394763324311, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 17.098254463338233, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 8.446213501842122, 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, 0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 11.266071751323496, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.7438555893371985, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.649022111285752, 0, 8.87326690740586, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 0.0, 0, 0.0, 7.9730554676126895, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 3.649511027115099, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 5.030437921392435, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 2.772588722239781, 2.550898738446989, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.41610040220442, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4339872044851467, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.030437921392435, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.584967478670572, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.447170203904761, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 7.649022111285752, 8.13069709565072, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 1.0986122886681098, 1.0986122886681098, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0, 0, 3.8005740880419454, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 9.115509720156162, 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, 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, 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, 11.19478328526304, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.574710978503383, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.991464547107982, 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, 0, 0.0, 0, 3.6635616461296467, 3.93848385770662, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.270988431858299, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.711235389328078, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 10.69287403658341, 7.8636512654486515, 10.847027830639663, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 11.038030042700889, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 3.2958368660043296, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4657359027997265, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 4.110873864173311, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 4.23410650459726, 4.581130849408909, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0, 0, 0.0, 4.631631038266565, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.178053830347946, 0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.16396083649347, 0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 5.375278407684164, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.375278407684164, 0, 0.0, 3.4657359027997265, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 4.976733742420574, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 4.394449154672439, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.02097652287859, 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, 0.0, 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, 0.0, 7.3792124757492905, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 16.443495456693245, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 5.497168225293202, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 13.28975305170198, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.54136924893133, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 3.4825185607408002, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.668487620778432, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.292158018817389, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 4.897839799950911, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 3.9512437185814275, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 3.1354942159291497, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.464173594273301, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.731743096669168, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.66682536764049, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 3.8005740880419454, 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, 4.04305126783455, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.596364633638686, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 4.5217885770490405, 0, 0, 3.3322045101752034, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.828641396489095, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.406719247264253, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.731743096669168, 0.0, 4.292158018817389, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 4.007333185232471, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 3.784189633918261, 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, 0.0, 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, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 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, 0, 3.6635616461296467, 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, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.591673732008658, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.961361141082371, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 6.711235389328078, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.390770307485499, 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, 18.127419941962376, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.631631038266565, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9889840465642745, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.825453896395787, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 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, 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, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.270988431858299, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 10.69287403658341, 4.49053690687189, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.545153519762186, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 19.65337060688057, 0.0, 0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 9.249945626568541, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.052721049232323, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.73885431325499, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 4.518263445217986, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0.0, 4.430816798843313, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 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, 7.330408475910399, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 3.5263605246161616, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 10.055651414276223, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 1.6094379124341003, 2.1972245773362196, 5.723585101952381, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 26.242423062137945, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 3.0910424533583156, 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, 0.0, 6.591673732008658, 5.723585101952381, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 11.76620976334845, 0, 0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.7654376563086, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 0, 0, 8.547055050857667, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 5.44274094706523, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 3.970291913552122, 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, 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, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 8.446213501842122, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 5.111987788356544, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.995948045406804, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 6.515580919909374, 0.0, 0.0, 12.583980576474882, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 5.16396083649347, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.591673732008659, 1.791759469228055, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 4.04305126783455, 0.0, 0, 5.375278407684165, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.652696215340967, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.921925063191328, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.591673732008658, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 7.200723203498135, 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, 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, 5.723585101952381, 2.1972245773362196, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.83331693749932, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 0.0, 2.550898738446989, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.430816798843313, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 3.7612001156935624, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 10.948533081345298, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.969813299576001, 0.0, 0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 3.8066624897703196, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 1.7412592803704001, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7376696182833684, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6888794541139363, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.601607147224243, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 8.105134969404935, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 6.86404994497671, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 15.999777185613501, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.278114659230517, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584, 7.897335756738693, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.652696215340966, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.871201010907891, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.278114659230517, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.447170203904761, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.0910424533583156, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.060443010546419, 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, 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, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 3.4965075614664802, 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, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.9120230054281455, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.748123315783208, 14.795252858233178, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 11.447170203904761, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 5.7654376563086, 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, 0.0, 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, 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, 9.0716677562808, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.961361141082371, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 16.710753060660316, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 3.7369991058576035, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 4.8283137373023015, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5553480614894135, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.089044875446846, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.049856007249537, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.418840607796598, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 7.193685818395112, 7.200723203498135, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0, 0.0, 3.178053830347946, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8005740880419454, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.6888794541139363, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.931825632724326, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 2.0794415416798357, 3.7376696182833684, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6635616461296467, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 14.211651158150723, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.795790545596741, 5.8888779583328805, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.869976334119211, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.3694478524670215, 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, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.927253685157205, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.281419193361606, 4.969640753475787, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 4.219507705176107, 0.0, 1.791759469228055, 0, 4.160336650881089, 8.73323621912248, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0, 0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.5217885770490405, 0, 0, 4.23410650459726, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.007333185232471, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.812184355372417, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.407171771460119, 0.0, 0.0, 11.069054569245793, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 7.99022883006837, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.187955574808003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.44274094706523, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 7.052721049232323, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.060443010546419, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.828641396489095, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 5.1298987149230735, 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, 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, 2.8398715690385097, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 4.795790545596741, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.995948045406804, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.6888794541139363, 5.390770307485499, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.110873864173311, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 4.110873864173311, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 5.58914919554, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 3.93848385770662, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.7654376563086, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.447170203904761, 0.0, 8.317766166719343, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 3.4657359027997265, 4.06534854782536, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 7.275172319452771, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 9.0716677562808, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 24.313374630119327, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 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, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.687610843707368, 0, 4.624972813284271, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 6.578517662373903, 0.0, 3.295836866004329, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 2.833213344056216, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.18942275920368, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 4.66682536764049, 0.0, 0.0, 0.0, 4.189654742026425, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 15.66805588045125, 0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6635616461296467, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.666426688112432, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.275172319452771, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 0.0, 0.0, 4.61512051684126, 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, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.056245805348308, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.976733742420574, 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, 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, 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, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 2.5649493574615367, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.952096120109145, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 3.0841946160253872, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 3.800574088041945, 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, 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, 0.0, 0, 5.952096120109145, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.748123315783208, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.390770307485499, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 12.170959660558953, 0.0, 3.1354942159291497, 0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 5.2237778411112, 0.0, 11.271162180204232, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 4.060443010546419, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.8636512654486515, 0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 12.1579055589718, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.343805421853684, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.110873864173311, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.23179618724229, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.493061443340548, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.7654376563086, 2.1972245773362196, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.04305126783455, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.961361141082371, 0, 4.292158018817389, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.7654376563086, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 6.073044534100405, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.168389232050775, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.143134726391533, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.017279836814924, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0, 0, 3.828641396489095, 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, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 5.1298987149230735, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 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, 0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 3.7612001156935624, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.168389232050775, 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, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.198469360840316, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 8.704333449349758, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 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, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 3.044522437723423, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 9.464226098055104, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 9.939281506951573, 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, 0.0, 0, 0.0, 6.23179618724229, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.30406509320417, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.952096120109145, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 11.447170203904761, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 7.275172319452771, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 6.578517662373903, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 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, 22.306689960189658, 19.97708881445932, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.694848072384611, 9.591581091193483, 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, 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, 14.122224658726276, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 17.67132443208987, 5.030437921392435, 5.723585101952381, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 7.330408475910399, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 9.491440477371144, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0, 5.723585101952381, 0.0, 13.003493389005124, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.472270673671475, 5.030104765080701, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217986, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.952096120109145, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.182806904693497, 9.249945626568541, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 3.649511027115099, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 7.177178314942233, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 11.527533642265908, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.48863636973214, 0.0, 0.0, 0, 4.23410650459726, 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, 0.0, 0, 18.568604526672758, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 2.5649493574615367, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 17.480713845912426, 0.0, 0.0, 0.0, 15.727302530897303, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.561487031584658, 10.259797429846147, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 2.3978952727983707, 9.249945626568541, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 0.0, 5.666426688112432, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.567740402508132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, 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, 7.330408475910399, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.652696215340967, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 3.828641396489095, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 6.515580919909374, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 8.221747728346623, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.200723203498135, 5.390770307485499, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 3.8005740880419454, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.545177444479562, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.6931471805599453, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 4.1588830833596715, 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, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.5093883366279774, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.9344739331306915, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.664409020350407, 0.0, 4.581130849408909, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 10.484135188312967, 0, 2.3978952727983707, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 4.007333185232471, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 5.7654376563086, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.9957322735539913, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 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, 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, 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, 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, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0, 0, 6.976014914136014, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 5.2237778411112, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 8.221747728346623, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 6.515580919909374, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 4.969640753475787, 0.0, 4.0943445622221, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0, 0, 0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0, 3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.76977456331519, 0.0, 0, 5.46286043483228, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 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, 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, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.23179618724229, 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, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 10.06087584278487, 0.0, 3.295836866004329, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.800574088041945, 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, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.8888779583328805, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 6.86404994497671, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.477336814478207, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.143134726391533, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.663439094112067, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 5.666426688112432, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 8.105134969404935, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 6.86404994497671, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 10.211995409916486, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.973471367577775, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 6.86404994497671, 0.0, 0.0, 3.828641396489095, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 18.33216089012415, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 13.840157925316749, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 5.58914919554, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.769774563315189, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 3.9318256327243257, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.052721049232323, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 0.0, 4.430816798843313, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.951607204279796, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 3.649511027115099, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.98107381374378, 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, 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, 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, 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, 0.0, 10.73885431325499, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 2.833213344056216, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.46286043483228, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 4.969640753475787, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 3.367295829986474, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.1298987149230735, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 6.437751649736401, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 2.9444389791664403, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.7654376563086, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 6.578517662373903, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.302585092994046, 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, 11.561487031584658, 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, 0.0, 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, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0, 4.110873864173311, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.802394763324311, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.663439094112067, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 7.275172319452771, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.07753744390572, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 5.635093354472376, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.68031513926788, 0.0, 14.795252858233178, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 13.604789526648622, 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, 0.0, 6.9558749307258045, 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, 0.0, 0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 10.55570332597337, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.666426688112432, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.7654376563086, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 4.06534854782536, 0, 6.578517662373903, 5.278114659230517, 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, 6.86404994497671, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 5.723585101952381, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 3.044522437723423, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 1.6094379124341003, 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, 0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.8638033914529535, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.060443010546419, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 2.8903717578961645, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 3.5553480614894135, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 12.08379966156851, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 6.127701357652087, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 0, 4.59511985013459, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0, 0.0, 7.323750250928106, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 2.9444389791664403, 0.0, 4.605170185988092, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4825185607408002, 3.58351893845611, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.390770307485499, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.299022054230198, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0, 4.204692619390966, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.74493212836325, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 1.791759469228055, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.101797476893978, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0, 4.394449154672439, 0.0, 3.295836866004329, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 11.59157748858109, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 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, 3.58351893845611, 3.58351893845611, 1.9459101490553132, 0, 1.791759469228055, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.518263445217987, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 4.02535169073515, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.23410650459726, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 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, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6888794541139363, 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, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.976014914136014, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 3.649511027115099, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.02535169073515, 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, 2.3978952727983707, 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, 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, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 14.122224658726276, 13.47161072061567, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.748123315783208, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 3.4339872044851467, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4825185607408002, 0, 6.26257312516158, 0.0, 8.49964003216865, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.292158018817389, 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, 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, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.270988431858299, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 10.713172549344025, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 4.248495242049359, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6109179126442243, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 4.581130849408909, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.02535169073515, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 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, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 13.890355905547967, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 4.748123315783209, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.447170203904761, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.931825632724326, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 13.28975305170198, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 7.87696771541324, 0, 5.1298987149230735, 0.0, 4.477336814478207, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.8005740880419454, 0, 0, 4.160336650881089, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 4.518263445217986, 5.723585101952381, 0, 4.795790545596741, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0, 4.66682536764049, 0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 10.868972748184659, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 0, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 2.772588722239781, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 1.6094379124341003, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0, 0, 6.4641735942733005, 11.795476898172977, 11.447170203904761, 0, 2.302585092994046, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.961361141082371, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 2.5649493574615367, 5.101797476893978, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 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, 4.624972813284271, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217987, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 8.422057374514953, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.507180382212729, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.323750250928105, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 9.0716677562808, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.748123315783208, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.174503799921432, 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, 0.0, 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, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 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, 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, 5.567740402508133, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 10.06087584278487, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 4.06534854782536, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.9558749307258045, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.90527477843843, 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, 1.0986122886681098, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 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, 3.4339872044851467, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.596364633638688, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 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, 3.6375861597263857, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.871201010907891, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.73885431325499, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.193685818395112, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 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, 0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.177178314942233, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 5.2237778411112, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 13.040609975761372, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 21.368935650952885, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.66682536764049, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 10.020976522878591, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 9.939281506951573, 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, 0.0, 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, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 6.089044875446846, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.043425116919247, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.442651256490317, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 13.862943611198906, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.5553480614894135, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.160336650881089, 4.2626798770413155, 0.0, 0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 8.661466680572662, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.791967689147654, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.430816798843313, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0, 4.007333185232471, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.163621819966616, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 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, 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, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 4.49053690687189, 0, 0, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 3.258096538021482, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.2626798770413155, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 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, 0.0, 9.781214568574464, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 5.961361141082371, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.713572066704308, 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, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 2.9444389791664403, 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, 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, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.12941640082089, 0.0, 12.254192297273843, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.382026634673881, 3.8005740880419454, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.86997633411921, 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, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.446213501842122, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.276666119016055, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 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, 0.0, 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, 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, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 5.101797476893978, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 7.8636512654486515, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.769774563315189, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.276666119016055, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 11.503600957048512, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.718498871295094, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 6.23179618724229, 16.06813480778159, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 5.723585101952381, 0, 0.0, 7.330408475910399, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.390770307485499, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.2626798770413155, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.323750250928105, 0.0, 0, 2.9444389791664403, 3.649511027115099, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.545177444479562, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 7.069162183664975, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.897335756738693, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.219507705176107, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.731743096669168, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.4641735942733005, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 8.98107381374378, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 8.254681213103192, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 5.030437921392435, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.46286043483228, 0.0, 0, 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.6390573296152584, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.86404994497671, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.584967478670572, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.991464547107982, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.446338969446817, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.13069709565072, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 4.663439094112067, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.515580919909374, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 9.722561256775933, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 11.95538128919467, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030104765080701, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.506773669172794, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 4.110873864173311, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 0.0, 10.4475556822224, 17.11443309359986, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 12.992200020858993, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.991464547107982, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.578517662373903, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 6.515580919909374, 0.0, 0.0, 0.0, 4.844187086458591, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.447170203904761, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 6.664409020350407, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.748123315783209, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 7.8636512654486515, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.4965075614664802, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.86404994497671, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 10.06087584278487, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 16.1722050713382, 0.0, 0, 0, 0.0, 6.515580919909374, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.02535169073515, 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, 0.0, 0.0, 0, 9.0716677562808, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 10.914498771842634, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 4.976733742420574, 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, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.748123315783208, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 4.30406509320417, 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, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 0.0, 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, 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, 4.06534854782536, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 11.447170203904761, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.791967689147654, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.8991863767100545, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.5263605246161616, 5.390770307485499, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 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, 5.390770307485499, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.407458572062923, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.58914919554, 6.23179618724229, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.871201010907891, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 14.868498259728124, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.447170203904761, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.574710978503383, 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, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.31748811353631, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 9.115509720156162, 10.055651414276223, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.7776523232226555, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 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, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.812184355372417, 4.581130849408909, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 19.013338153654363, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.406719247264253, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0, 5.2237778411112, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.060443010546419, 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, 0.0, 5.723585101952381, 12.992200020858993, 12.494436334816044, 0.0, 13.032386152085929, 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, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 11.540681976544908, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 16.796484995442924, 10.06087584278487, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 4.490536906871891, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.0943445622221, 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, 0.0, 1.9459101490553132, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 11.95538128919467, 13.28975305170198, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 11.68031513926788, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 3.713572066704308, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 8.254681213103192, 4.969813299576001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 2.995732273553991, 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, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 9.640420880794208, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 3.6635616461296467, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.671115273688493, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 0.0, 5.030437921392435, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 8.410083743328613, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.780743515792329, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.1683892320507745, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.6443908991413725, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.454719949364001, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 4.182806904693497, 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, 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, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 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, 1.791759469228055, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 7.200723203498135, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.51085950651685, 0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.437751649736401, 4.490536906871891, 0, 0.0, 0.0, 0, 9.0716677562808, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 5.8377304471659395, 5.679743138077019, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 11.815451573119859, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.101797476893978, 0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 6.802394763324311, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 16.72006997645655, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.163621819966615, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 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, 0.0, 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, 0.0, 4.624972813284271, 0, 5.723585101952381, 4.330733340286331, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 3.044522437723423, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 7.9730554676126895, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.330408475910399, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0, 0, 18.1433355125616, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 6.168389232050775, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 4.727387818712341, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.912654885736052, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6888794541139363, 6.42339050749462, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8066624897703196, 0, 4.605170185988092, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.784189633918261, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.5217885770490405, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 7.8636512654486515, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 10.4475556822224, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 3.9384838577066197, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 12.585925880340127, 5.101797476893978, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 5.76977456331519, 0.0, 3.8005740880419454, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0, 0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.052721049232323, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 6.802394763324311, 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, 0.0, 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, 0.0, 9.54136924893133, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.125846866595689, 0, 1.0986122886681098, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 6.198469360840315, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 8.410083743328613, 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, 4.110873864173311, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.897839799950911, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217987, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 3.7369991058576035, 5.723585101952381, 0.0, 13.003493389005124, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0.0, 0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.06087584278487, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 2.70805020110221, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 2.6390573296152584, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.3978952727983707, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 2.302585092994046, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 2.772588722239781, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.3978952727983707, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 1.791759469228055, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 2.833213344056216, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 2.302585092994046, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 2.772588722239781, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.631631038266565, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 2.3978952727983707, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 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, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 1.9459101490553132, 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, 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, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 1.0986122886681098, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 2.302585092994046, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 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, 0.0, 0, 0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 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, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 3.295836866004329, 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, 0.0, 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, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.490536906871891, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 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, 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, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 1.9459101490553132, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 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, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 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, 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, 2.3978952727983707, 3.295836866004329, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0, 2.550898738446989, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0, 0, 0, 2.0794415416798357, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.302585092994046, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.66682536764049, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8005740880419454, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 2.5649493574615367, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.490536906871891, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.06534854782536, 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, 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, 3.93848385770662, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.605170185988092, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 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, 0.0, 5.58914919554, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 2.1972245773362196, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 3.0841946160253877, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.182806904693496, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 3.8005740880419454, 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, 0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 3.0841946160253877, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 4.66682536764049, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0.0, 0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 3.58351893845611, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.182806904693496, 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, 0.0, 0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 1.6094379124341003, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.41610040220442, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.1298987149230735, 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, 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, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 3.8005740880419454, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.292158018817389, 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, 0.0, 5.41610040220442, 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, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 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, 0.0, 4.1588830833596715, 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, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 2.0794415416798357, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.1298987149230735, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.780743515792329, 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, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 2.4849066497880004, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 4.1588830833596715, 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, 4.1588830833596715, 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, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 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, 4.394449154672439, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 4.828313737302301, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 3.2188758248682006, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 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, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 2.3978952727983707, 5.8888779583328805, 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, 4.969813299576001, 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, 0.0, 0.0, 6.287897844304593, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 5.1298987149230735, 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, 0.0, 4.828313737302301, 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, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 5.346437018291705, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 5.723585101952381, 0.0, 0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 4.330733340286331, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 4.06534854782536, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 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, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 3.7369991058576035, 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, 0.0, 4.828313737302301, 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, 5.95562797505323, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.8903717578961645, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.323750250928106, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.76977456331519, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.346437018291705, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 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, 5.101797476893978, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.95562797505323, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.287897844304593, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 4.1588830833596715, 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, 0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.631631038266565, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.375278407684165, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030104765080701, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.631631038266565, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.375278407684165, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 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, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030104765080701, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.631631038266565, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 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, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 3.58351893845611, 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, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 2.8398715690385097, 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, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 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, 0, 1.791759469228055, 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, 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, 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, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 1.9459101490553132, 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, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 2.5649493574615367, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 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, 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, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 1.791759469228055, 1.6094379124341003, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 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, 0.0, 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, 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, 1.9459101490553132, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 2.6390573296152584, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.472270673671475, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 9.12941640082089, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 2.772588722239781, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 0.0, 0.0, 0, 0, 7.86997633411921, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 8.12415060330663, 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, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.5053315359323625, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 0.0, 6.630297905286897, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 12.634521168829401, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.089044875446846, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.0301047650807, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.713572066704308, 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, 0.0, 0, 0.0, 5.2237778411112, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.007333185232471, 0.0, 2.3978952727983707, 2.0794415416798357, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 5.41610040220442, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 4.31748811353631, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 0.0, 0, 7.330408475910399, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 4.518263445217986, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 4.418840607796598, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 1.791759469228055, 0.0, 4.127134385045092, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 9.249945626568541, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.23064187652401, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 11.173546052516647, 0.0, 0, 0, 6.23179618724229, 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, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.200723203498135, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.99904344888226, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.58914919554, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 3.4657359027997265, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 8.520577332514767, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 9.545153519762186, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 9.534161491043838, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.331501849893691, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.718498871295094, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 4.581130849408909, 2.70805020110221, 2.8398715690385097, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 8.221747728346623, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 5.030437921392435, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 9.249945626568541, 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, 0.0, 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, 2.5649493574615367, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 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, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.323750250928106, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 3.044522437723423, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 15.951710312494919, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.541833368412345, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.06087584278487, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.49053690687189, 0.0, 0.0, 7.8186187914426535, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 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, 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, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 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, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.843056757264378, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.630297905286897, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 0.0, 7.280392111322714, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 6.928537818164665, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.30406509320417, 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, 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, 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, 3.0841946160253872, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.73323621912248, 0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 19.28578976510507, 13.049084545774503, 0.0, 18.20697905546013, 12.035284915671909, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.407171771460119, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.127701357652087, 0.0, 5.545177444479562, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0, 0.0, 15.091313764177306, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 2.70805020110221, 9.252583848076162, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.0238805208462765, 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, 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, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.182806904693496, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.346437018291705, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 2.9444389791664403, 2.550898738446989, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 3.828641396489095, 0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.060443010546419, 0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 6.591673732008658, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 7.917171988845775, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.270988431858299, 4.795790545596741, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 20.387158672379563, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.48863636973214, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.31748811353631, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.168389232050775, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 15.168461472343584, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 5.030437921392435, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 7.275172319452771, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0.0, 5.4510384535657, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 5.7654376563086, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 9.368314490550079, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.7535901911063645, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 6.86404994497671, 5.030437921392435, 0, 0.0, 0, 8.320673301762177, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.330408475910399, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.044522437723423, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.182806904693497, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.8888779583328805, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 2.0794415416798357, 0, 3.58351893845611, 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, 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, 0.0, 0.0, 12.585527599793114, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.115509720156162, 0, 0.0, 8.12415060330663, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.955827057601261, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 3.6635616461296467, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.469250316795773, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.101797476893978, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 12.673840995447806, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.248495242049359, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 17.170755305857142, 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, 9.0716677562808, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 11.038030042700889, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 12.255402715304173, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 14.386384754562556, 0.0, 9.249945626568541, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 6.907755278982137, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 4.06534854782536, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 5.58914919554, 0.0, 0.0, 8.791967689147654, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 4.748123315783208, 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, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0, 8.114299381106088, 0, 0, 7.69484807238461, 0.0, 17.11443309359986, 0.0, 0.0, 10.203592144986466, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.73885431325499, 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, 7.897335756738693, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.030437921392435, 0.0, 0, 0.0, 11.038030042700889, 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, 0.0, 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, 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, 1.6094379124341003, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 16.029332740929885, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.6931471805599453, 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, 7.522400231387125, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 4.292158018817389, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 4.394449154672439, 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, 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, 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, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 10.211995409916486, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 2.833213344056216, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 9.545153519762186, 7.330408475910399, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.780743515792329, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 13.743392548226728, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.518263445217986, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 8.221747728346623, 5.337037619363284, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 3.4339872044851467, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 2.3978952727983707, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.601148176083891, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.177944114050599, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 1.6094379124341003, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 6.23179618724229, 0, 4.48863636973214, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.8186187914426535, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.875197323201151, 0.0, 0.0, 4.174387269895637, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 6.168389232050775, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 2.3978952727983707, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 9.036526890435974, 5.723585101952381, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 6.23179618724229, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 5.390770307485499, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.437751649736401, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.19478328526304, 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, 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, 0.0, 0, 0, 5.723585101952381, 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, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 3.2188758248682006, 2.995732273553991, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.7369991058576035, 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, 6.515580919909374, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.219507705176107, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 13.84958156964287, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 6.089044875446846, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 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, 5.545177444479562, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 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, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 5.1298987149230735, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 10.73885431325499, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.5553480614894135, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.68213122712422, 0, 0.0, 0, 4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 8.661466680572662, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 4.276666119016055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.67765324572448, 0.0, 0.0, 4.762173934797756, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 3.367295829986474, 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, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.143134726391533, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.9957322735539913, 0.0, 0, 6.86404994497671, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 4.110873864173311, 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, 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, 0.0, 0, 3.367295829986474, 0, 0.0, 0, 0.0, 8.187955574808003, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.76977456331519, 5.46286043483228, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 4.795790545596741, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.652696215340966, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 0, 0, 1.7412592803704001, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 15.363827126539263, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.23179618724229, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0, 6.86404994497671, 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, 3.5263605246161616, 0.0, 0, 6.23179618724229, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.187955574808004, 0.0, 0, 6.711235389328078, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 9.252583848076162, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.567740402508132, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8903717578961645, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 0, 0, 5.58914919554, 0.0, 6.802394763324311, 0.0, 0.0, 4.825453896395787, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 3.9318256327243257, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 5.030437921392435, 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, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.550442805130174, 0.0, 10.83220080440884, 0, 0, 0, 7.473998211715207, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.7654376563086, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 15.725563622187718, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 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, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 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, 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, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.49053690687189, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 10.626454784082686, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.278114659230517, 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, 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, 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, 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, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.346437018291705, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.5553480614894135, 0.0, 0.0, 0.0, 19.013338153654363, 0, 0.0, 0, 0.0, 9.0716677562808, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 7.000208219919599, 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, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.961361141082371, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.220355825078324, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 13.003493389005124, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.961361141082371, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.9444389791664403, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 4.74493212836325, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.802394763324311, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 4.394449154672439, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.187955574808003, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 5.030437921392435, 0.0, 0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 11.17829839108, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 14.69459736020485, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 11.5308753126172, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 2.772588722239781, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.991464547107982, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 9.036526890435974, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.800574088041945, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.49053690687189, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.666426688112432, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.159055299214529, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7376696182833684, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.465908118654584, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 10.88548189413046, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 11.64892966356073, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.9444389791664403, 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, 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, 3.044522437723423, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.58724865840025, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 3.044522437723423, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.722561256775933, 0, 0.0, 7.9730554676126895, 2.3978952727983707, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 16.67819613548776, 7.897335756738693, 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, 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, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 4.007333185232471, 0, 4.795790545596741, 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, 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, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 0, 0.0, 0.0, 4.9344739331306915, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.3322045101752034, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 1.7412592803704001, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.258096538021482, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 8.105134969404935, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.31748811353631, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.7654376563086, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.8636512654486515, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 4.174387269895637, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 14.560784222645427, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 4.290459441148391, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.90527477843843, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 4.804021044733257, 0, 0, 0, 4.0943445622221, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.6931471805599453, 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, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.060443010546419, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4657359027997265, 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, 0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 4.748123315783209, 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, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.671115273688493, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 3.5263605246161616, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 5.723585101952381, 4.02535169073515, 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, 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, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.477336814478207, 3.2188758248682006, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 13.72809988995342, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.6635616461296467, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.270988431858299, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 5.58914919554, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 4.748123315783208, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 3.044522437723423, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.127701357652087, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.852030263919617, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.258096538021482, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 4.624972813284271, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 6.089044875446846, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 5.723585101952381, 16.153939332665814, 0, 13.359263221658864, 0.0, 8.320673301762177, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 11.266071751323494, 11.447170203904761, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.052721049232323, 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, 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, 0.0, 5.101797476893978, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.23179618724229, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.545177444479562, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.83331693749932, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.490536906871891, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.000208219919599, 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, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.997212273764115, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.666426688112432, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 11.68031513926788, 12.1579055589718, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.1298987149230735, 6.821864234308754, 0.0, 8.661466680572662, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 12.745485726148077, 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, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 3.1354942159291497, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 3.295836866004329, 0.0, 0, 0.0, 3.6635616461296467, 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, 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, 0, 0.0, 4.6443908991413725, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.168389232050775, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 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, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 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, 0.0, 6.238324625039507, 3.7612001156935624, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.780743515792329, 0.0, 0.0, 7.275172319452771, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 10.113684621388401, 13.319352148088656, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 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, 2.70805020110221, 0, 0.0, 0, 0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 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, 1.9459101490553132, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 5.030437921392435, 7.052721049232323, 0.0, 0.0, 0.0, 3.800574088041945, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030104765080701, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0, 0.0, 7.330408475910399, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 5.8888779583328805, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.6443908991413725, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0.0, 0.0, 4.49053690687189, 3.58351893845611, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0, 1.0986122886681098, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 3.367295829986474, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.652696215340966, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 5.017279836814924, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 6.437751649736401, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 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, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.390770307485499, 0.0, 0, 11.447170203904761, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.784189633918261, 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, 3.2188758248682006, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 0, 0, 0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 14.658878422019072, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 7.9730554676126895, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.174387269895637, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 1.9459101490553132, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 3.3322045101752034, 0, 0.0, 0.0, 3.9512437185814275, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.110873864173311, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.51085950651685, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9889840465642745, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.375278407684165, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.8377304471659395, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584, 0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.454347296253507, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 6.907755278982138, 12.673840995447806, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 9.840079788958109, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.770684624465665, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 4.969640753475787, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.204692619390966, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.16703787691222, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.8377304471659395, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.430816798843313, 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, 0.0, 16.092041179397352, 0.0, 20.7752218681622, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.442651256490317, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 3.9120230054281455, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 7.611264346806929, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 19.408159101984495, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 4.631631038266565, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 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, 0.0, 0.0, 3.828641396489095, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 2.550898738446989, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0, 2.3978952727983707, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 7.602458061243374, 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, 0.0, 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, 10.73885431325499, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.471502607305074, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 1.9459101490553132, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 2.70805020110221, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.8066624897703196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 1.791759469228055, 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, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 12.46359237448458, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 6.591673732008658, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 9.0716677562808, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 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, 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, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0.0, 4.2626798770413155, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 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, 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, 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, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 0.0, 5.666426688112432, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 14.795252858233178, 9.249945626568541, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.86997633411921, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.828641396489095, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.330408475910399, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 2.5649493574615367, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.26326207653313, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.921925063191328, 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, 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, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 2.995732273553991, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 12.789913487583844, 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, 5.101797476893978, 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, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 6.515580919909374, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0, 4.394449154672439, 3.295836866004329, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.547055050857667, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 9.801307824773188, 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, 0.0, 0, 0.0, 9.548368210298689, 12.332621592519935, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217986, 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, 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, 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, 3.4825185607408002, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 5.723585101952381, 1.3862943611198906, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 10.830100399106879, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 1.791759469228055, 4.1588830833596715, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.330408475910399, 0.0, 7.897335756738693, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 8.221747728346623, 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, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 9.12941640082089, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 0.0, 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, 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, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 2.8398715690385097, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.2237778411112, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.828641396489095, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.330408475910399, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 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, 0.0, 3.6375861597263857, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 10.06087584278487, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 4.160336650881089, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4657359027997265, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.6390573296152584, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 11.19478328526304, 19.800351273655448, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.8636512654486515, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.800574088041945, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 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, 2.995732273553991, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 3.1354942159291497, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.06087584278487, 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, 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, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 3.8501476017100584, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 4.709530201312334, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.961361141082371, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 4.634728988229636, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 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, 0.0, 0.0, 5.204006687076795, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 11.135480805016265, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 8.49964003216865, 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, 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, 7.522400231387125, 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, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.390770307485499, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969813299576001, 0.0, 7.267001520718885, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.127134385045092, 5.278114659230517, 27.902670207053056, 16.255636450509606, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.876967715413239, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.58351893845611, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.653960350157523, 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, 0.0, 9.162261698817819, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.5263605246161616, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 4.31748811353631, 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, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 3.295836866004329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.780743515792329, 0.0, 5.16396083649347, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 10.914498771842634, 0.0, 0, 0, 0, 7.323750250928105, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 3.9318256327243257, 0, 3.6635616461296467, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.23410650459726, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 3.044522437723423, 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, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.931825632724326, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 4.07753744390572, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.995948045406804, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 8.221747728346623, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.275172319452771, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.5649493574615367, 0.0, 0, 6.42339050749462, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 3.9889840465642745, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.800574088041945, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 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, 4.292158018817389, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.204692619390966, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.02535169073515, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 0.0, 0.0, 0.0, 11.540681976544908, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 3.800574088041945, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 3.044522437723423, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.318119993844216, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 1.3862943611198906, 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, 9.12941640082089, 0.0, 0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.447170203904761, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9889840465642745, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.254681213103192, 7.3792124757492905, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 3.800574088041945, 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, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 4.143134726391533, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0, 1.7412592803704001, 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, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.406482647787449, 0.0, 0.0, 0.0, 6.515580919909374, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 5.666426688112432, 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, 0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.997212273764115, 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, 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, 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, 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, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 3.4011973816621555, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.634728988229636, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 7.280392111322714, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.346437018291705, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 3.931825632724326, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.280392111322715, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.493061443340549, 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, 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, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 2.4849066497880004, 0.0, 3.93848385770662, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.518263445217986, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 6.711235389328078, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.787491742782046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.8858724694518925, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.200723203498134, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 8.49964003216865, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 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, 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, 2.3978952727983707, 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, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 4.182806904693497, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 6.907755278982137, 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, 0.0, 2.833213344056216, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 4.160336650881089, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.591673732008658, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 9.0716677562808, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.13356731317027, 0.0, 6.437751649736401, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 6.836775589408022, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.254681213103192, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.02535169073515, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.723585101952381, 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, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.9120230054281455, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 13.918094295989329, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0, 2.9444389791664403, 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, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.8283137373023015, 2.9957322735539913, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 13.874918439852813, 2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.791967689147654, 1.3862943611198906, 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, 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, 1.7412592803704001, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.200723203498135, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 3.93848385770662, 0.0, 0, 10.847027830639663, 0.0, 0.0, 4.748123315783208, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.055651414276223, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.731743096669168, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 0, 0.0, 0, 0, 6.4641735942733005, 5.723585101952381, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 15.721385821294893, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 8.766758687267346, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 13.656027383935498, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 10.557266306097238, 7.330408475910399, 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, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.6931471805599453, 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, 4.624972813284271, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.769774563315189, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.991464547107982, 0.0, 14.795252858233178, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.41610040220442, 0.0, 1.9459101490553132, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.578517662373903, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.748123315783208, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.127701357652087, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 3.6635616461296467, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 7.522400231387125, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.800574088041945, 0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.722561256775933, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.58914919554, 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, 6.515580919909374, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.882801922586371, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 1.6094379124341003, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 4.581130849408909, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.41610040220442, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.16396083649347, 0.0, 21.179781641425222, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.86404994497671, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 8.519614707115528, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.66682536764049, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 4.394449154672439, 0, 0.0, 0.0, 5.961361141082371, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.912654885736052, 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, 0.0, 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, 1.7412592803704001, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 5.723585101952381, 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, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 10.86744400710848, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 13.003493389005124, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 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, 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, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 2.995732273553991, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 4.490536906871891, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 1.0986122886681098, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 9.249945626568541, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 5.390770307485499, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 1.6094379124341003, 2.0794415416798357, 0, 2.5649493574615367, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0, 0.0, 0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 8.819556180104083, 5.723585101952381, 0, 0, 0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 7.16703787691222, 6.198469360840316, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 8.187955574808003, 4.356708826689592, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0.0, 0, 0.0, 5.545177444479562, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 5.10594547390058, 0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.127701357652087, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.30406509320417, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.711235389328078, 4.969640753475787, 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, 0.0, 0.0, 12.641870244772324, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 2.8903717578961645, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 2.70805020110221, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 3.9889840465642745, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 3.8918202981106265, 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, 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, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 2.5649493574615367, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.9384838577066197, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 2.0794415416798357, 0.0, 3.295836866004329, 2.5649493574615367, 0.0, 4.7535901911063645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6888794541139363, 0, 3.871201010907891, 0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 5.53338948872752, 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, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8005740880419454, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 4.23410650459726, 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, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.6931471805599453, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 4.160336650881089, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.280392111322714, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 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, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 5.8858724694518925, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.8636512654486515, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.649511027115099, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.969813299576001, 4.160336650881089, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.769774563315189, 1.791759469228055, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.4680601411351315, 3.6375861597263857, 2.772588722239781, 0.0, 0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 6.515580919909374, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 14.320223773329513, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 4.969640753475787, 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, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.787491742782046, 0.0, 0.0, 0.0, 4.07753744390572, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 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, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 2.9444389791664403, 0.0, 4.518263445217987, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.723585101952381, 0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 4.969640753475787, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 3.295836866004329, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.389689652074694, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 5.2237778411112, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.46286043483228, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 6.437751649736401, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 2.5649493574615367, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.302585092994046, 0.0, 3.4825185607408002, 3.8918202981106265, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0, 0.6931471805599453, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 9.12941640082089, 0.0, 0, 9.70825842102181, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 7.330408475910399, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.410083743328613, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 17.67132443208987, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.089044875446846, 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, 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, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.58914919554, 0.0, 0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.897839799950911, 0.0, 0.0, 3.9889840465642745, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 0.0, 8.114299381106086, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 7.473998211715207, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.2237778411112, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 8.889830023756815, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.769774563315189, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 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, 4.060443010546419, 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, 2.70805020110221, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.4825185607408002, 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, 3.2188758248682006, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.9957322735539913, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 4.30406509320417, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8903717578961645, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 4.66682536764049, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 3.367295829986474, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 1.791759469228055, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.3322045101752034, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.825453896395787, 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, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 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, 14.000476102921468, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.55570332597337, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.007333185232471, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.4849066497880004, 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, 4.06534854782536, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 4.276666119016055, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.581130849408909, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.1354942159291497, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 5.241747015059643, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.86404994497671, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0, 0.0, 4.795790545596741, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6888794541139363, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.153291594497779, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 0.0, 0, 6.86404994497671, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 8.254681213103192, 0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9384838577066197, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.23410650459726, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.7376696182833684, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.26326207653313, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 7.280392111322714, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 6.238324625039507, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.254681213103192, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 6.515580919909374, 4.189654742026425, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.0301047650807, 0.0, 0.0, 0, 4.748123315783208, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.04305126783455, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.382026634673881, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 17.2963129689258, 5.723585101952381, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 9.0716677562808, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.354680732942905, 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, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 5.278114659230517, 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, 4.292158018817389, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.821864234308754, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.475339236566737, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 10.562838386723213, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.605170185988092, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.2958368660043296, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0, 0, 0.0, 15.091313764177306, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253872, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 7.330408475910399, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 0.0, 0, 0, 5.375278407684164, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 4.605170185988092, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 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, 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, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.06087584278487, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.769774563315189, 0.0, 15.373765711403916, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 4.110873864173311, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 4.110873864173311, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.666426688112432, 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, 5.723585101952381, 6.778355426745129, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 11.798655556540702, 0.0, 0.0, 8.661466680572662, 14.56078422264543, 5.58914919554, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 13.372508947253456, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.679743138077019, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 12.19316507080981, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253872, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.8918202981106265, 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, 0.0, 0.0, 3.6635616461296467, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 6.976014914136014, 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, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.491440477371144, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.5834963087817, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 13.031161839818749, 0.0, 7.330408475910399, 0.0, 14.448039936214952, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.1298987149230735, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 3.6375861597263857, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.346437018291705, 0.0, 0.0, 3.4339872044851467, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.666426688112432, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.200409765562088, 3.649511027115099, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 0.0, 0.0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 7.280392111322715, 3.1354942159291497, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4339872044851467, 0, 1.0986122886681098, 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, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 1.791759469228055, 4.23410650459726, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.780743515792329, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.591673732008658, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 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, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 0.0, 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, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 5.8377304471659395, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 2.833213344056216, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.679743138077019, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 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, 2.70805020110221, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 2.302585092994046, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 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, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.709530201312334, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 4.248495242049359, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7369991058576035, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.330733340286331, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.356708826689592, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 1.6094379124341003, 3.2188758248682006, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 4.143134726391533, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.953835426675503, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253877, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 14.2333476270008, 0.0, 0, 0.0, 0, 4.624972813284271, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 5.58914919554, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 5.723585101952381, 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, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 1.7412592803704001, 0.0, 4.825453896395788, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6888794541139363, 0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.532599493153256, 4.828313737302301, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 17.77966004751363, 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, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.258096538021482, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 5.030437921392435, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.15858571841859, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 6.515580919909375, 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, 9.403023816034985, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 7.611264346806929, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0, 4.160336650881089, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 13.743392548226728, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 4.631631038266565, 0.0, 0, 15.21204092325507, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 21.543855076386627, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 9.0716677562808, 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, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 5.476463551931511, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.221747728346623, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.545177444479562, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 15.816668584115448, 8.98107381374378, 14.095447452690943, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 9.146633352553447, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 12.548420714080489, 0.0, 3.4011973816621555, 4.624972813284271, 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, 0.0, 5.723585101952381, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.72358510195238, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.914498771842634, 0, 0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 8.047189562170502, 5.723585101952381, 0, 0, 6.836775589408022, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 4.624972813284271, 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, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.6931471805599453, 2.302585092994046, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.59511985013459, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 2.0794415416798357, 3.0841946160253877, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 5.961361141082371, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.06534854782536, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.1354942159291497, 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, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.101797476893978, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 9.601607147224243, 0.0, 7.652696215340966, 0.0, 0.0, 0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.713572066704308, 0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 2.550898738446989, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.814287157799997, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.8918202981106265, 0.0, 8.307972457136588, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.917171988845775, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 13.288106064224193, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.70805020110221, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.1972245773362196, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 9.406482647787449, 8.105134969404935, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.418840607796598, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 3.649511027115099, 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, 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, 9.210340371976184, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 5.7654376563086, 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, 0.0, 2.9957322735539913, 0, 0, 0, 1.791759469228055, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.8991863767100545, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.295836866004329, 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, 0.0, 0.0, 11.447170203904761, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 6.9558749307258045, 3.9384838577066197, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4011973816621555, 10.559023657635953, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 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, 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, 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, 3.4011973816621555, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 5.723585101952381, 0.0, 4.624972813284271, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 11.266071751323494, 0, 0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.46286043483228, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.995732273553991, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.0689042022202315, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 2.70805020110221, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.66682536764049, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 7.652696215340966, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4965075614664802, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 12.583980576474882, 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, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.356586274672012, 0.0, 0.0, 7.9730554676126895, 0, 0, 4.110873864173311, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 0.0, 5.46286043483228, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.9318256327243257, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 2.772588722239781, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4657359027997265, 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, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 1.7412592803704001, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 6.437751649736401, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 3.0841946160253872, 0, 0.0, 5.723585101952381, 4.110873864173311, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 1.3862943611198906, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 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, 0.6931471805599453, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.8398715690385097, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 4.394449154672439, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 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, 0.0, 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, 1.0986122886681098, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 8.266085260861173, 0.0, 0.0, 8.802445120171846, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 3.044522437723423, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.833213344056216, 0, 0.0, 0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.367295829986474, 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, 1.791759469228055, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.147494476813453, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 3.6375861597263857, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 5.7654376563086, 0.0, 0.0, 0, 3.931825632724326, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 3.4339872044851467, 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, 0.0, 0.0, 4.795790545596741, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.58351893845611, 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, 0.0, 0.0, 3.044522437723423, 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, 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, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 1.0986122886681098, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 1.791759469228055, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 4.828313737302301, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.5649493574615367, 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, 0.0, 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, 0.0, 0, 0.0, 1.3862943611198906, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.110873864173311, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.7654376563086, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0910424533583156, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 1.6094379124341003, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 4.160336650881089, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 2.8398715690385097, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.454347296253507, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 4.442651256490317, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.3862943611198906, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 2.772588722239781, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 7.330408475910399, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.464173594273301, 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, 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, 4.624972813284271, 0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.6390573296152584, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.58351893845611, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.4849066497880004, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030104765080701, 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, 0.0, 0.0, 8.791967689147654, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.302585092994046, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6375861597263857, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.9444389791664403, 4.394449154672439, 0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 7.177178314942233, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.762173934797756, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0794415416798357, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6931471805599453, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 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, 1.0986122886681098, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 3.7612001156935624, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 2.8398715690385097, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.7412592803704001, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 3.0841946160253877, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.1972245773362196, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 2.3978952727983707, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.5263605246161616, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 1.0986122886681098, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.1588830833596715, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.550898738446989, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 1.9459101490553132, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.6094379124341003, 0.0, 1.791759469228055, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.178053830347946, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 3.4825185607408002, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.51085950651685, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 2.302585092994046, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.4657359027997265, 0, 0.0, 0.6931471805599453, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0986122886681098, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 0.6931471805599453, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 3.0841946160253872, 0.0, 0.0, 5.2237778411112, 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, 0.0, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.030437921392435, 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, 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, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.969640753475787, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0, 5.723585101952381, 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, 0.0, 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, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2188758248682006, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 12.575795688609187, 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, 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, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 5.723585101952381, 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, 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, 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, 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, 0.0, 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, 0.0, 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, 0.0, 0.0, 0, 0.0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 4.330733340286331, 0.0, 5.030437921392435, 9.0716677562808, 0.0, 0.0, 0, 5.723585101952381, 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, 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, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
|
[
"varunwachaspati@gmail.com"
] |
varunwachaspati@gmail.com
|
31fbc26c5f2ca35a6766f16bb06e1406b475538c
|
ca7aa979e7059467e158830b76673f5b77a0f5a3
|
/Python_codes/p02797/s574616927.py
|
cbde4f36049a32862b9db2085b2fa2bab691cfb8
|
[] |
no_license
|
Aasthaengg/IBMdataset
|
7abb6cbcc4fb03ef5ca68ac64ba460c4a64f8901
|
f33f1c5c3b16d0ea8d1f5a7d479ad288bb3f48d8
|
refs/heads/main
| 2023-04-22T10:22:44.763102
| 2021-05-13T17:27:22
| 2021-05-13T17:27:22
| 367,112,348
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 298
|
py
|
N,K,S = map(int,input().rstrip().split(" "))
ans = []
if S != 10 ** 9:
for i in range(K):
ans.append(S)
for i in range(N - K):
ans.append(S + 1)
else:
for i in range(K):
ans.append(S)
for i in range(N - K):
ans.append(1)
print(" ".join(map(str,ans)))
|
[
"66529651+Aastha2104@users.noreply.github.com"
] |
66529651+Aastha2104@users.noreply.github.com
|
9095c4054c9f569fbabcf967d83cd232a157ffa1
|
ee5e2e7962c9ca47cde67e493bb193637ce995bb
|
/word-embeddings/fconv.py
|
908a5202b78aafe388b55c1c63f3ceaeda5e092b
|
[] |
no_license
|
xinlux97/topic-aware-CNN-experiments
|
f9affbf0f67b56b9be0f0700e6e7cd30e388fed2
|
e69de73798ec93a13267826b050723050bdc38ca
|
refs/heads/master
| 2022-12-07T04:55:16.240426
| 2020-09-06T23:20:16
| 2020-09-06T23:20:16
| 293,358,406
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 32,879
|
py
|
# Copyright (c) 2017-present, Facebook, Inc.
# All rights reserved.
#
# This source code is licensed under the license found in the LICENSE file in
# the root directory of this source tree. An additional grant of patent rights
# can be found in the PATENTS file in the same directory.
#
# Modified by Shashi Narayan (2018)
# Xin: code for NGTU and word2vec/glove with no padding
import math
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
from fairseq import utils
from fairseq.data import LanguagePairDataset
from fairseq.modules import BeamableMM, GradMultiply, LearnedPositionalEmbedding, LinearizedConvolution
from fairseq.vectordict import vector_dict
from . import FairseqEncoder, FairseqIncrementalDecoder, FairseqModel, register_model, register_model_architecture
@register_model('fconv')
class FConvModel(FairseqModel):
def __init__(self, encoder, decoder):
super().__init__(encoder, decoder)
self.encoder.num_attention_layers = sum(layer is not None for layer in decoder.attention)
@staticmethod
def add_args(parser):
"""Add model-specific arguments to the parser."""
parser.add_argument('--dropout', default=0.1, type=float, metavar='D',
help='dropout probability')
parser.add_argument('--encoder-embed-dim', type=int, metavar='N',
help='encoder embedding dimension')
parser.add_argument('--encoder-layers', type=str, metavar='EXPR',
help='encoder layers [(dim, kernel_size), ...]')
parser.add_argument('--decoder-embed-dim', type=int, metavar='N',
help='decoder embedding dimension')
parser.add_argument('--decoder-layers', type=str, metavar='EXPR',
help='decoder layers [(dim, kernel_size), ...]')
parser.add_argument('--decoder-out-embed-dim', type=int, metavar='N',
help='decoder output embedding dimension')
parser.add_argument('--decoder-attention', type=str, metavar='EXPR',
help='decoder attention [True, ...]')
parser.add_argument('--share-input-output-embed', action='store_true',
help='share input and output embeddings (requires'
' --decoder-out-embed-dim and --decoder-embed-dim'
' to be equal)')
@classmethod
def build_model(cls, args, src_dict, dst_dict):
"""Build a new model instance."""
encoder = FConvEncoder(
src_dict,
embed_dim=args.encoder_embed_dim,
convolutions=eval(args.encoder_layers),
dropout=args.dropout,
max_positions=args.max_source_positions,
)
decoder = FConvDecoder(
dst_dict,
embed_dim=args.decoder_embed_dim,
convolutions=eval(args.decoder_layers),
out_embed_dim=args.decoder_out_embed_dim,
attention=eval(args.decoder_attention),
dropout=args.dropout,
max_positions=args.max_target_positions,
share_embed=args.share_input_output_embed
)
return FConvModel(encoder, decoder)
class FConvEncoder(FairseqEncoder):
"""Convolutional encoder"""
def __init__(self, dictionary, embed_dim=512, max_positions=1024,
convolutions=((512, 3),) * 20, dropout=0.1):
super().__init__(dictionary)
embed_dim = vector_dict.embedding_dim
convolutions=((vector_dict.embedding_dim, 3),) * 20
self.dropout = dropout
self.num_attention_layers = None
self.embed_dim = embed_dim
num_embeddings = len(dictionary)
padding_idx = dictionary.pad()
self.embed_tokens = nn.Embedding.from_pretrained(torch.FloatTensor(vector_dict.embedding[:,:vector_dict.embedding_dim]), freeze=False) # load pre-trained vector
#self.embed_tokens = Embedding(num_embeddings, embed_dim, padding_idx)
#self.embed_tokens.weight.data.copy_(torch.from_numpy(vector_dict.embedding))
#self.embed_tokens.weight.requires_grad = True
self.embed_positions = PositionalEmbedding(
max_positions,
embed_dim,
padding_idx,
left_pad=LanguagePairDataset.LEFT_PAD_SOURCE,
)
in_channels = convolutions[0][0]
# Shashi
self.fc1 = Linear(embed_dim+512, in_channels, dropout=dropout)
self.projections = nn.ModuleList()
self.convolutions = nn.ModuleList()
for (out_channels, kernel_size) in convolutions:
self.projections.append(Linear(in_channels, out_channels)
if in_channels != out_channels else None)
self.convolutions.append(
ConvTBC(in_channels, out_channels * 2, kernel_size,
dropout=dropout)
)
in_channels = out_channels
self.fc2 = Linear(in_channels, embed_dim+512)
self.lay_norm = nn.LayerNorm(embed_dim) # layer nomalization in NGTU
def forward(self, src_tokens, src_lengths, src_doctopic, src_wordtopics):
# embed tokens and positions
# print(self.embed_tokens(src_tokens), self.embed_positions(src_tokens), src_doctopic, src_wordtopics)
# ''' 1)
# src_doctopic: batchsize x 512
# src_wordtopics: batchsize x wordcount x 512
src_doctopic_ext = src_doctopic.unsqueeze(1) # batchsize x 1 x 512
# print(src_doctopic_ext)
src_wordtopics_doctopic = src_wordtopics * src_doctopic_ext # batchsize x wordcount x 512
# print(src_wordtopics_doctopic)
# '''
''' 2)
# src_doctopic: batchsize x 512
# src_wordtopics: batchsize x wordcount x 512
src_doctopic_ext = src_doctopic.unsqueeze(1) # batchsize x 1 x 512
# print(src_doctopic_ext)
src_wordtopics_doctopic = src_wordtopics * src_doctopic_ext # batchsize x wordcount x 512
# print(src_wordtopics_doctopic)
# Normalize src_wordtopics_doctopic (April 29th)
src_wordtopics_doctopic = F.normalize(src_wordtopics_doctopic, p=2, dim=2)
'''
x = self.embed_tokens(src_tokens) + self.embed_positions(src_tokens) # batchsize x wordcount x 512
#word_embedding = torch.FloatTensor(vector_dict.get_embedding(src_tokens.cpu().numpy(), self.embed_dim)).to('cuda')
#x = word_embedding + self.embed_positions(src_tokens) # batchsize x wordcount x 512
# print(x)
# Concat wordtopics*doctopic to (wordembedding+posembedding)
x = torch.cat((x, src_wordtopics_doctopic), 2)
# print(x)
x = F.dropout(x, p=self.dropout, training=self.training)
input_embedding = x
# project to size of convolution
x = self.fc1(x)
# B x T x C -> T x B x C
x = x.transpose(0, 1)
# temporal convolutions
for proj, conv in zip(self.projections, self.convolutions):
residual = x if proj is None else proj(x)
x = F.dropout(x, p=self.dropout, training=self.training)
padding_l = (conv.kernel_size[0] - 1) // 2
padding_r = conv.kernel_size[0] // 2
x = F.pad(x, (0, 0, 0, 0, padding_l, padding_r))
x = conv(x)
# NGTU BEGIN
part_1, part_2 = x[:,:,:self.embed_dim],x[:,:,self.embed_dim:]
part_1 = torch.tanh(part_1)
x = torch.cat([part_1,part_2],dim=2)
x = F.glu(x, dim=2)
x = self.lay_norm(x + residual)
# NGTU END
'''
# original GLU BEGIN
x = F.glu(x, dim=2)
x = (x + residual) * math.sqrt(0.5)
# GLU END
'''
# T x B x C -> B x T x C
x = x.transpose(1, 0)
# project back to size of embedding
x = self.fc2(x)
# scale gradients (this only affects backward, not forward)
x = GradMultiply.apply(x, 1.0 / (2.0 * self.num_attention_layers))
# add output to input embedding for attention
y = (x + input_embedding) * math.sqrt(0.5)
# print(x,y)
return x, y
def max_positions(self):
"""Maximum input length supported by the encoder."""
return self.embed_positions.max_positions()
# original attension
class AttentionLayer(nn.Module):
def __init__(self, conv_channels, embed_dim, bmm=None):
super().__init__()
embed_dim = vector_dict.embedding_dim
# projects from output of convolution to embedding dimension
self.in_projection = Linear(conv_channels, embed_dim+512)
# projects from embedding dimension to convolution size
self.out_projection = Linear(embed_dim+512, conv_channels)
self.bmm = bmm if bmm is not None else torch.bmm
def forward(self, x, target_embedding, encoder_out):
residual = x
# attention
x = (self.in_projection(x) + target_embedding) * math.sqrt(0.5) # d_i
x = self.bmm(x, encoder_out[0]) # d_i*z_i
# softmax over last dim
sz = x.size()
x = F.softmax(x.view(sz[0] * sz[1], sz[2]), dim=1)
x = x.view(sz)
attn_scores = x # a_i_j
x = self.bmm(x, encoder_out[1]) # get c_i
# scale attention output
s = encoder_out[1].size(1)
x = x * (s * math.sqrt(1.0 / s))
# project back
x = (self.out_projection(x) + residual) * math.sqrt(0.5)
return x, attn_scores
def make_generation_fast_(self, beamable_mm_beam_size=None, **kwargs):
"""Replace torch.bmm with BeamableMM."""
if beamable_mm_beam_size is not None:
del self.bmm
self.add_module('bmm', BeamableMM(beamable_mm_beam_size))
'''
# attension with general dot multiply
class AttentionLayer(nn.Module):
def __init__(self, conv_channels, embed_dim, bmm=None):
super().__init__()
# projects from output of convolution to embedding dimension
self.in_projection = Linear(conv_channels, embed_dim+embed_dim)
# projects from embedding dimension to convolution size
self.out_projection = Linear(embed_dim+embed_dim, conv_channels)
self.attension_mul = Linear(embed_dim+embed_dim, embed_dim+embed_dim)
self.bmm = bmm if bmm is not None else torch.bmm
def forward(self, x, target_embedding, encoder_out):
residual = x
# attention
x = (self.in_projection(x) + target_embedding) * math.sqrt(0.5) # d_i
#x = self.bmm(x, encoder_out[0]) # d_i*z_i
x = self.bmm(self.attension_mul(x),encoder_out[0])
# softmax over last dim
sz = x.size()
x = F.softmax(x.view(sz[0] * sz[1], sz[2]), dim=1)
x = x.view(sz)
attn_scores = x # a_i_j
x = self.bmm(x, encoder_out[1]) # get c_i
# scale attention output
s = encoder_out[1].size(1)
x = x * (s * math.sqrt(1.0 / s))
# project back
x = (self.out_projection(x) + residual) * math.sqrt(0.5)
return x, attn_scores
def make_generation_fast_(self, beamable_mm_beam_size=None, **kwargs):
"""Replace torch.bmm with BeamableMM."""
if beamable_mm_beam_size is not None:
del self.bmm
self.add_module('bmm', BeamableMM(beamable_mm_beam_size))
'''
'''
# attension with concat scores
class AttentionLayer(nn.Module):
def __init__(self, conv_channels, embed_dim, bmm=None):
super().__init__()
# projects from output of convolution to embedding dimension
self.in_projection = Linear(conv_channels, embed_dim+embed_dim)
# projects from embedding dimension to convolution size
self.out_projection = Linear(embed_dim+embed_dim, conv_channels)
self.attension_mul = Linear(2*(embed_dim+embed_dim), 1)
self.bmm = bmm if bmm is not None else torch.bmm
def forward(self, x, target_embedding, encoder_out):
residual = x
# attention
x = (self.in_projection(x) + target_embedding) * math.sqrt(0.5) # d_i
#x = self.bmm(x, encoder_out[0]) # d_i*z_i
#x = self.bmm(self.attension_mul(x),encoder_out[0])
enc_out = encoder_out[0].transpose(1,2)
all_batch_x = []
for i in range(x.shape[1]):
single_batch = torch.cat([enc_out,torch.unsqueeze(x[:,1,:],1).repeat(1,enc_out.shape[1],1)],dim=2)
#single_batch = self.attension_mul(single_batch)
all_batch_x.append(single_batch.unsqueeze(2))
all_batch_x = torch.cat(all_batch_x, dim=2)
all_batch_x = self.attension_mul(all_batch_x).squeeze(3)
#all_batch_x = torch.cat(all_batch_x, dim=2)
x = all_batch_x.transpose(1,2)
# softmax over last dim
sz = x.size()
x = F.softmax(x.contiguous().view(sz[0] * sz[1], sz[2]), dim=1)
x = x.view(sz)
attn_scores = x # a_i_j
x = self.bmm(x, encoder_out[1]) # get c_i
# scale attention output
s = encoder_out[1].size(1)
x = x * (s * math.sqrt(1.0 / s))
# project back
x = (self.out_projection(x) + residual) * math.sqrt(0.5)
return x, attn_scores
def make_generation_fast_(self, beamable_mm_beam_size=None, **kwargs):
"""Replace torch.bmm with BeamableMM."""
if beamable_mm_beam_size is not None:
del self.bmm
self.add_module('bmm', BeamableMM(beamable_mm_beam_size))
'''
'''
# attension with Gumbel-Softmax Trick and Re-parameterization Trick
class AttentionLayer(nn.Module):
def __init__(self, conv_channels, embed_dim, bmm=None):
super().__init__()
# projects from output of convolution to embedding dimension
self.in_projection = Linear(conv_channels, embed_dim+embed_dim)
# projects from embedding dimension to convolution size
self.out_projection = Linear(embed_dim+embed_dim, conv_channels)
self.bmm = bmm if bmm is not None else torch.bmm
def sample_gumbel(self, shape, eps=1e-20):
U = torch.rand(shape).cuda()
return -Variable(torch.log(-torch.log(U + eps) + eps))
def gumbel_softmax_sample(self, logits, temperature):
y = logits + self.sample_gumbel(logits.size())
return F.softmax(y / temperature, dim=-1)
def gumbel_softmax(self, logits, temperature):
"""
input: [*, n_class]
return: [*, n_class] an one-hot vector
"""
y = self.gumbel_softmax_sample(logits, temperature)
shape = y.size()
_, ind = y.max(dim=-1)
y_hard = torch.zeros_like(y).view(-1, shape[-1])
y_hard.scatter_(1, ind.view(-1, 1), 1)
y_hard = y_hard.view(*shape)
return (y_hard - y).detach() + y
def forward(self, x, target_embedding, encoder_out):
residual = x
# attention
x = (self.in_projection(x) + target_embedding) * math.sqrt(0.5) # d_i
x = self.bmm(x, encoder_out[0]) # d_i*z_i
# Gumbel Softmax with multi samples
sz = x.size()
# sample for 10 times
all_samles = []
sample_num = 10
for i in range (sample_num):
# Gumbel Softmax
tmp = self.gumbel_softmax(x.view(sz[0] * sz[1], sz[2]), 0.8)
all_samles.append(tmp)
x = torch.sum(torch.cat([tmp.unsqueeze(2) for tmp in all_samles],dim=2)/sample_num,dim=2)
x = x.view(sz)
attn_scores = x # a_i_j
x = self.bmm(x, encoder_out[1]) # get c_i
# scale attention output
s = encoder_out[1].size(1)
x = x * (s * math.sqrt(1.0 / s))
# project back
x = (self.out_projection(x) + residual) * math.sqrt(0.5)
return x, attn_scores
def make_generation_fast_(self, beamable_mm_beam_size=None, **kwargs):
"""Replace torch.bmm with BeamableMM."""
if beamable_mm_beam_size is not None:
del self.bmm
self.add_module('bmm', BeamableMM(beamable_mm_beam_size))
'''
'''
# multihead attension
class AttentionLayer(nn.Module):
def __init__(self, conv_channels, embed_dim, bmm=None):
super().__init__()
self.num_head = 4
# projects from output of convolution to embedding dimension
self.in_projection = Linear(conv_channels, embed_dim+embed_dim)
# projects from embedding dimension to convolution size
self.out_projection = Linear(self.num_head*(embed_dim+embed_dim), conv_channels)
self.bmm = bmm if bmm is not None else torch.bmm
self.multi_head_key = []
self.multi_head_value = []
self.multi_head_query = []
for i in range(self.num_head):
self.multi_head_key.append(Linear(embed_dim+embed_dim, embed_dim+embed_dim).to('cuda'))
self.multi_head_value.append(Linear(embed_dim+embed_dim, embed_dim+embed_dim).to('cuda'))
self.multi_head_query.append(Linear(embed_dim+embed_dim, embed_dim+embed_dim).to('cuda'))
#self.multi_head_fusion = Linear(self.num_head*(embed_dim+embed_dim), embed_dim+embed_dim)
def forward(self, x, target_embedding, encoder_out):
residual = x
# attention
x = (self.in_projection(x) + target_embedding) * math.sqrt(0.5) # d_i
# get new query and key
all_query_result = []
for i in range(self.num_head):
# get new query and key
new_query = self.multi_head_query[i](x)
new_key = self.multi_head_key[i](encoder_out[0].transpose(1,2))
new_key = new_key.transpose(1,2)
new_queried = self.bmm(new_query, new_key)
# softmax over last dim
sz = new_queried.size()
new_queried = F.softmax(new_queried.view(sz[0] * sz[1], sz[2]), dim=1)
new_queried = new_queried.view(sz)
attn_scores = new_queried # a_i_j
# get new values
new_value = self.multi_head_value[i](encoder_out[1])
query_result = self.bmm(new_queried, new_value) # get c_i
# scale attention output
s = encoder_out[1].size(1)
query_result = query_result * (s * math.sqrt(1.0 / s))
all_query_result.append(query_result)
all_query_result = torch.cat(all_query_result,dim=2)
# project back
x = (self.out_projection(all_query_result) + residual) * math.sqrt(0.5)
return x, attn_scores
def make_generation_fast_(self, beamable_mm_beam_size=None, **kwargs):
"""Replace torch.bmm with BeamableMM."""
if beamable_mm_beam_size is not None:
del self.bmm
self.add_module('bmm', BeamableMM(beamable_mm_beam_size))
'''
'''
# addicative attension
class AttentionLayer(nn.Module):
def __init__(self, conv_channels, embed_dim, bmm=None):
super().__init__()
# projects from output of convolution to embedding dimension
self.in_projection = Linear(conv_channels, embed_dim+embed_dim)
# projects from embedding dimension to convolution size
self.out_projection = Linear(embed_dim+embed_dim, conv_channels)
self.attension_add_query = Linear(embed_dim+embed_dim, embed_dim/2)
self.attension_add_key = Linear(embed_dim+embed_dim, embed_dim/2)
self.attension_add_score = Linear(embed_dim/2, 1)
self.bmm = bmm if bmm is not None else torch.bmm
def forward(self, x, target_embedding, encoder_out):
residual = x
# attention
x = (self.in_projection(x) + target_embedding) * math.sqrt(0.5) # d_i
x = self.attension_add_query(x)
#x = self.bmm(x, encoder_out[0]) # d_i*z_i
#x = self.bmm(self.attension_mul(x),encoder_out[0])
enc_out = encoder_out[0].transpose(1,2)
enc_out = self.attension_add_key(enc_out)
all_batch_x = []
for i in range(x.shape[1]):
single_batch = enc_out + torch.unsqueeze(x[:,1,:],1).repeat(1,enc_out.shape[1],1)
#single_batch = self.attension_mul(single_batch)
all_batch_x.append(single_batch.unsqueeze(2))
all_batch_x = torch.cat(all_batch_x, dim=2)
all_batch_x = torch.tanh(all_batch_x)
all_batch_x = self.attension_add_score(all_batch_x).squeeze(3)
#all_batch_x = torch.cat(all_batch_x, dim=2)
x = all_batch_x.transpose(1,2)
# softmax over last dim
sz = x.size()
x = F.softmax(x.contiguous().view(sz[0] * sz[1], sz[2]), dim=1)
x = x.view(sz)
attn_scores = x # a_i_j
x = self.bmm(x, encoder_out[1]) # get c_i
# scale attention output
s = encoder_out[1].size(1)
x = x * (s * math.sqrt(1.0 / s))
# project back
x = (self.out_projection(x) + residual) * math.sqrt(0.5)
return x, attn_scores
'''
class FConvDecoder(FairseqIncrementalDecoder):
"""Convolutional decoder"""
def __init__(self, dictionary, embed_dim=512, out_embed_dim=256,
max_positions=1024, convolutions=((512, 3),) * 20,
attention=True, dropout=0.1, share_embed=False):
super().__init__(dictionary)
embed_dim = vector_dict.embedding_dim
self.embed_dim = embed_dim
convolutions=((vector_dict.embedding_dim, 3),) * 20
self.register_buffer('version', torch.Tensor([2]))
self.dropout = dropout
in_channels = convolutions[0][0]
if isinstance(attention, bool):
# expand True into [True, True, ...] and do the same with False
attention = [attention] * len(convolutions)
if not isinstance(attention, list) or len(attention) != len(convolutions):
raise ValueError('Attention is expected to be a list of booleans of '
'length equal to the number of layers.')
num_embeddings = len(dictionary)
padding_idx = dictionary.pad()
self.embed_tokens = Embedding(num_embeddings, embed_dim, padding_idx)
self.embed_positions = PositionalEmbedding(
max_positions,
embed_dim,
padding_idx,
left_pad=LanguagePairDataset.LEFT_PAD_TARGET,
)
self.fc1 = Linear(embed_dim+512, in_channels, dropout=dropout)
self.projections = nn.ModuleList()
self.convolutions = nn.ModuleList()
self.attention = nn.ModuleList()
self.lay_norm = nn.LayerNorm(embed_dim)
for i, (out_channels, kernel_size) in enumerate(convolutions):
self.projections.append(Linear(in_channels, out_channels)
if in_channels != out_channels else None)
self.convolutions.append(
LinearizedConv1d(in_channels, out_channels * 2, kernel_size,
padding=(kernel_size - 1), dropout=dropout)
)
self.attention.append(AttentionLayer(out_channels, embed_dim)
if attention[i] else None)
in_channels = out_channels
self.fc2 = Linear(in_channels, out_embed_dim)
if share_embed:
assert out_embed_dim == embed_dim, \
"Shared embed weights implies same dimensions " \
" out_embed_dim={} vs embed_dim={}".format(out_embed_dim, embed_dim)
self.fc3 = nn.Linear(out_embed_dim, num_embeddings)
self.fc3.weight = self.embed_tokens.weight
else:
self.fc3 = Linear(out_embed_dim, num_embeddings, dropout=dropout)
def forward(self, prev_output_tokens, encoder_out, src_doctopic, incremental_state=None):
# split and transpose encoder outputs
encoder_a, encoder_b = self._split_encoder_out(encoder_out, incremental_state)
# print(encoder_a.size(), encoder_b.size())
# embed tokens and combine with positional embeddings
x = self._embed_tokens(prev_output_tokens, incremental_state)
x += self.embed_positions(prev_output_tokens, incremental_state)
# print(x.size())
# Add doctopic vector in the decoder
# src_doctopic: batchsize x 512
src_doctopic_ext = src_doctopic.unsqueeze(1) # batchsize x 1 x 512
# print(src_doctopic_ext.size())
src_doctopic_ext = src_doctopic_ext.repeat(1, x.size()[1], 1)
# print(src_doctopic_ext.size())
# Concat doctopic to (wordembedding+posembedding)
x = torch.cat((x, src_doctopic_ext), 2)
# print(x.size())
x = F.dropout(x, p=self.dropout, training=self.training)
target_embedding = x
# print("Before FC1 ", x.size())
# project to size of convolution
x = self.fc1(x)
# print("FC1 ", x.size())
# B x T x C -> T x B x C
x = self._transpose_if_training(x, incremental_state)
# temporal convolutions
avg_attn_scores = None
num_attn_layers = len(self.attention)
for proj, conv, attention in zip(self.projections, self.convolutions, self.attention):
residual = x if proj is None else proj(x)
x = F.dropout(x, p=self.dropout, training=self.training)
x = conv(x, incremental_state)
'''
# original GLU BEGIN
x = F.glu(x, dim=2)
# GLU END
'''
# NGTU BEGIN
part_1, part_2 = x[:,:,:self.embed_dim],x[:,:,self.embed_dim:]
part_1 = torch.tanh(part_1)
x = torch.cat([part_1,part_2],dim=2)
x = F.glu(x, dim=2)
# NGTU END
# attention
if attention is not None:
x = self._transpose_if_training(x, incremental_state)
# print(x.size())
x, attn_scores = attention(x, target_embedding, (encoder_a, encoder_b))
attn_scores = attn_scores / num_attn_layers
if avg_attn_scores is None:
avg_attn_scores = attn_scores
else:
avg_attn_scores.add_(attn_scores)
x = self._transpose_if_training(x, incremental_state)
'''
# original GLU BEGIN
# residual
x = (x + residual) * math.sqrt(0.5)
# GLU END
'''
# NGTU BEGIN
x = self.lay_norm(x + residual)
# NGTU END
# T x B x C -> B x T x C
x = self._transpose_if_training(x, incremental_state)
# print(x.size())
# project back to size of vocabulary
x = self.fc2(x)
x = F.dropout(x, p=self.dropout, training=self.training)
x = self.fc3(x)
return x, avg_attn_scores
def max_positions(self):
"""Maximum output length supported by the decoder."""
return self.embed_positions.max_positions()
def upgrade_state_dict(self, state_dict):
if state_dict.get('decoder.version', torch.Tensor([1]))[0] < 2:
# old models use incorrect weight norm dimension
for i, conv in enumerate(self.convolutions):
# reconfigure weight norm
nn.utils.remove_weight_norm(conv)
self.convolutions[i] = nn.utils.weight_norm(conv, dim=0)
state_dict['decoder.version'] = torch.Tensor([1])
return state_dict
def _embed_tokens(self, tokens, incremental_state):
if incremental_state is not None:
# keep only the last token for incremental forward pass
tokens = tokens[:, -1:]
return self.embed_tokens(tokens)
def _split_encoder_out(self, encoder_out, incremental_state):
"""Split and transpose encoder outputs.
This is cached when doing incremental inference.
"""
cached_result = utils.get_incremental_state(self, incremental_state, 'encoder_out')
if cached_result is not None:
return cached_result
# transpose only once to speed up attention layers
encoder_a, encoder_b = encoder_out
encoder_a = encoder_a.transpose(1, 2).contiguous()
result = (encoder_a, encoder_b)
if incremental_state is not None:
utils.set_incremental_state(self, incremental_state, 'encoder_out', result)
return result
def _transpose_if_training(self, x, incremental_state):
if incremental_state is None:
x = x.transpose(0, 1)
return x
def Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx):
m = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=padding_idx)
m.weight.data.normal_(0, 0.1)
return m
def PositionalEmbedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx, left_pad):
m = LearnedPositionalEmbedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx, left_pad)
m.weight.data.normal_(0, 0.1)
return m
def Linear(in_features, out_features, dropout=0):
"""Weight-normalized Linear layer (input: N x T x C)"""
m = nn.Linear(in_features, out_features)
m.weight.data.normal_(mean=0, std=math.sqrt((1 - dropout) / in_features))
m.bias.data.zero_()
return nn.utils.weight_norm(m)
def LinearizedConv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, dropout=0, **kwargs):
"""Weight-normalized Conv1d layer optimized for decoding"""
m = LinearizedConvolution(in_channels, out_channels, kernel_size, **kwargs)
std = math.sqrt((4 * (1.0 - dropout)) / (m.kernel_size[0] * in_channels))
m.weight.data.normal_(mean=0, std=std)
m.bias.data.zero_()
return nn.utils.weight_norm(m, dim=2)
def ConvTBC(in_channels, out_channels, kernel_size, dropout=0, **kwargs):
"""Weight-normalized Conv1d layer"""
from fairseq.modules import ConvTBC
m = ConvTBC(in_channels, out_channels, kernel_size, **kwargs)
std = math.sqrt((4 * (1.0 - dropout)) / (m.kernel_size[0] * in_channels))
m.weight.data.normal_(mean=0, std=std)
m.bias.data.zero_()
return nn.utils.weight_norm(m, dim=2)
@register_model_architecture('fconv', 'fconv')
def base_architecture(args):
args.encoder_embed_dim = getattr(args, 'encoder_embed_dim', 512)
args.encoder_layers = getattr(args, 'encoder_layers', '[({}, 3)] * 20'.format(512))
args.decoder_embed_dim = getattr(args, 'decoder_embed_dim', 512)
args.decoder_layers = getattr(args, 'decoder_layers', '[({}, 3)] * 20'.format(512))
args.decoder_out_embed_dim = getattr(args, 'decoder_out_embed_dim', 256)
args.decoder_attention = getattr(args, 'decoder_attention', 'True')
args.share_input_output_embed = getattr(args, 'share_input_output_embed', False)
@register_model_architecture('fconv', 'fconv_newsroom')
def fconv_newsroom(args):
base_architecture(args)
args.encoder_embed_dim = 256
args.encoder_layers = '[(256, 3)] * 20'
args.decoder_embed_dim = 256
args.decoder_layers = '[(256, 3)] * 20'
args.decoder_out_embed_dim = 256
@register_model_architecture('fconv', 'fconv_iwslt_de_en')
def fconv_iwslt_de_en(args):
base_architecture(args)
args.encoder_embed_dim = 256
args.encoder_layers = '[(256, 3)] * 4'
args.decoder_embed_dim = 256
args.decoder_layers = '[(256, 3)] * 3'
args.decoder_out_embed_dim = 256
@register_model_architecture('fconv', 'fconv_wmt_en_ro')
def fconv_wmt_en_ro(args):
base_architecture(args)
args.encoder_embed_dim = 512
args.encoder_layers = '[({}, 3)] * 20'.format(512)
args.decoder_embed_dim = 512
args.decoder_layers = '[({}, 3)] * 20'.format(512)
args.decoder_out_embed_dim = 512
@register_model_architecture('fconv', 'fconv_wmt_en_de')
def fconv_wmt_en_de(args):
base_architecture(args)
convs = '[({}, 3)] * 9'.format(512) # first 9 layers have 512 units
convs += ' + [(1024, 3)] * 4' # next 4 layers have 1024 units
convs += ' + [(2048, 1)] * 2' # final 2 layers use 1x1 convolutions
args.encoder_embed_dim = 768
args.encoder_layers = convs
args.decoder_embed_dim = 768
args.decoder_layers = convs
args.decoder_out_embed_dim = 512
@register_model_architecture('fconv', 'fconv_wmt_en_fr')
def fconv_wmt_en_fr(args):
base_architecture(args)
convs = '[({}, 3)] * 6'.format(512) # first 6 layers have 512 units
convs += ' + [(768, 3)] * 4' # next 4 layers have 768 units
convs += ' + [(1024, 3)] * 3' # next 3 layers have 1024 units
convs += ' + [(2048, 1)] * 1' # next 1 layer uses 1x1 convolutions
convs += ' + [(4096, 1)] * 1' # final 1 layer uses 1x1 convolutions
args.encoder_embed_dim = 768
args.encoder_layers = convs
args.decoder_embed_dim = 768
args.decoder_layers = convs
args.decoder_out_embed_dim = 512
|
[
"noreply@github.com"
] |
xinlux97.noreply@github.com
|
8c8de8748aa98261f5fc68b1a8e9557927bf074d
|
e2ab8200b81d7c3d5b0f6bd090aa8c587fe8ae35
|
/linearsearch.py
|
0c7e49593ec4237d76eff4f2f854538710c4b782
|
[] |
no_license
|
Ananth-Adhikarla/Python-Programming
|
d13c320e5d23407acc62842848975051fde2057b
|
b3b03dac771c3c6337c1cd5016ce4f8826e1058d
|
refs/heads/master
| 2020-03-12T04:54:55.975415
| 2018-04-21T08:13:06
| 2018-04-21T08:13:06
| 130,453,799
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 663
|
py
|
"""
Linear Search
"""
def linear_search(dataset):
key = int(input("Enter the key to search in list "))
flag = False
for i in range(len(dataset)):
if(dataset[i] == key):
flag = True
print("Found the key : ", key , " in the index " , i)
break;
if(flag == False):
print("The key you are searching for is not found " )
"""
for i,j in enumerate(dataset):
if(key == j):
return i
"""
l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,12]
print("Original List : ", l )
linear_search(l)
arr = [1,3,9,11,23,44,66,88,102,142,188,192,239,382,492,1120,1900,2500,4392,5854,6543,8292,9999,29122]
print("\n")
print("Original List : ", arr )
linear_search(arr)
|
[
"ananth.adhikarla@gmail.com"
] |
ananth.adhikarla@gmail.com
|
ab2ad605ce880afe56fc9105be7433ff9e0f75da
|
f13acd0d707ea9ab0d2f2f010717b35adcee142f
|
/Others/paken/pakencamp-2018-day2/b.py
|
53715b5e2a203b9598c24c48fae7793384caf6c1
|
[
"CC0-1.0",
"LicenseRef-scancode-public-domain"
] |
permissive
|
KATO-Hiro/AtCoder
|
126b9fe89fa3a7cffcbd1c29d42394e7d02fa7c7
|
bf43320bc1af606bfbd23c610b3432cddd1806b9
|
refs/heads/master
| 2023-08-18T20:06:42.876863
| 2023-08-17T23:45:21
| 2023-08-17T23:45:21
| 121,067,516
| 4
| 0
|
CC0-1.0
| 2023-09-14T21:59:38
| 2018-02-11T00:32:45
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 309
|
py
|
# -*- coding: utf-8 -*-
def main():
n, d = map(int, input().split())
a = sorted(list(map(int, input().split())), reverse=True)
if n < d:
print(0)
else:
members = [0] + a[:(n // d) * d]
print(sum(members[::d]))
if __name__ == '__main__':
main()
|
[
"k.hiro1818@gmail.com"
] |
k.hiro1818@gmail.com
|
ce668581e27c25cea5b5d1ea425782c14a0b9972
|
76248f61de4008133e0f57e61be09fc6acc6bcbe
|
/relativipy/classes/05/ET.py
|
bbaf96856e8f2d4c580a131931995a776f6a1d2e
|
[] |
no_license
|
gausstein/relativipy
|
dd4a5cae0aef28b6f8da8b7705ff644361890242
|
536b78c4d0efee94af1df4672e5376bffdde4c10
|
refs/heads/master
| 2016-09-16T14:18:03.240265
| 2011-03-11T20:51:28
| 2011-03-11T20:51:28
| 1,469,528
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 842
|
py
|
# -*- coding: utf-8 -*-
from sympy import *
from Tensor import *
#from Metric import *
#from Ricci import *
#from Rscalar import *
class ET(Tensor):
def __init__(self, Ric, g, Rs, dim=4, tensortype=(0,2), symbol='G'):
Tensor.__init__(self, symbol, tensortype, dim )
self.g = g
self.Ric = Ric
self.Rs = Rs
self.dim = dim
def dd(self):
r=0
for i in range(self.dim):
for j in range(dim):
r += Ric.dd(i,j) - 0.5*R*g.dd(i,j)
return r
def printing(self, i, j):
self.i = i
self.j = j
return pprint(Eq(Symbol('G_%i%i' % (i,j)), self.dd(i,j)))
def nonzero(self):
print'-'*40
print'Einstein tensor:'
for i in range(self.dim):
for j in range(self.dim):
if self.dd(i,j) !=0:#create a method named value
self.printing(i,j)
print'-'*40
|
[
"gausstein@gmail.com"
] |
gausstein@gmail.com
|
104440a17d17d0cbf6842f048d363baeda375f4a
|
76f3d94b41d560fd803ba64bd00bb3f2ca10767b
|
/env/lib/python2.7/site-packages/selectable/base.py
|
9570a19454695dfc7ee5a556ace3a93031448dc3
|
[] |
no_license
|
Akinrinade/aptoide
|
9877a1e81a259e35453fe4ffe39a56fc9f6a787b
|
bb5468289398c1708712488bc345e6f752e34746
|
refs/heads/master
| 2020-05-18T11:45:33.423178
| 2019-05-05T18:55:42
| 2019-05-05T18:55:42
| 184,386,803
| 0
| 1
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 5,079
|
py
|
"Base classes for lookup creation."
from __future__ import unicode_literals
import operator
import re
from functools import reduce
from django.conf import settings
from django.core.paginator import Paginator, InvalidPage, EmptyPage
from django.http import JsonResponse
from django.db.models import Q, Model
from django.urls import reverse
from django.utils.encoding import smart_text
from django.utils.html import conditional_escape
from django.utils.translation import ugettext as _
from .forms import BaseLookupForm
__all__ = (
'LookupBase',
'ModelLookup',
)
class LookupBase(object):
"Base class for all django-selectable lookups."
form = BaseLookupForm
response = JsonResponse
def _name(cls):
app_name = cls.__module__.split('.')[-2].lower()
class_name = cls.__name__.lower()
name = '%s-%s' % (app_name, class_name)
return name
name = classmethod(_name)
def split_term(self, term):
"""
Split searching term into array of subterms
that will be searched separately.
"""
return term.split()
def _url(cls):
return reverse('selectable-lookup', args=[cls.name()])
url = classmethod(_url)
def get_query(self, request, term):
return []
def get_item_label(self, item):
return smart_text(item)
def get_item_id(self, item):
return smart_text(item)
def get_item_value(self, item):
return smart_text(item)
def get_item(self, value):
return value
def create_item(self, value):
raise NotImplemented()
def format_item(self, item):
"Construct result dictionary for the match item."
result = {
'id': self.get_item_id(item),
'value': self.get_item_value(item),
'label': self.get_item_label(item),
}
for key in settings.SELECTABLE_ESCAPED_KEYS:
if key in result:
result[key] = conditional_escape(result[key])
return result
def paginate_results(self, results, options):
"Return a django.core.paginator.Page of results."
limit = options.get('limit', settings.SELECTABLE_MAX_LIMIT)
paginator = Paginator(results, limit)
page = options.get('page', 1)
try:
results = paginator.page(page)
except (EmptyPage, InvalidPage):
results = paginator.page(paginator.num_pages)
return results
def results(self, request):
"Match results to given term and return the serialized HttpResponse."
results = {}
form = self.form(request.GET)
if form.is_valid():
options = form.cleaned_data
term = options.get('term', '')
raw_data = self.get_query(request, term)
results = self.format_results(raw_data, options)
return self.response(results)
def format_results(self, raw_data, options):
'''
Returns a python structure that later gets serialized.
raw_data
full list of objects matching the search term
options
a dictionary of the given options
'''
page_data = self.paginate_results(raw_data, options)
results = {}
meta = options.copy()
meta['more'] = _('Show more results')
if page_data and page_data.has_next():
meta['next_page'] = page_data.next_page_number()
if page_data and page_data.has_previous():
meta['prev_page'] = page_data.previous_page_number()
results['data'] = [self.format_item(item) for item in page_data.object_list]
results['meta'] = meta
return results
class ModelLookup(LookupBase):
"Lookup class for easily defining lookups based on Django models."
model = None
filters = {}
search_fields = ()
def get_query(self, request, term):
qs = self.get_queryset()
if term:
if self.search_fields:
for t in self.split_term(term):
search_filters = []
for field in self.search_fields:
search_filters.append(Q(**{field: t}))
qs = qs.filter(reduce(operator.or_, search_filters))
return qs
def get_queryset(self):
qs = self.model._default_manager.get_queryset()
if self.filters:
qs = qs.filter(**self.filters)
return qs
def get_item_id(self, item):
return item.pk
def get_item(self, value):
item = None
if value:
value = value.pk if isinstance(value, Model) else value
try:
item = self.get_queryset().get(pk=value)
except (ValueError, self.model.DoesNotExist):
item = None
return item
def create_item(self, value):
data = {}
if self.search_fields:
field_name = re.sub(r'__\w+$', '', self.search_fields[0])
if field_name:
data = {field_name: value}
return self.model(**data)
|
[
"aakinrinade@igc.glbenkian.pt"
] |
aakinrinade@igc.glbenkian.pt
|
1213885197311c64a066c68e8d7564ce1217652b
|
87df068bd46b7a3d2d7f1132bd282fa316271ed9
|
/pgv_example.py
|
50e2f59b7375196587ec7842c325a8b0208abcbf
|
[
"MIT"
] |
permissive
|
MelyPic/labgaif
|
e888a455c28691692f44d06a2b57d40aa90981c6
|
d5e10a8fa9a5117fccab1e73fddd09fddba1001d
|
refs/heads/main
| 2023-07-20T04:57:37.143536
| 2021-08-29T05:32:36
| 2021-08-29T05:32:36
| 392,069,141
| 0
| 0
|
MIT
| 2021-08-30T18:53:21
| 2021-08-02T19:23:03
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 798
|
py
|
from itertools import product
import pygraphviz as pgv
d = pgv.AGraph(compound = "True") # compound allows for edge clipping at clusters
d.add_edges_from(product('ABCD', 'FGH'))
d.add_subgraph(nbunch = 'BC', name = 'clusterBC', style = 'filled', color = 'yellow')
d.add_node('X')
d.add_edge('X', 'B', lhead = 'clusterBC') # lhead does the clipping if compound is true
# ~ d.layout() # unnecessary if "draw" is called next
d.draw('d.png', prog = "dot")
# ~ G = pgv.AGraph(directed=True)
# ~ G.add_node(1)
# ~ G.add_node(2)
# ~ G.add_node(3)
# ~ G.add_node(4)
# ~ G1 = G.subgraph(nbunch=[1,2],name="cluster1")
# ~ G2 = G.subgraph(nbunch=[3,4],name="cluster2")
# ~ G.add_edge(1, 3, ltail = "cluster1")
# ~ G.write("g0.dot")
# ~ G.layout()
# ~ G.write("g1.dot")
# ~ G.draw('g.png', prog = "dot")
|
[
"jose.luis.balcazar@upc.edu"
] |
jose.luis.balcazar@upc.edu
|
1710f51b8d90f4b69bb2ffef7a00b214652a274c
|
3b85d4cb3bc27c73d78eeeae6698d661dfca9353
|
/366A.py
|
3b439d554276da5fb4edfb60c32d6e35bcdd1ff4
|
[] |
no_license
|
nazmul1487/CodeForces-Solution
|
10ab47eafc16e84023683ee6e703a0b15eb883cd
|
813f17a01383d0f64b10c948a386c399a79e353a
|
refs/heads/master
| 2021-07-02T15:12:04.018457
| 2021-02-24T05:29:02
| 2021-02-24T05:29:02
| 224,510,211
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 161
|
py
|
n = input()
a=""
b=""
for i in range(1,n):
if i>1:
a+="that "
if i%2==1:
a+="I hate "
else:
a+="I love "
a+="it"
print(a)
|
[
"nazmulhasannoman111@gmail.com"
] |
nazmulhasannoman111@gmail.com
|
be6b93b9ddc0f94173d7ad47daf9a87992d3e72e
|
d90ce95b904c2ecf2376c8ec87069e8a4ba606e6
|
/Code/SubsectionOfCode/mavutilTest.py
|
e8aae1eee67a60019708091ea2ea2c4c85aac1cb
|
[] |
no_license
|
AZAutonomous/2019_SensingTeam_Code
|
cbdf108718662af498afd13f3a9a1a12db960c67
|
ce5e563d0866b0defb1a95ad446044e86b6e8622
|
refs/heads/master
| 2020-07-29T05:45:32.875934
| 2020-02-07T00:19:50
| 2020-02-07T00:19:50
| 209,688,567
| 0
| 0
| null | 2019-11-09T19:08:01
| 2019-09-20T02:29:47
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,542
|
py
|
from pymavlink import mavutil
import serial
import threading
import os
import sys
def getPos():
global latitude
global longitude
global altitude
global heading
threading.Timer(0.2, getPos).start()
try:
posMsg = pixhawk.recv_match(type="GLOBAL_POSITION_INT", blocking=False, timeout=10.0)
latitude = posMsg.lat
longitude = posMsg.lon
altitude = posMsg.alt
heading = posMsg.hdg
except:
pass
def getAttitude():
global pitch
global roll
global yaw
threading.Timer(0.2, getAttitude).start()
try:
attMsg = pixhawk.recv_match(type="ATTITUDE", blocking=False, timeout=10.0)
pitch = attMsg.pitch
roll = attMsg.roll
yaw = attMsg.yaw
except:
pass
def printTelem():
threading.Timer(1, printTelem).start()
os.system('clear')
print("Latitude: ", latitude)
print("Longitude: ", longitude)
print("Altitude: ", altitude)
print("Heading: ", heading)
print("Roll: ", roll)
print("Pitch: ", pitch)
print("Yaw: ", yaw)
latitude = 0.0
longitude = 0.0
altitude = 0.0
heading = 0.0
roll = 0.0
pitch = 0.0
yaw = 0.0
if (len(sys.argv) != 2):
print("ERROR: Usage: mavutilTest.py <serial_port>")
exit()
mavutil.set_dialect("ardupilotmega")
SERIAL_PORT = str(sys.argv[1]).strip()
try:
pixhawk = mavutil.mavlink_connection(SERIAL_PORT, autoreconnect=True)
except:
print("ERROR: unable to connect to \"", SERIAL_PORT, "\"")
exit()
getPos()
getAttitude()
printTelem()
|
[
"andresbarragan@email.arizona.edu"
] |
andresbarragan@email.arizona.edu
|
bb94e1974d12eb3a54ee4976b7d4394e6f4fa2f2
|
1b90c4af5cafdc0906f358b7dc7749ee0318ec0a
|
/Testcase/_0BackOfGw_Case/_1GateAccount_TestCase.py
|
031020b520f53ccf8b7dd0b75c2fb68752992a9e
|
[] |
no_license
|
qiaohj123/myproject_auto
|
8a63005f7932edd8a48f6d39061586146ac2cea4
|
2cf64a3bdbd462247e4b2587fcf11d6cbec04322
|
refs/heads/master
| 2020-11-28T02:51:45.217860
| 2019-12-24T03:09:27
| 2019-12-24T03:09:27
| 229,686,362
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 6,165
|
py
|
# -*- coding:utf-8 -*-
from rbemp_po.Common.CommonLib import *
from rbemp_po.Pages.BackEndGw_module.GateAccountpage import GateAccountpage
import unittest
from selenium import webdriver
class GateAccount(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.dr = webdriver.Chrome()
self.dr.maximize_window()
self.page = GateAccountpage(self.dr)
self.log = Log()
def tearDown(self):
self.dr.quit()
def test_gateaccount_01(self):
self.log.info('>>> test_gateaccount_01测试用例执行开始：新建通道账户——短信类型')
try:
login(self.dr)
self.page.forward_page_account()
self.log.info('>>> 新建短信通道账户')
self.page.newcreate()
self.log.info('>>> 填写EMP内部账户基本信息')
self.page.page_ele()[3].send_keys(self.page.gate_account_name)
self.page.page_ele()[4].send_keys(self.page.gate_account)
self.page.page_ele()[5].send_keys(self.page.password)
self.page.page_ele()[6].send_keys(self.page.wg_ip)
self.page.page_ele()[7].send_keys(self.page.wg_port)
self.log.info('>>> 填写运营商接入账户基本信息')
self.page.page_ele()[8].send_keys(self.page.cop_id)
self.page.page_ele()[9].send_keys(self.page.cop_pwd)
self.page.page_ele()[11].send_keys(self.page.cop_ip)
self.page.page_ele()[12].send_keys(self.page.cop_port)
self.log.info('>>> 选择后付费')
self.page.charge_forward()
self.log.info('>>> 确认新建')
self.page.commit()
self.log.info('>>> test_gateaccount_01测试用例执行结束：新建通道账户——短信类型，执行成功')
except Exception as e:
self.log.info('>>> test_gateaccount_01测试用例执行结束：新建通道账户——短信类型，执行失败{}'.format(e))
screen_shot(self.dr, 'test_gateaccount_01.png')
raise e
def test_gateaccount_02(self):
self.log.info('>>> test_gateaccount_02测试用例执行开始：新建通道账户——彩信类型')
try:
login(self.dr)
self.page.forward_page_account()
self.log.info('>>> 新建彩信通道账户')
self.page.newcreate()
self.page.page_ele()[0].click()
self.page.page_ele()[1].click()
self.log.info('>>> 填写EMP内部账户基本信息')
self.page.page_ele()[3].send_keys(self.page.cx_gate_account_name)
self.page.page_ele()[4].send_keys(self.page.cx_gate_account)
self.page.page_ele()[5].send_keys(self.page.cx_password)
self.page.page_ele()[6].send_keys(self.page.cx_wg_ip)
self.page.page_ele()[7].send_keys(self.page.cx_wg_port)
self.log.info('>>> 填写运营商接入账户基本信息')
self.page.page_ele()[8].send_keys(self.page.cx_cop_id)
self.page.page_ele()[9].send_keys(self.page.cx_cop_pwd)
self.page.page_ele()[11].send_keys(self.page.cx_cop_ip)
self.page.page_ele()[12].send_keys(self.page.cx_cop_port)
self.log.info('>>> 选择后付费')
self.page.charge_forward()
self.log.info('>>> 确认新建')
self.page.commit()
self.log.info('>>> test_gateaccount_02测试用例执行结束：新建通道账户——彩信类型，执行成功')
except Exception as e:
self.log.info('>>> test_gateaccount_02测试用例执行结束：新建通道账户——彩信类型，执行失败{}'.format(e))
screen_shot(self.dr, 'test_gateaccount_02.png')
raise e
def test_gateaccount_03(self):
self.log.info('>>> test_gateaccount_03测试用例执行开始：新建通道账户——富信类型')
try:
login(self.dr)
self.page.forward_page_account()
self.log.info('>>> 新建富信通道账户')
self.page.newcreate()
self.log.info('>>> 填写EMP内部账户基本信息')
self.page.page_ele()[3].send_keys(self.page.fx_gate_account_name)
self.page.page_ele()[4].send_keys(self.page.fx_gate_account)
self.page.page_ele()[5].send_keys(self.page.fx_password)
self.page.page_ele()[6].send_keys(self.page.fx_wg_ip)
self.page.page_ele()[7].send_keys(self.page.fx_wg_port)
self.log.info('>>> 填写运营商接入账户基本信息')
self.page.page_ele()[8].send_keys(self.page.fx_cop_id)
self.page.page_ele()[9].send_keys(self.page.fx_cop_pwd)
self.page.page_ele()[11].send_keys(self.page.fx_cop_ip)
self.page.page_ele()[12].send_keys(self.page.fx_cop_port)
self.log.info('>>> 选择后付费')
self.page.charge_forward()
self.log.info('>>> 确认新建')
self.page.commit()
self.log.info('>>> test_gateaccount_03测试用例执行结束：新建通道账户——彩信类型，执行成功')
except Exception as e:
self.log.info('>>> test_gateaccount_03测试用例执行结束：新建通道账户——彩信类型，执行失败{}'.format(e))
screen_shot(self.dr, 'test_gateaccount_03.png')
raise e
def test_gateaccount_04(self):
self.log.info('>>> test_gateaccount_04测试用例执行开始：通道账号绑定通道号码')
try:
login(self.dr)
self.page.forward_page_account()
self.log.info('>>> 绑定三网通道号码')
self.page.bind_gate()
self.log.info('>>> test_gateaccount_04测试用例执行结束：通道账号绑定通道号码，执行成功')
except Exception as e:
self.log.warning('>>> test_gateaccount_04测试用例执行结束：通道账号绑定通道号码，执行失败{}'.format(e))
screen_shot(self.dr, 'test_gateaccount_04.png')
raise e
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
|
[
"2920143453@qq.com"
] |
2920143453@qq.com
|
3e43f9b2458f2b095c64f00e5a2e10b8f6fbccc6
|
cca3f6a0accb18760bb134558fea98bb87a74806
|
/abc149/E/main.py
|
e76c6169abe19abed9ce53d21434c44e78ae17a3
|
[] |
no_license
|
Hashizu/atcoder_work
|
5ec48cc1147535f8b9d0f0455fd110536d9f27ea
|
cda1d9ac0fcd56697ee5db93d26602dd8ccee9df
|
refs/heads/master
| 2023-07-15T02:22:31.995451
| 2021-09-03T12:10:57
| 2021-09-03T12:10:57
| 382,987,918
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 625
|
py
|
#!/usr/bin/env python3
import sys
def solve(N: int, M: int, A: "List[int]"):
return
# Generated by 1.1.6 https://github.com/kyuridenamida/atcoder-tools (tips: You use the default template now. You can remove this line by using your custom template)
def main():
def iterate_tokens():
for line in sys.stdin:
for word in line.split():
yield word
tokens = iterate_tokens()
N = int(next(tokens)) # type: int
M = int(next(tokens)) # type: int
A = [int(next(tokens)) for _ in range(N)] # type: "List[int]"
solve(N, M, A)
if __name__ == '__main__':
main()
|
[
"athenenoctus@gmail.com"
] |
athenenoctus@gmail.com
|
bafc251a7929a86e5c993f1ca9a6bb7b9bafef3c
|
b547f0ef3eef68cd5ae65a1daf9d4334e77482da
|
/euler 13_digit finder summer.py
|
ed5f95f35fae34911801b6236f2b0305d0f3b65e
|
[] |
no_license
|
Justintc217/recursiveparadox
|
643585cda69df8d48baac1ec0183bf48d302b771
|
4e3075f6177df084e4e6bb03a50f3b3eb09016ca
|
refs/heads/master
| 2021-01-12T11:52:54.147621
| 2017-11-20T04:54:06
| 2017-11-20T04:54:06
| 69,512,714
| 0
| 1
| null | 2016-10-06T01:37:16
| 2016-09-28T23:44:30
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 5,592
|
py
|
# goal: find first 10 digits of these 100 50-digit numbers summed together
cat = ('''37107287533902102798797998220837590246510135740250
46376937677490009712648124896970078050417018260538
74324986199524741059474233309513058123726617309629
91942213363574161572522430563301811072406154908250
23067588207539346171171980310421047513778063246676
89261670696623633820136378418383684178734361726757
28112879812849979408065481931592621691275889832738
44274228917432520321923589422876796487670272189318
47451445736001306439091167216856844588711603153276
70386486105843025439939619828917593665686757934951
62176457141856560629502157223196586755079324193331
64906352462741904929101432445813822663347944758178
92575867718337217661963751590579239728245598838407
58203565325359399008402633568948830189458628227828
80181199384826282014278194139940567587151170094390
35398664372827112653829987240784473053190104293586
86515506006295864861532075273371959191420517255829
71693888707715466499115593487603532921714970056938
54370070576826684624621495650076471787294438377604
53282654108756828443191190634694037855217779295145
36123272525000296071075082563815656710885258350721
45876576172410976447339110607218265236877223636045
17423706905851860660448207621209813287860733969412
81142660418086830619328460811191061556940512689692
51934325451728388641918047049293215058642563049483
62467221648435076201727918039944693004732956340691
15732444386908125794514089057706229429197107928209
55037687525678773091862540744969844508330393682126
18336384825330154686196124348767681297534375946515
80386287592878490201521685554828717201219257766954
78182833757993103614740356856449095527097864797581
16726320100436897842553539920931837441497806860984
48403098129077791799088218795327364475675590848030
87086987551392711854517078544161852424320693150332
59959406895756536782107074926966537676326235447210
69793950679652694742597709739166693763042633987085
41052684708299085211399427365734116182760315001271
65378607361501080857009149939512557028198746004375
35829035317434717326932123578154982629742552737307
94953759765105305946966067683156574377167401875275
88902802571733229619176668713819931811048770190271
25267680276078003013678680992525463401061632866526
36270218540497705585629946580636237993140746255962
24074486908231174977792365466257246923322810917141
91430288197103288597806669760892938638285025333403
34413065578016127815921815005561868836468420090470
23053081172816430487623791969842487255036638784583
11487696932154902810424020138335124462181441773470
63783299490636259666498587618221225225512486764533
67720186971698544312419572409913959008952310058822
95548255300263520781532296796249481641953868218774
76085327132285723110424803456124867697064507995236
37774242535411291684276865538926205024910326572967
23701913275725675285653248258265463092207058596522
29798860272258331913126375147341994889534765745501
18495701454879288984856827726077713721403798879715
38298203783031473527721580348144513491373226651381
34829543829199918180278916522431027392251122869539
40957953066405232632538044100059654939159879593635
29746152185502371307642255121183693803580388584903
41698116222072977186158236678424689157993532961922
62467957194401269043877107275048102390895523597457
23189706772547915061505504953922979530901129967519
86188088225875314529584099251203829009407770775672
11306739708304724483816533873502340845647058077308
82959174767140363198008187129011875491310547126581
97623331044818386269515456334926366572897563400500
42846280183517070527831839425882145521227251250327
55121603546981200581762165212827652751691296897789
32238195734329339946437501907836945765883352399886
75506164965184775180738168837861091527357929701337
62177842752192623401942399639168044983993173312731
32924185707147349566916674687634660915035914677504
99518671430235219628894890102423325116913619626622
73267460800591547471830798392868535206946944540724
76841822524674417161514036427982273348055556214818
97142617910342598647204516893989422179826088076852
87783646182799346313767754307809363333018982642090
10848802521674670883215120185883543223812876952786
71329612474782464538636993009049310363619763878039
62184073572399794223406235393808339651327408011116
66627891981488087797941876876144230030984490851411
60661826293682836764744779239180335110989069790714
85786944089552990653640447425576083659976645795096
66024396409905389607120198219976047599490197230297
64913982680032973156037120041377903785566085089252
16730939319872750275468906903707539413042652315011
94809377245048795150954100921645863754710598436791
78639167021187492431995700641917969777599028300699
15368713711936614952811305876380278410754449733078
40789923115535562561142322423255033685442488917353
44889911501440648020369068063960672322193204149535
41503128880339536053299340368006977710650566631954
81234880673210146739058568557934581403627822703280
82616570773948327592232845941706525094512325230608
22918802058777319719839450180888072429661980811197
77158542502016545090413245809786882778948721859617
72107838435069186155435662884062257473692284509516
20849603980134001723930671666823555245252804609722
53503534226472524250874054075591789781264330331690''')
553-737-623-0
sol = 0
for start in range(0 , 50 , 1):
dig = 0
for x in range (1 , 101 , 1):
y = 51 * x - 2 - start
adr = int(cat[y])
dig = dig + adr
print(dig)
qdum = 10**(start) * dig
print(qdum)
sol = sol + qdum
print(sol)
|
[
"noreply@github.com"
] |
Justintc217.noreply@github.com
|
4a2fa58066a361efa31eceb89fb89ecbcd87e6a2
|
e3caef80d8af92cc5494b6925719b873965c7d82
|
/Garbage_FlyAI/model.py
|
7cf0340b77a9df72747505037b73c81776189891
|
[] |
no_license
|
passionzhan/flyai_contest
|
1791312bb5787b68f1d14b3e7e1e6c1293b997c2
|
45d0b7d37c515e90ac355be406be5b04e7b250cf
|
refs/heads/master
| 2020-06-18T16:01:01.817263
| 2019-12-17T03:17:13
| 2019-12-17T03:17:13
| 196,356,962
| 6
| 2
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,356
|
py
|
# -*- coding: utf-8 -*
import os
from flyai.model.base import Base
from keras.engine.saving import load_model
from path import MODEL_PATH
KERAS_MODEL_NAME = "model.h5"
class Model(Base):
def __init__(self, dataset):
self.dataset = dataset
self.model_path = os.path.join(MODEL_PATH, KERAS_MODEL_NAME)
if os.path.exists(self.model_path):
self.model = load_model(self.model_path)
'''
评估一条数据
'''
def predict(self, **data):
if self.model is None:
self.model = load_model(self.model_path)
data = self.model.predict(self.dataset.predict_data(**data))
data = self.dataset.to_categorys(data)
return data
'''
评估的时候会调用该方法实现评估得分
'''
def predict_all(self, datas):
if self.model is None:
self.model = load_model(self.model_path)
labels = []
for data in datas:
data = self.model.predict(self.dataset.predict_data(**data))
data = self.dataset.to_categorys(data)
labels.append(data)
return labels
'''
保存模型的方法
'''
def save_model(self, model, path, name=KERAS_MODEL_NAME, overwrite=False):
super().save_model(model, path, name, overwrite)
model.save(os.path.join(path, name))
|
[
"9824373@qq.com"
] |
9824373@qq.com
|
17736c42adf8ba9e2d97ddaa9e38369985c56281
|
8f1f94c777e14d3b02f3590cca32318ed1ae345d
|
/currency/apps/currency_processor/tests/tests_processor.py
|
d76d67991a10569ccb2441a9271c3082cf6f556a
|
[] |
no_license
|
rizkiihza/currency
|
8ee617826a10b155dae8bbb7b22efe4e2f5c965b
|
eaff557e20ab1ce41d9a2063330ce969c5666c68
|
refs/heads/master
| 2020-04-22T16:29:08.780310
| 2019-02-17T04:59:20
| 2019-02-17T04:59:20
| 170,509,040
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 7,255
|
py
|
from django.apps import apps
from django.test import TestCase
from django.utils import timezone
from datetime import timedelta
from currency.apps.currency_processor.processor.rate_processor import RateProcessor
from currency.apps.currency_processor.processor.rate_watched_processor import RateWatchedProcessor
from currency.apps.currency_processor.constants import AGGREGATION_PERIOD
User = apps.get_model("currency_processor", "User")
RateWatched = apps.get_model("currency_processor", "RateWatched")
Rate = apps.get_model("currency_processor", "Rate")
class RateProcessorTestFullData(TestCase):
def setUp(self):
self.currency_from = "USD"
self.currency_to = "IDR"
self.value = 15000
self.today = timezone.now().date()
for day in range(AGGREGATION_PERIOD):
date = self.today - timedelta(days=day)
Rate.objects.create(currency_from=self.currency_from, currency_to=self.currency_to, value=self.value,
date=date)
self.rates = Rate.objects.all()
def test_number_of_rate(self):
self.assertEqual(len(self.rates), AGGREGATION_PERIOD)
def test_get_current_rate_data(self):
rate = RateProcessor.get_current_rate_data(self.currency_from, self.currency_to, self.today)
self.assertTrue(rate is not None)
self.assertEqual(rate.currency_from, self.currency_from)
self.assertEqual(rate.currency_to, self.currency_to)
self.assertEqual(rate.value, self.value)
self.assertEqual(rate.date, self.today)
def test_get_aggregate_period_data(self):
rates = RateProcessor.get_aggregate_period_data(self.currency_from, self.currency_to, self.today)
self.assertEqual(len(rates), AGGREGATION_PERIOD)
def test_average_data(self):
rates = RateProcessor.get_aggregate_period_data(self.currency_from, self.currency_to, self.today)
average = RateProcessor.calculate_aggregate_period_average(rates)
self.assertEqual(average, self.value)
def test_variance_data(self):
rates = RateProcessor.get_aggregate_period_data(self.currency_from, self.currency_to, self.today)
variance = RateProcessor.calculate_aggregate_period_variance(rates)
self.assertEqual(variance, 0)
def test_get_historical_data(self):
historical_data = RateProcessor.get_historical_data(self.currency_from, self.currency_to, self.today)
self.assertEqual(len(historical_data), AGGREGATION_PERIOD)
class RateProcessorTestEmptyData(TestCase):
def setUp(self):
self.currency_from = "USD"
self.currency_to = "IDR"
self.today = timezone.now().date()
def test_number_of_rate(self):
rates = Rate.objects.all()
self.assertEqual(len(rates), 0)
def test_current_rate_data(self):
with self.assertRaises(Exception):
RateProcessor.get_current_rate_data(self.currency_from, self.currency_to, self.today)
def test_get_aggregate_period_data(self):
with self.assertRaises(Exception):
RateProcessor.get_aggregate_period_data(self.currency_from, self.currency_to, self.today)
def test_calculate_average_data(self):
rates = None
with self.assertRaises(Exception):
rates = RateProcessor.get_aggregate_period_data(self.currency_from, self.currency_to, self.today)
with self.assertRaises(Exception):
average = RateProcessor.calculate_aggregate_period_average(rates)
def test_calculate_variance_data(self):
rates = None
with self.assertRaises(Exception):
rates = RateProcessor.get_aggregate_period_data(self.currency_from, self.currency_to, self.today)
with self.assertRaises(Exception):
rates = RateProcessor.calculate_aggregate_period_average(rates)
def test_get_historical_data(self):
historical_data = RateProcessor.get_historical_data(self.currency_from, self.currency_to, self.today)
self.assertEqual(len(historical_data), 0)
class RateWatchedProcessorTestEmptyData(TestCase):
def setUp(self):
self.user = User.objects.create(user_id=1, name="Rizki Ihza")
def test_rate_watched_count(self):
rates_watched = RateWatched.objects.filter(user=self.user)
self.assertEqual(len(rates_watched), 0)
def test_get_all_watched_rate_data_of_user(self):
today = timezone.now().today()
watchlist_data = RateWatchedProcessor.get_all_watched_rate_data_of_user(self.user, today)
self.assertTrue('date' in watchlist_data)
self.assertEqual(watchlist_data['date'], today)
self.assertEqual(len(watchlist_data['data']), 0)
def test_remove_watched_rate(self):
currency_from = "USD"
currency_to = "IDR"
user_id = self.user
with self.assertRaises(Exception):
rate_watched = RateWatchedProcessor.remove_rate_from_watched_rate(user_id, currency_from, currency_to)
class RateWatchedProcessorTestFullData(TestCase):
def setUp(self):
self.user = User.objects.create(user_id=1, name="Rizki Ihza")
self.currency_from = "USD"
self.currency_to = "IDR"
self.value = 15000
self.today = timezone.now().date()
self.rate_watched = RateWatched.objects.create(user=self.user, currency_from=self.currency_from,
currency_to=self.currency_to)
for day in range(AGGREGATION_PERIOD):
Rate.objects.create(currency_from=self.currency_from, currency_to=self.currency_to,
value=self.value, date=self.today - timedelta(days=day))
def test_rate_watched_amount(self):
rates_watched = RateWatched.objects.filter(user=self.user)
self.assertEqual(len(rates_watched), 1)
def test_get_all_watched_rate_data_of_user(self):
watchlist_data = RateWatchedProcessor.get_all_watched_rate_data_of_user(self.user, self.today)
self.assertTrue('date' in watchlist_data)
self.assertEqual(watchlist_data['date'], self.today)
self.assertEqual(len(watchlist_data['data']), 1)
rate_data = watchlist_data['data'][0]
average_tag = "%d-day avg" % (AGGREGATION_PERIOD)
variance_tag = "%d-day variance" % (AGGREGATION_PERIOD)
self.assertEqual(rate_data['rate'], self.value)
self.assertEqual(rate_data[average_tag], self.value)
self.assertEqual(rate_data[variance_tag], 0)
def test_remove_rate_from_watched_rate(self):
currency_from = self.currency_from
currency_to = self.currency_to
user_id = self.user.user_id
initial_rate_watched_count = len(RateWatched.objects.all())
rate_watched = RateWatchedProcessor.remove_rate_from_watched_rate(user_id, currency_from, currency_to)
self.assertEqual(rate_watched.user, self.user)
self.assertEqual(rate_watched.currency_from, self.currency_from)
self.assertEqual(rate_watched.currency_to, self.currency_to)
final_rate_watched_count = len(RateWatched.objects.all())
self.assertEqual(final_rate_watched_count+1, initial_rate_watched_count)
|
[
"rizki.ihza@gmail.com"
] |
rizki.ihza@gmail.com
|
7cb60478220ec961a16fc14a04aec13046b2820f
|
c6e128d371af378fdb0dcf2cdbdd1648bd2ec1de
|
/04_test_templat/SConstruct
|
76533c503eee8381db4d48f4662fa795651b4470
|
[] |
no_license
|
qshan/cpptest_qshan
|
a1c0cd7118fcf1eaf07ee4c78d9680b3776383d2
|
d7825d98ac00ca6846a86f697c4fda257307d32d
|
refs/heads/master
| 2022-03-06T01:28:20.067791
| 2022-02-24T16:56:35
| 2022-02-24T16:56:35
| 72,749,993
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 2,500
|
#good doc #https://scons.org/doc/production/HTML/scons-user.html#app-functions
#Library('',[])
#Library('TestSharedLib', ['../src_shared/test_shared.c'])
#Library('TestSharedLib', ['../src_shared/test_shared.c'] ,CPPPATH=['../include'])
#Program('',[])
#Program('test' ,['../src/test.c' ,CPPPATH=['../src' ,'../scr_shared' ,'../include'] ,['../src/say_hello.c'] ,LIBS=['TestSharedLib'] ,LIBPATH=['.'])
#Program('test' ,['../src/test.c' ,'../src/say_hello.c'] ,CPPPATH=['../include'] ,LIBS=['TestSharedLib'] ,LIBPATH=['.'])
#SConstruct
#env = Environment(CC='gcc' ,CCFLAGS=' -O2 -Wall -g' ,CPPDEFINES=['MyDefine'])
#
#env = Environment(CC='gcc')
#env = Environment(CXX='g++')
env = Environment(CC='clang')
#env = Environment(CXX='clang++')
env.Append(CXX='clang++')
#
#env.BuildDir('buildpath' ,'src')
#
#env.Append(CCFLAGS=' -Wall -g')
#env.Append(CCFLAGS=' -O2 -Wall -g')
env.Append(CCFLAGS=' -O2 -Wall -g')
env.Append(CFLAGS=' -O2 -Wall -g')
#
#TODO#worked
env.Append(CCFLAGS=' -DPRINT_DEBUG_ENABLE=1')
env.Append(CFLAGS=' -DPRINT_DEBUG_ENABLE=1')
#
env.Replace(CC='clang')
env.Replace(CXX='clang++')
#
env.Prepend(CPPDEFINES=['MyFirstDefine00'])
env.Append(CPPDEFINES=['MyDefine02'])
env.Append(MyVariableAdded01=['MyVariableAdded01'])
print("MyVariableAdded01 = %s" % env['MyVariableAdded01'])
#
opt = env.Clone(CCFLAGS=[' -O2'])
opt = env.Clone(CFLAGS=[' -O2'])
dbg = env.Clone(CCFLAGS=[' -Wall -g'])
dbg = env.Clone(CFLAGS=[' -Wall -g'])
#
#o = opt.Object('test-o' ,['foo.c'])
#opt.Program(o)
##
#d = dbg.Object('test-d' ,['foo.c'])
#dbg.Program(d)
Export ('env')
#Export ("opt", "dbg")
#Export ('opt dbg')
Export ('opt', 'dbg')
#Export ('dbg')
#check the env setting here
print("[env.CC] is %s" % env['CC'])
print("[env.CXX] is %s" % env['CXX'])
print("[env.CCFLAGS] is %s" % env['CCFLAGS'])
print("[env.CFLAGS] is %s" % env['CFLAGS'])
objs = []
header_file_path = []
# , variant_dir='build_sc'
objs.append( SConscript(['./test_main/SConscript'] ,exports='env') )
objs.append( SConscript(['./libs_shared/shared/SConscript'] , exports='env') )
objs.append( SConscript(['./libs/practice/SConscript'] , exports='env') )
objs.append( SConscript(['./libs/say_hello/SConscript'] , exports='env') )
#env.Program('test' , objs)
env.Program('test_run'
,objs
,CPPPATH=[
# './include'
# ,'./libs/shared/header'
# ,'./libs/say_hello/header'
# ,'./libs/practice/header'
])
|
[
"frankqs0304@hotmail.com"
] |
frankqs0304@hotmail.com
|
|
41318527630efa3a7ec49846da7799fb97722c02
|
236ded75aefcf965c582538f1b56d21b161cd3c5
|
/trustery/testDir/callct836.py
|
c0f8191b3a15ac5b79b212f10fcf4f35ba2329e6
|
[] |
no_license
|
rogerioita/ICPChain
|
7fc1c7c5df289ed31fd2ad71cee400eac3d253cb
|
87f2b001f5297396be6cb3aa9dd0c42236587038
|
refs/heads/master
| 2023-03-10T20:57:49.479052
| 2021-02-16T16:27:23
| 2021-02-16T16:27:23
| 336,806,143
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 60
|
py
|
#!/usr/bin/env python
import os
os.system('node ct836.js')
|
[
"rogerio.santos@ga.ita.br"
] |
rogerio.santos@ga.ita.br
|
a9dc59d29ac6dda0c42dd59a36f6741176791d58
|
71e30ebb56ba12516b40231620f4eb5d62cd0551
|
/test/test_linuxCNC_formatter.py
|
dd3b28093f78c98adfc7a243805058c70f295a01
|
[
"Unlicense"
] |
permissive
|
MrSamuelLaw/sherline_lathe
|
ab370e9ee85f32cb07fa77524ff8b88e508c4eff
|
7e5d0e38ac72c96587f4e7fe2ffa7e2d03b7ff32
|
refs/heads/master
| 2020-12-22T12:20:06.349889
| 2020-10-29T15:33:22
| 2020-10-29T15:33:22
| 236,777,585
| 0
| 0
|
Unlicense
| 2020-10-29T15:33:23
| 2020-01-28T16:10:35
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 4,773
|
py
|
#!/usr/bin/env python
from linuxCNC_formatter import linuxCNCLatheFormatter
import unittest
from os import path
from inspect import cleandoc
class test_linuxCNCLatheFormatter(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.lf = linuxCNCLatheFormatter()
def loadTestFile(self, fname="nc_no_edits.nc"):
path_ = path.join('./test/nc_test_files', fname)
with open(path_, 'r') as inFile:
return inFile.read()
def test_init(self):
self.assertTrue(self.lf._comment_flags)
def test_parse_text(self):
text = self.loadTestFile()
self.lf.parse_text(text)
with self.assertRaises(AttributeError):
self.lf.parse_text(text)
self.lf.clear()
self.lf.parse_text(text)
def test_find_B_cmds(self):
with self.assertRaises(AttributeError):
self.lf.find_B_cmds()
self.lf.parse_text(self.loadTestFile())
res = self.lf.find_B_cmds()
self.assertTrue(res)
def test_set_units(self):
with self.assertRaises(ValueError):
self.lf.set_units('nan')
self.lf.set_units('IN')
with self.assertRaises(AttributeError):
self.lf.set_units('mm')
def test_set_offset(self):
with self.assertRaises(ValueError):
self.lf.set_offset("G59.1")
self.lf.set_offset('G54')
with self.assertRaises(AttributeError):
self.lf.set_offset('G55')
def test_fix_B_cmds(self):
# assert it checks for non right angles
with self.assertRaises(ValueError):
self.lf.parse_text("B89.")
self.lf.fix_B_cmds()
self.lf.clear()
# assert it recognizes right angles
okays = cleandoc(
"""
B0.
B90.
B90.
B180.
B270.
"""
)
self.lf.parse_text(okays)
self.lf.fix_B_cmds()
# assert that it can handle empty lists
self.lf.clear()
self.lf.parse_text("G59")
self.lf.fix_B_cmds()
def test_find_T_cmds(self):
with self.assertRaises(AttributeError):
self.lf.find_T_cmds()
self.lf.parse_text(self.loadTestFile())
res = self.lf.find_T_cmds()
self.assertTrue(res)
def test_fix_T_cmds(self):
txt = cleandoc(
"""
T101.8
T505.5
"""
)
self.lf.parse_text(txt)
self.lf.fix_T_cmds()
def test_find_T_swap_cmds(self):
self.lf.parse_text('M6')
res = self.lf.find_T_swap_cmds()
self.assertTrue(res)
def test_find_T_offset_cmds(self):
self.lf.parse_text('G43')
res = self.lf.find_T_offset_cmds()
self.assertTrue(res)
def test_fix_T_change(self):
self.lf.parse_text(self.loadTestFile(
fname='Pin2.nc'
))
self.lf.fix_T_changes()
len1 = len(self.lf.parsed_text)
self.lf.fix_T_changes()
len2 = len(self.lf.parsed_text)
self.assertEqual(len1, len2)
def test_find_eof_cmds(self):
self.lf.parse_text('M2')
res = self.lf.find_eof_cmds()
self.assertTrue(res)
def test_fix_eof_cmds(self):
self.lf.parse_text(self.loadTestFile())
self.lf.fix_eof_cmds()
def test_find_S_cmds(self):
self.lf.parse_text(self.loadTestFile())
res = self.lf.find_S_cmds()
self.assertTrue(res)
def test_fix_S_cmds(self):
self.lf.parse_text(self.loadTestFile())
self.lf.fix_S_changes()
len1 = len(self.lf.parsed_text)
self.lf.fix_S_changes()
len2 = len(self.lf.parsed_text)
self.assertEqual(len1, len2)
def test_fix_eof_symbols(self):
self.lf.parse_text(self.loadTestFile())
self.lf.fix_eof_symbols()
def test_next_line_code(self):
self.lf.parse_text(self.loadTestFile())
self.lf.next_line_code(5)
def test_fix_safety_line(self):
self.lf.parse_text(self.loadTestFile())
self.lf.set_units('in')
self.lf.set_offset('G54')
self.lf.fix_safety_line()
def test_remove_N_cmds(self):
self.lf.parse_text(self.loadTestFile())
self.lf.remove_N_cmds()
# verify that remove_N_cmds removed all the N_cmds
self.assertFalse(
any([x for x in self.lf.parsed_text if (x[1] == 'code') and ('N' in x[0])])
)
def test_insert_N_cmds(self):
self.lf.parse_text(self.loadTestFile())
self.lf.insert_N_cmds()
def test_format_file(self):
formatted = self.lf.auto_format(
self.loadTestFile(),
'in',
'G55'
)
|
[
"samuel.law2@gmail.com"
] |
samuel.law2@gmail.com
|
dbf6d153ee58f9f0502bccc4e305ad490011da1a
|
7a1b08c64b29522d4bbb913475275c1bc8ad61a4
|
/labo/resultlabo23.py
|
1dfee5d83c5cd7567f5c2d07058ea0435d50f19c
|
[
"MIT"
] |
permissive
|
erichilarysmithsr/time-track
|
8f84d4cc92cebaedce550b3741982d204e734a6c
|
dc0a7b63c937d561309f9b1c84af65fb581a8e18
|
refs/heads/master
| 2023-03-27T08:07:46.717221
| 2021-03-30T16:45:50
| 2021-03-30T16:45:50
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 41,686
|
py
|
#!/usr/bin/python3
# -*-coding:utf-8-*-
from tkinter import *
import tkinter
from tkinter import messagebox
import os
import subprocess
import platform
import time
def sheetLabo():
"""
For openning file at pdf
format with a bit prog-sys code.
For Linux, Windows and MAC.
"""
becall = platform.system()
print(platform.system())
if becall == 'Linux':
os.system('gio open "./labo/labosheet.pdf"') # Linux
elif becall =='Darwin':
subprocess.call('open', './labo/labosheet.pdf' ) # Mac
else:
os.startfile('./labo/labosheet.pdf') # Windows
def sheetMicrobio():
"""
For openning file at pdf
format with a bit prog-sys code.
For Linux, Windows and MAC.
"""
callplatform = platform.system()
print(platform.system())
if callplatform == 'Linux':
os.system('gio open "./labo/microbio.pdf"') # Linux
elif callplatform =='Darwin':
subprocess.call('open', './labo/microbio.pdf' ) # Mac
else:
os.startfile('./labo/microbio.pdf') # Windows
def printLabo():
"""
Need to be modified in
function of platform's
user !!! Here, it's
for linux ! ;)
"""
#lpr = subprocess.Popen("/usr/bin/lpr", stdin=subprocess.PIPE)
#lpr.stdin.write('4.15.0-96-generic')
pass
def recordTofile():
MsgBox = messagebox.askyesno('Record', 'Results will be saved into Care and Monitoring, ok ?')
if MsgBox == 1:
print("Ok, data saved")
recordOption()
confRec()
app.destroy()
else:
messagebox.showinfo('Return', 'Ok, nothing changed')
def recordOption():
print("Date : " + time.strftime("%d/%m/%Y"))
print("Nom du patient : ", entrytext.get())
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("\n----------------------------------------------------------\n")
file.write("Date : ")
file.write(time.strftime("%d/%m/%Y")+ '\n')
file.write("Patient name : ")
file.write(entrytext.get())
file2.write("\n---------------------------------------------------------\n")
file2.write("Date : ")
file2.write(time.strftime("%d/%m/%Y")+ '\n')
file2.write("Patient name : ")
file2.write(entrytext.get())
print(CheckVar1.get())
if CheckVar1.get()==1:
print("+ Abilify was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Abilify : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Abilify : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Abilify ok, nothing to do")
print(CheckVar2.get())
if CheckVar2.get()==1:
print("+ Clopixol was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Clopixol : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Clopixol : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Clopixol ok, nothing to do")
print(CheckVar3.get())
if CheckVar3.get()==1:
print("+ Clozapine was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Clozapine : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Clozapine : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Clozapine ok, nothing to do")
print(CheckVar4.get())
if CheckVar4.get()==1:
print("+ Dogmatil was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Dogmatil : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Dogmatil : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Dogmatil ok, nothing to do")
print(CheckVar5.get())
if CheckVar5.get()==1:
print("+ Entumine was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Entumine : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Entumine : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Entumine ok, nothing to do")
print(CheckVar6.get())
if CheckVar6.get()==1:
print("+ Fluanxol was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Fluanxol : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Fluanxol : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Fluanxol ok, nothing to do")
print(CheckVar7.get())
if CheckVar7.get()==1:
print("+ Haldol was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Haldol : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Haldol : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Haldol ok, nothing to do")
print(CheckVar8.get())
if CheckVar8.get()==1:
print("+ Invega was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Invega : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Invega : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Invega ok, nothing to do")
print(CheckVar9.get())
if CheckVar9.get()==1:
print("+ Nozinan was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Nozinan : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Nozinan : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Nozinan ok, nothing to do")
print(CheckVar10.get())
if CheckVar10.get()==1:
print("+ Prazine was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Prazine : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Prazine : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Prazine ok, nothing to do")
print(CheckVar12.get())
if CheckVar12.get()==1:
print("+ Quetiapine was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Quetiapine : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Quetiapine : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Quetiapine ok, nothing to do")
print(CheckVar13.get())
if CheckVar13.get()==1:
print("+ Risperdal was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Risperdal : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Risperdal : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Risperdal ok, nothing to do")
print(CheckVar14.get())
if CheckVar14.get()==1:
print("+ Serdolect was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Serdolect : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Serdolect : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Serdolect ok, nothing to do")
print(CheckVar15.get())
if CheckVar15.get()==1:
print("+ Solian was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Solian : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Solian : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Solian ok, nothing to do")
print(CheckVar16.get())
if CheckVar16.get()==1:
print("+ Tiapridal was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Tiapridal : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Tiapridal : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Tiapridal ok, nothing to do")
print(CheckVar17.get())
if CheckVar17.get()==1:
print("+ Truxal was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Truxal : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Truxal : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Truxal ok, nothing to do")
print(CheckVar18.get())
if CheckVar18.get()==1:
print("+ Zyprexa was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Zyprexa : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Zyprexa : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Zyprexa ok, nothing to do")
print(CheckVar19.get())
if CheckVar19.get()==1:
print("+ Briviact was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Briviact : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Briviact : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Briviact ok, nothing to do")
print(CheckVar20.get())
if CheckVar20.get()==1:
print("+ Carbamazepine was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Carbamazepine : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Carbamazepine : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Carbamazepine ok, nothing to do")
print(CheckVar21.get())
if CheckVar21.get()==1:
print("+ Depakine was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Depakine : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Depakine : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Depakine ok, nothing to do")
print(CheckVar22.get())
if CheckVar22.get()==1:
print("+ Ethosuximide was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Ethosuximide : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Ethosuximide : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Ethosuximide ok, nothing to do")
print(CheckVar23.get())
if CheckVar23.get()==1:
print("+ Fycompa was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Fycompa : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Fycompa : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Fycompa ok, nothing to do")
print(CheckVar24.get())
if CheckVar24.get()==1:
print("+ Gabitril was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Gabitril : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Gabitril : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Gabitril ok, nothing to do")
print(CheckVar25.get())
if CheckVar25.get()==1:
print("+ Inovelon was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Inovelon : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Inovelon : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Inovelon ok, nothing to do")
print(CheckVar26.get())
if CheckVar26.get()==1:
print("+ Keppra was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Keppra : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Keppra : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Keppra ok, nothing to do")
print(CheckVar27.get())
if CheckVar27.get()==1:
print("+ Lamictal was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Lamictal : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Lamictal : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Lamictal ok, nothing to do")
print(CheckVar28.get())
if CheckVar28.get()==1:
print("+ Lyrica was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Lyrica : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Lyrica : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Lyrica ok, nothing to do")
print(CheckVar29.get())
if CheckVar29.get()==1:
print("+ Myzoline was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Myzoline : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Myzoline : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Myzoline ok, nothing to do")
print(CheckVar30.get())
if CheckVar30.get()==1:
print("+ Neurontin was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Neurontin : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Neurontin : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Neurontin ok, nothing to do")
print(CheckVar31.get())
if CheckVar31.get()==1:
print("+ Phenobarbital was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Phenobarbital : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Phenobarbital : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Phenobarbital ok, nothing to do")
print(CheckVar32.get())
if CheckVar32.get()==1:
print("+ Phenytoine was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Phenytoine : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Phenytoine : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Phenytoine ok, nothing to do")
print(CheckVar33.get())
if CheckVar33.get()==1:
print("+ Sabril was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Sabril : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Sabril : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Sabril ok, nothing to do")
print(CheckVar34.get())
if CheckVar34.get()==1:
print("+ Taloxa was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Taloxa : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Taloxa : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Taloxa ok, nothing to do")
print(CheckVar35.get())
if CheckVar35.get()==1:
print("+ Topamax was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Topamax : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Topamax : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Topamax ok, nothing to do")
print(CheckVar36.get())
if CheckVar36.get()==1:
print("+ Trileptal was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Trileptal : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Trileptal : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Trileptal ok, nothing to do")
print(CheckVar37.get())
if CheckVar37.get()==1:
print("+ Trobalt was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Trobalt : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Trobalt : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Trobalt ok, nothing to do")
print(CheckVar38.get())
if CheckVar38.get()==1:
print("+ Vimpat was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Vimpat : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Vimpat : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Vimpat ok, nothing to do")
print(CheckVar39.get())
if CheckVar39.get()==1:
print("+ Zonegran was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Zonegran : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Zonegran : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Zonegran ok, nothing to do")
print(CheckVar40.get())
if CheckVar40.get()==1:
print("+ Anafranil was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Anafranil : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Anafranil : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Anafranil ok, nothing to do")
print(CheckVar41.get())
if CheckVar41.get()==1:
print("+ Citalopram was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Citalopram : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Citalopram : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Citalopram ok, nothing to do")
print(CheckVar42.get())
if CheckVar42.get()==1:
print("+ Cipralex was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Cipralex : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Cipralex : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Cipralex ok, nothing to do")
print(CheckVar43.get())
if CheckVar43.get()==1:
print("+ Cymbalta was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Cymbalta : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Cymbalta : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Cymbalta ok, nothing to do")
print(CheckVar44.get())
if CheckVar44.get()==1:
print("+ Deroxat was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Deroxat : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Deroxat : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Deroxat ok, nothing to do")
print(CheckVar45.get())
if CheckVar45.get()==1:
print("+ Effexor was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Effexor : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Effexor : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Effexor ok, nothing to do")
print(CheckVar46.get())
if CheckVar46.get()==1:
print("+ Floxifral was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Floxifral : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Floxifral : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Floxifral ok, nothing to do")
print(CheckVar47.get())
if CheckVar47.get()==1:
print("+ Fluctine was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Fluctine : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Fluctine : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Fluctine ok, nothing to do")
print(CheckVar48.get())
if CheckVar48.get()==1:
print("+ Ludiomil was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Ludiomil : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Ludiomil : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Ludiomil ok, nothing to do")
print(CheckVar49.get())
if CheckVar49.get()==1:
print("+ Remeron was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Remeron : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Remeron : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Remeron ok, nothing to do")
print(CheckVar50.get())
if CheckVar50.get()==1:
print("+ Saroten was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Saroten : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Saroten : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Saroten ok, nothing to do")
print(CheckVar51.get())
if CheckVar51.get()==1:
print("+ Sertraline was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Sertraline : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Sertraline : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Sertraline ok, nothing to do")
print(CheckVar52.get())
if CheckVar52.get()==1:
print("+ Surmontil was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Surmontil : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Surmontil : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Surmontil ok, nothing to do")
print(CheckVar53.get())
if CheckVar53.get()==1:
print("+ Wellbutrin was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Wellbutrin : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Wellbutrin : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Wellbutrin ok, nothing to do")
print(CheckVar54.get())
if CheckVar54.get()==1:
print("+ Lithium was checked !")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as file:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as file2:
file.write("# Lithium : (add result of dosage here)\n")
file2.write("# Lithium : (add result of dosage here)\n")
else:
print("+ Lithium ok, nothing to do")
with open('./14besoins/doc_suivi23/main_14b.txt', 'a+') as endfile:
with open('./labo/doc_labo/result23.txt', 'a+') as endfile2:
endfile.write("---------------------------------------------------------\n\n")
endfile2.write("---------------------------------------------------------\n\n")
def confRec():
MsgBox2msg = messagebox.showinfo("Confirmation", "Record confirmed and finished !")
def comburTips():
subprocess.call('./labo/combtest.py')
app = Tk()
app.title("Labo check")
app.configure(bg='RoyalBlue4')
#label_fra = LabelFrame(app, text="Patient 1",
# font=('Times 16'),bg='yellow', fg='red', height=2, bd=3)
labeltite=Label(app, text='Labo check',
font="Times 18 bold", width=10,
height=3, bg='RoyalBlue4', fg='aquamarine')
labeltite.grid(sticky='e', row=0, column=1, padx=20)
with open('./newpatient/entryfile23.txt', 'r') as filename:
line1 = filename.readline()
entrytext=StringVar()
entrytext.set(line1)
entryname=Entry(app, textvariable=entrytext, width=20)
entryname.grid(sticky='w', row=0, column=2)
# NL
labelresult=Label(app, text='--- Neuroleptiques ---',
font="Times 14 bold", width=132,
height=1, bg='RoyalBlue3', fg='aquamarine')
labelresult.grid(row=1, column=0, columnspan=4)
CheckVar1 = IntVar()
C1 = Checkbutton(app, text="Abilify (aripiprazol)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar1,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C1.grid(sticky='w', row=2, column=0, padx=10)
CheckVar2 = IntVar()
C2 = Checkbutton(app, text="Clopixol (zuclopenthixol)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar2,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C2.grid(sticky='w', row=3, column=0, padx=10)
CheckVar3 = IntVar()
C3 = Checkbutton(app, text="Clozapine (clopin, leponex)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar3,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C3.grid(sticky='w', row=4, column=0, padx=10)
CheckVar4 = IntVar()
C4 = Checkbutton(app, text="Dogmatil (sulprid)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar4,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C4.grid(sticky='w', row=5, column=0, padx=10)
CheckVar5 = IntVar()
C5 = Checkbutton(app, text="Entumine (clotiapin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar5,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C5.grid(sticky='w', row=6, column=0, padx=10)
CheckVar6 = IntVar()
C6 = Checkbutton(app, text="Fluanxol (flupentixol)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar6,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C6.grid(sticky='w', row=2, column=1, padx=30)
CheckVar7 = IntVar()
C7 = Checkbutton(app, text="Haldol (haloperidol)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar7,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C7.grid(sticky='w', row=3, column=1, padx=30)
CheckVar8 = IntVar()
C8 = Checkbutton(app, text="Invega (paliperidon)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar8,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C8.grid(sticky='w', row=4, column=1, padx=30)
CheckVar9 = IntVar()
C9 = Checkbutton(app, text="Nozinan (levomepromazin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar9,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C9.grid(sticky='w', row=5, column=1, padx=30)
CheckVar10 = IntVar()
C10 = Checkbutton(app, text="Prazine (promazin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar10,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C10.grid(sticky='w', row=6, column=1, padx=30)
# second column
CheckVar12 = IntVar()
C12 = Checkbutton(app, text="Quetiapine (seroquel, sequase)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar12,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C12.grid(sticky='w', row=2, column=2, padx=20)
CheckVar13 = IntVar()
C13 = Checkbutton(app, text="Risperdal (risperidon)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar13,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C13.grid(sticky='w', row=3, column=2, padx=20)
CheckVar14 = IntVar()
C14 = Checkbutton(app, text="Serdolect (sertindol)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar14,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C14.grid(sticky='w', row=4, column=2, padx=20)
CheckVar15 = IntVar()
C15 = Checkbutton(app, text="Solian (amisulprid)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar15,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C15.grid(sticky='w', row=5, column=2, padx=20)
CheckVar16 = IntVar()
C16 = Checkbutton(app, text="Tiapridal (tiaprid)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar16,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C16.grid(sticky='w', row=6, column=2, padx=20)
# third column
CheckVar17 = IntVar()
C17 = Checkbutton(app, text="Truxal (chlorprothixen)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar17,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C17.grid(sticky='e', row=2, column=3, padx=10)
CheckVar18 = IntVar()
C18 = Checkbutton(app, text="Zyprexa (olanzapin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar18,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C18.grid(sticky='e', row=3, column=3, padx=10)
# MAE
labelresult2=Label(app, text='--- Médicaments anti-épileptiques ---',
font="Times 14 bold", width=132,
height=1, bg='RoyalBlue3', fg='aquamarine')
labelresult2.grid(sticky='w', row=7, column=0, columnspan=4, padx=10)
#separator = Label(app, height=5, bd=2, relief=SUNKEN)
#separator.grid(sticky='ns', row=2, column=1)
CheckVar19 = IntVar()
C19 = Checkbutton(app, text="Briviact (brivaracetam)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar19,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C19.grid(sticky='w', row=8, column=0, padx=10)
CheckVar20 = IntVar()
C20 = Checkbutton(app, text="Carbamazepine (tegretol)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar20,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C20.grid(sticky='w', row=9, column=0, padx=10)
CheckVar21 = IntVar()
C21 = Checkbutton(app, text="Depakine (valproate)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar21,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C21.grid(sticky='w', row=10, column=0, padx=10)
CheckVar22 = IntVar()
C22 = Checkbutton(app, text="Ethosuximide (petinimid)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar22,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C22.grid(sticky='w', row=11, column=0, padx=10)
CheckVar23 = IntVar()
C23 = Checkbutton(app, text="Fycompa (perampanel)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar23,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C23.grid(sticky='w', row=12, column=0, padx=10)
CheckVar24 = IntVar()
C24 = Checkbutton(app, text="Gabitril (tiagabine)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar24,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C24.grid(sticky='w', row=13, column=0, padx=10)
CheckVar25 = IntVar()
C25 = Checkbutton(app, text="Inovelon (rufinamid)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar25,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C25.grid(sticky='w', row=8, column=1, padx=30)
CheckVar26 = IntVar()
C26 = Checkbutton(app, text="Keppra (levetiracetam)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar26,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C26.grid(sticky='w', row=9, column=1, padx=30)
CheckVar27 = IntVar()
C27 = Checkbutton(app, text="Lamictal (lamotrigine)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar27,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C27.grid(sticky='w', row=10, column=1, padx=30)
CheckVar28 = IntVar()
C28 = Checkbutton(app, text="Lyrica (pregabalin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar28,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C28.grid(sticky='w', row=11, column=1, padx=30)
CheckVar29 = IntVar()
C29 = Checkbutton(app, text="Myzoline (primidon)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar29,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C29.grid(sticky='w', row=12, column=1, padx=30)
CheckVar30 = IntVar()
C30 = Checkbutton(app, text="Neurontin (gabapentin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar30,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C30.grid(sticky='w', row=13, column=1, padx=30)
CheckVar31 = IntVar()
C31 = Checkbutton(app, text="Phenobarbital (aphenylbarbit)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar31,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C31.grid(sticky='w', row=8, column=2, padx=20)
CheckVar32 = IntVar()
C32 = Checkbutton(app, text="Phenytoïne", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar32,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C32.grid(sticky='w', row=9, column=2, padx=20)
CheckVar33 = IntVar()
C33 = Checkbutton(app, text="Sabril (vigabatrin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar33,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C33.grid(sticky='w', row=10, column=2, padx=20)
CheckVar34 = IntVar()
C34 = Checkbutton(app, text="Taloxa (felbamate)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar34,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C34.grid(sticky='w', row=11, column=2, padx=20)
CheckVar35 = IntVar()
C35 = Checkbutton(app, text="Topamax (topiramate)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar35,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C35.grid(sticky='w', row=12, column=2, padx=20)
CheckVar36 = IntVar()
C36 = Checkbutton(app, text="Trileptal (oxcarbazepin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar36,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C36.grid(sticky='w', row=13, column=2, padx=20)
CheckVar37 = IntVar()
C37 = Checkbutton(app, text="Trobalt (retigabin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar37,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C37.grid(sticky='e', row=8, column=3, padx=10)
CheckVar38 = IntVar()
C38 = Checkbutton(app, text="Vimpat (lacosamid)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar38,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C38.grid(sticky='e', row=9, column=3, padx=10)
CheckVar39 = IntVar()
C39 = Checkbutton(app, text="Zonegran (zonisamid)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar39,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C39.grid(sticky='e', row=10, column=3, padx=10)
# ATD
labelinf=Label(app, text='--- Antidépresseurs ---',
font="Times 14 bold", width=132,
height=1, bg='RoyalBlue3', fg='aquamarine')
labelinf.grid(sticky='w', row=14, column=0, columnspan=4, padx=10)
CheckVar40 = IntVar()
C40 = Checkbutton(app, text="Anafrani (clomipramin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar40,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C40.grid(sticky='w', row=15, column=0, padx=10)
CheckVar41 = IntVar()
C41 = Checkbutton(app, text="Citalopram", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar41,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C41.grid(sticky='w', row=16, column=0, padx=10)
CheckVar42 = IntVar()
C42 = Checkbutton(app, text="Cipralex (escitalopram)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar42,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C42.grid(sticky='w', row=17, column=0, padx=10)
CheckVar43 = IntVar()
C43 = Checkbutton(app, text="Cymbalta (duloxetin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar43,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C43.grid(sticky='w', row=18, column=0, padx=10)
CheckVar44 = IntVar()
C44 = Checkbutton(app, text="Deroxat (paroxetin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar44,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C44.grid(sticky='w', row=15, column=1, padx=30)
CheckVar45 = IntVar()
C45 = Checkbutton(app, text="Effexor (venlafaxin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar45,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C45.grid(sticky='w', row=16, column=1, padx=30)
CheckVar46 = IntVar()
C46 = Checkbutton(app, text="Floxifral (fluvoxamin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar46,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C46.grid(sticky='w', row=17, column=1, padx=30)
CheckVar47 = IntVar()
C47 = Checkbutton(app, text="Fluctine (fluoxetin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar47,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C47.grid(sticky='w', row=18, column=1, padx=30)
CheckVar48 = IntVar()
C48 = Checkbutton(app, text="Ludiomil (maprotilin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar48,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C48.grid(sticky='w', row=15, column=2, padx=20)
CheckVar49 = IntVar()
C49 = Checkbutton(app, text="Remeron (mirtazapin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar49,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C49.grid(sticky='w', row=16, column=2, padx=20)
CheckVar50 = IntVar()
C50 = Checkbutton(app, text="Saroten (amitriptylin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar50,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C50.grid(sticky='w', row=17, column=2, padx=20)
CheckVar51 = IntVar()
C51 = Checkbutton(app, text="Sertraline (zoloft)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar51,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C51.grid(sticky='w', row=18, column=2, padx=20)
CheckVar52 = IntVar()
C52 = Checkbutton(app, text="Surmontil (trimipramin)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar52,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C52.grid(sticky='e', row=15, column=3, padx=10)
CheckVar53 = IntVar()
C53 = Checkbutton(app, text="Wellbutrin (bupropion)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar53,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C53.grid(sticky='e', row=16, column=3, padx=10)
# Lithium
labeltest=Label(app, text='--- Thymorégulateur ---',
font="Times 14 bold", width=26,
height=1, bg='RoyalBlue3', fg='aquamarine')
labeltest.grid(sticky='w', row=29, column=2, padx=20)
CheckVar54 = IntVar()
C54 = Checkbutton(app, text="Lithiofor (lithium)", fg='navy',
bg='cyan', variable=CheckVar54,
onvalue=1, offvalue=0, height=1,
width=26, anchor="w")
C54.grid(sticky='w', row=30, column=2, padx=20)
# Printable sheet
labelinfuri=Label(app, text='--- Printable ---',
font="Times 14 bold", width=60,
height=1, bg='navy', fg='aquamarine')
labelinfuri.grid(sticky='w', row=29, column=0, columnspan=2, padx=10)
# Buttons printable sheet
buttonsheet=Button(app, text="Complete lab sheet", width=15,
fg='cyan', bg='navy', command=sheetLabo)
buttonsheet.grid(row=31, column=0, padx=10, pady=10)
buttonsheet=Button(app, text="Microbiology sheet", width=15,
fg='cyan', bg='navy', command=sheetMicrobio)
buttonsheet.grid(row=31, column=1, padx=10, pady=10)
# Button save and quit
buttonsave=Button(app, text="Save", width=10, bd=3,
fg='aquamarine', bg='RoyalBlue3', activebackground='dark turquoise',
highlightbackground='RoyalBlue4', command=recordTofile)
buttonsave.grid(sticky='e', row=31, column=2, padx=20, pady=10)
buttonquit=Button(app, text='Quit', width=10, bd=3,
fg='white', bg='RoyalBlue3', activebackground='dark turquoise',
highlightbackground='RoyalBlue4', command=quit)
buttonquit.grid(sticky='e', row=31, column=3, padx=20, pady=10)
app.mainloop()
|
[
"philogenie@protonmail.com"
] |
philogenie@protonmail.com
|
cbebdc767233870c39e90ab0362c47d74b9ca378
|
28ea1b1d1639aa2621165e544c9c3c4f3696a17a
|
/isinstance.py
|
d78d5c146fa4f5bb1daab5e46513ed930c945208
|
[] |
no_license
|
rohini-nubolab/Python-Learning
|
1ae27f25c489fdc8639ebb9db4d393c732522a5f
|
78a13040f9b30f665e987b1464dca63ff77f2a8b
|
refs/heads/main
| 2023-07-17T16:14:55.325237
| 2021-08-24T13:36:04
| 2021-08-24T13:36:04
| 337,945,785
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 381
|
py
|
# Determine if School_bus is also an instance of the Vehicle class
class Vehicle:
def __init__(self, name, mileage, capacity):
self.name = name
self.mileage = mileage
self.capacity = capacity
class Bus(Vehicle):
pass
School_bus = Bus("School Volvo", 12, 50)
## use Python's built-in isinstance() function
print(isinstance(School_bus, Vehicle))
|
[
"rohini@nubo-lab.com"
] |
rohini@nubo-lab.com
|
96ae6eaac3f98ee768770f0f64830b5139381142
|
42c44f014cee159ffc964c7279a39b23b37a9090
|
/hafaproj/settings.py
|
0c5322c467d7c7598a5b4b6bf6c7ab4f5e34faf4
|
[] |
no_license
|
umasongo/hafa-project
|
44646b836457a046fa0be18716aff3d5193e4374
|
22f4009c1703091f779c692f6d4febaf9876931b
|
refs/heads/master
| 2021-01-20T11:22:44.043252
| 2015-07-26T01:27:30
| 2015-07-26T01:27:30
| 39,567,339
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 2,703
|
py
|
"""
Django settings for hafaproj project.
Generated by 'django-admin startproject' using Django 1.8.3.
For more information on this file, see
https://docs.djangoproject.com/en/1.8/topics/settings/
For the full list of settings and their values, see
https://docs.djangoproject.com/en/1.8/ref/settings/
"""
# Build paths inside the project like this: os.path.join(BASE_DIR, ...)
import os
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# Quick-start development settings - unsuitable for production
# See https://docs.djangoproject.com/en/1.8/howto/deployment/checklist/
# SECURITY WARNING: keep the secret key used in production secret!
SECRET_KEY = '5g(=^&vbj0pvburcyvj-%bkr*!ay9mce_x$es0pf0eawyb%c08'
# SECURITY WARNING: don't run with debug turned on in production!
DEBUG = True
ALLOWED_HOSTS = []
# Application definition
INSTALLED_APPS = (
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'hafa',
)
MIDDLEWARE_CLASSES = (
'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
'django.middleware.common.CommonMiddleware',
'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
'django.contrib.auth.middleware.SessionAuthenticationMiddleware',
'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',
'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
)
ROOT_URLCONF = 'hafaproj.urls'
TEMPLATES = [
{
'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
'DIRS': [],
'APP_DIRS': True,
'OPTIONS': {
'context_processors': [
'django.template.context_processors.debug',
'django.template.context_processors.request',
'django.contrib.auth.context_processors.auth',
'django.contrib.messages.context_processors.messages',
],
},
},
]
WSGI_APPLICATION = 'hafaproj.wsgi.application'
# Database
# https://docs.djangoproject.com/en/1.8/ref/settings/#databases
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),
}
}
# Internationalization
# https://docs.djangoproject.com/en/1.8/topics/i18n/
LANGUAGE_CODE = 'en-us'
TIME_ZONE = 'UTC'
USE_I18N = True
USE_L10N = True
USE_TZ = True
# Static files (CSS, JavaScript, Images)
# https://docs.djangoproject.com/en/1.8/howto/static-files/
STATIC_URL = '/static/'
STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'static')
|
[
"umasongo@gmail.com"
] |
umasongo@gmail.com
|
745dd5e6bcbe1e8c29b0c422ab8644797a031295
|
155cac3303669df86e1a863f13c5a45eac24e60d
|
/flint/fortlines.py
|
9aa486ddd40ddac2007ae7f265d5a30351057edc
|
[] |
no_license
|
aidanheerdegen/flint
|
dbcd9452f36fd1df15ac5d63d1c683a631e839fe
|
551c3a8d7c0bec79047ab505c296155ec3e8d648
|
refs/heads/master
| 2021-01-22T04:32:58.793691
| 2017-05-29T04:39:02
| 2017-05-29T04:39:02
| 92,471,144
| 0
| 0
| null | 2017-05-26T04:09:42
| 2017-05-26T04:09:42
| null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,009
|
py
|
class FortLines(object):
"""Fortran source line iterator."""
def __init__(self, lines):
self.lines = iter(lines)
self.current_line = None
# Split lines
self.buffered_line = None
def __iter__(self):
return self
def next(self):
return self.__next__()
def __next__(self):
if self.buffered_line:
line = self.buffered_line
self.buffered_line = None
else:
line = next(self.lines)
if ';' in line:
idx = line.index(';')
line, self.buffered_line = line[:idx], line[1 + idx:]
# How literally do we handle end-line semicolons?
# This tosses them aside
if self.buffered_line == []:
self.buffered_line = None
# Join extended lines
# TODO: 255-limit line check
while line[-1] == '&':
line = line[:-1] + next(self.lines)
self.current_line = line
return line
|
[
"marshall.ward@gmail.com"
] |
marshall.ward@gmail.com
|
48ef2d45085aea6f58b312ae81222fc5bf6f8c6b
|
7564b7975004f37fe2f724523d4ba628fd27315c
|
/run_fakedata.py
|
bd52da0149790cbb3a05bb8db3200cf78abda154
|
[] |
no_license
|
vashineyu/hpc_benchmark
|
fb01d489b950f5dfb4512608fbf480e3934f8794
|
f7381f731cd6f88aa55f41acf3eda898f42f648d
|
refs/heads/master
| 2020-04-07T16:26:04.306906
| 2018-12-19T04:10:55
| 2018-12-19T04:10:55
| 158,529,098
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 10,189
|
py
|
from __future__ import print_function
import os
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
import time
import glob
import re
import random
import datetime
import pickle
#import cv2
import tensorflow as tf
import argparse
#####################
####### Setup #######
#####################
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--batch_size', default = 60, type = int)
parser.add_argument('--result_dir', default = './', type = str)
parser.add_argument('--test_mode', default = 0, type = int)
FLAGS = parser.parse_args()
bin_root = "./"
model_collection_path = "./tf-pretrain/"
sys.path.append(os.path.join(bin_root, "model_resnet"))
sys.path.append(os.path.join(bin_root, "model_inception_resnet"))
from resnet import *
pretrain_model = "resnet_50"
num_epochs = 5
#####################
PRETRAIN_DICT = {'resnet_50': model_collection_path + '/resnet_v2_50/model.ckpt',
'resnet_101': model_collection_path + '/resnet_v2_101/model.ckpt',
'resnet_152': model_collection_path + '/resnet_v2_152/model.ckpt',
'inception_resnet': model_collection_path + '/inception_resnet_v2/model.ckpt'
}
# image preprocessing function corresponding to each pre-train model
CORRESPONDING_PREPROC = {
'resnet_50': tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input,
'resnet_101': tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input,
'resnet_152': tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input,
'inception_resnet': tf.keras.applications.inception_resnet_v2.preprocess_input
}
# If you want to do grad-cam, responding layers should be sent
CORRESPONDING_LAYERS = {
'resnet_50': 'resnet_v2_50/block4/unit_3/bottleneck_v2/add:0',
'resnet_101': 'resnet_v2_101/block4/unit_3/bottleneck_v2/add:0',
'resnet_152': 'resnet_v2_152/block4/unit_3/bottleneck_v2/add:0'
}
try:
os.mkdir(FLAGS.result_dir)
except:
pass
#if os.path.exists(FLAGS.result_dir):
# pass
#else:
# os.makedirs(FLAGS.result_dir)
#####################
### Data Pipeline ###
#####################
print('Use generated data to do the benchmark')
import queue
from threading import Thread, Event, Timer
class DataGenerator():
def __init__(self, batch_size, img_size = 128, n_class = 3, f_preproc = None, aug_params = None):
"""
Init with
- batch size
- data path list (point to pickle file)
"""
self.batch_size = batch_size
self.img_size = img_size
self.n_class = n_class
self.preproc = f_preproc
self.aug = aug_params
## init operations ##
self._check_numbers_of_elements()
def get_total_steps(self):
return self.n_steps_per_epoch
def get_data(self):
while True:
item = self.train_queue.get()
x, y = item
yield x,y
def start_workers(self, workers = 4):
self.train_queue = queue.Queue(maxsize = 100)
self.events = list()
self.threading = list()
for i in range(workers):
event = Event()
thread = Thread(target = enqueue, args = (self.train_queue,
event,
self._get_train_data))
thread.daemon = True
thread.start()
self.events.append(event)
self.threading.append(thread)
def stop_workers(self):
for t in self.events:
t.set()
for i, t in enumerate(self.threading):
t.join(timeout = 1)
print("All Threads were stopped")
def _check_numbers_of_elements(self):
self.n_steps_per_epoch = 1000000 // self.batch_size # This will be used to control "StopAtStepHook": total_batch / bz * epoch / hvd.size
def _get_train_data(self):
while True:
this_x = (np.random.random((self.batch_size, self.img_size, self.img_size, 3)) * 255).astype('uint8')
this_y = tf.keras.utils.to_categorical(np.random.choice(self.n_class, replace=True, size= self.batch_size), self.n_class)
if self.aug:
this_x = self.aug.augment_images(this_x)
this_x = this_x.astype(np.float32)
if self.preproc:
this_x = self.preproc(this_x)
yield this_x, this_y
def enqueue(queue, stop, gen_func):
gen = gen_func()
while True:
if stop.is_set():
return
queue.put(next(gen))
try:
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa
except:
print("Import Error, Please make sure you have imgaug")
sometimes = lambda aug: iaa.Sometimes(0.5, aug)
lesstimes = lambda aug: iaa.Sometimes(0.2, aug)
augmentation = iaa.Sequential([
iaa.Fliplr(0.5, name="FlipLR"),
iaa.Flipud(0.5, name="FlipUD"),
iaa.ContrastNormalization((0.8, 1.2), name = "Contrast"),
iaa.Add((-15, 15), per_channel = 0.5),
iaa.OneOf([iaa.Multiply((0.8, 1.2), per_channel = 0.5, name = "Multiply"),
iaa.AddToHueAndSaturation((-15,30),name = "Hue"),
]),
sometimes(iaa.GaussianBlur((0, 1.0), name="GaussianBlur")),
iaa.OneOf([iaa.Affine(rotate = 90),
iaa.Affine(rotate = 180),
iaa.Affine(rotate = 270)]),
sometimes(iaa.Affine(
scale = (0.6,1.2),
mode = 'wrap'
)),
iaa.OneOf([iaa.AdditiveGaussianNoise(scale=0.05*255, name="Noise"),
iaa.CoarseDropout((0.05, 0.15), size_percent=(0.01, 0.05), name = 'Cdrop')
]),
])
data_generator = DataGenerator(batch_size= FLAGS.batch_size,
n_class=3,
f_preproc=CORRESPONDING_PREPROC[pretrain_model], aug_params=augmentation
)
print("Estimate steps per epoch: %i" % (data_generator.get_total_steps() ))
data_generator.start_workers(workers=4)
train_gen = data_generator.get_data()
#####################
#### Model struct ###
#####################
import tensorflow.contrib.slim as slim
import tensorflow.contrib.slim.nets as slimNet
import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())
config.gpu_options.allow_growth = True
tf.reset_default_graph()
inputs = tf.placeholder(shape = (None, 128, 128, 3), dtype=tf.float32, name = 'x_input')
y_true = tf.placeholder(shape = (None, 3), dtype = tf.float32, name = 'y_true')
is_training = tf.placeholder(dtype=tf.bool, shape=[])
global_step = tf.train.get_or_create_global_step()
#lr = tf.placeholder(tf.float32, shape = [])
lr = tf.train.exponential_decay(0.01, global_step, 10000, 0.97, staircase = True)
with slim.arg_scope(resnet_utils.resnet_arg_scope(batch_norm_decay=0.95)):
_, layers_dict = resnet_v2_50(inputs=inputs, is_training=is_training)
exclude = []
var_list = slim.get_variables_to_restore(exclude = exclude)
var_list = [i for i in var_list if 'squeeze_and_excitation' not in i.name]
gap = layers_dict['global_pool']
if len(gap.shape) == 4:
gap = tf.reduce_mean(gap, [1,2], name = "GAP_layer") # global_averaing pooling
with tf.variable_scope('classifier'):
logits = tf.layers.dense(inputs=gap, units=3, name = 'logits')
prediction = tf.nn.softmax(logits)
with tf.variable_scope('Compute_loss'):
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits = logits, labels = y_true, name = 'loss'))
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(prediction, axis = 1),
tf.argmax(y_true, axis = 1))
accuracy_op = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
#optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(lr * hvd.size(), momentum = 0.95, use_nesterov = True)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(lr * hvd.size())
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)
###############
### Summary ###
###############
saver = tf.train.Saver() if hvd.rank() == 0 else None
tf.summary.scalar('accuracy', accuracy_op)
tf.summary.scalar('loss', loss)
tf.summary.scalar('learning_rate', lr)
merged_summary = tf.summary.merge_all()
##
################
### HVD hook ###
################
total_steps = data_generator.get_total_steps() * num_epochs // hvd.size() if not FLAGS.test_mode else data_generator.get_total_steps() // hvd.size()
hooks = [
hvd.BroadcastGlobalVariablesHook(0),
# Horovod: adjust number of steps based on number of GPUs.
tf.train.StopAtStepHook(last_step=total_steps),
tf.train.LoggingTensorHook(tensors={'step': global_step, 'loss': loss, 'accuracy': accuracy_op},
every_n_iter=1000),
]
checkpoint_dir = os.path.join(FLAGS.result_dir, 'checkpoints') if hvd.rank() == 0 else None
#####################
### Training Loop ###
#####################
with tf.train.MonitoredTrainingSession(checkpoint_dir=checkpoint_dir,
hooks=hooks,
config=config,
log_step_count_steps = 500, # print every 500 global steps (default = 100)
save_checkpoint_secs = 1800, # save model per 0.5 hour (default = 600)
) as mon_sess:
train_writer = tf.summary.FileWriter(os.path.join(FLAGS.result_dir, 'train'), mon_sess.graph) if hvd.rank() == 0 else None
idx = 0
while not mon_sess.should_stop():
x_, y_ = next(train_gen)
this_summary, _ = mon_sess.run([merged_summary, train_op], feed_dict = {inputs: x_,
y_true: y_,
is_training: True
})
if (hvd.rank() == 0) & (idx % 1000 == 0):
train_writer.add_summary(this_summary, idx)
idx += 1
data_generator.stop_workers()
|
[
"vashineyu@gmail.com"
] |
vashineyu@gmail.com
|
f1883258b92a99de57a9e07265af719defcdfd7d
|
5a2c7890fb322625131cbfe78f0f40d60f939851
|
/04/IterateOnItemsInSeparateContainers.py
|
51f1184fdebc1670194f64e8bc0d8e31fdeba8ce
|
[] |
no_license
|
srea8/cookbook_python
|
4fb16e2d67a1ff9c6e1b915862147d3282cc5107
|
770fbe39d337ed654a58bdfa2fe6018a0868893c
|
refs/heads/master
| 2021-07-07T09:49:45.374026
| 2020-11-11T15:47:45
| 2020-11-11T15:47:45
| 207,128,041
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,050
|
py
|
# !/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: Srea
# @Date: 2019-09-30 17:55:59
# @Last Modified by: shenzhijie
# @Last Modified time: 2019-09-30 18:00:42
#****************************#
#想在多个对象执行相同的操作，但是这些对象在不同的容器中，你希望代码在不失可读性的情况下避免写重复的循环
#itertools.chain() 方法可以用来简化这个任务。 它接受一个可迭代对象列表作为输入，并返回一个迭代器，有效的屏蔽掉在多个容器中迭代细节
#itertools.chain() 接受一个或多个可迭代对象作为输入参数。 然后创建一个迭代器，依次连续的返回每个可迭代对象中的元素。 这种方式要比先将序列合并再迭代要高效的多
#****************************#
from itertools import chain
a = [1,2,3,4]
b = ['a','b','c']
for i in chain(a,b):
print(i)
# 等价于分开执行，但是合并执行的效率更高
for i in a:
print (i)
for i in b:
print(i)
####列表和set都可以执行相同的操作
|
[
"shenzhijie@corp.netease.com"
] |
shenzhijie@corp.netease.com
|
e02543cd0fd3ca1c57622a834f16198c4997ad3a
|
6ed8bd58f3dd9193a1f0a08301a4043da6c6e0e8
|
/src/services/migrations/0060_auto_20210107_1757.py
|
704766a1bef098886c381002567f69e6ea15aa3d
|
[] |
no_license
|
littlelight-store/backend
|
7e5b8268e212318a54e82cf106515d2139b183fc
|
c30d79ff7ec29d783cbaacbd0258fc087953b96d
|
refs/heads/main
| 2023-05-25T07:46:17.727351
| 2021-06-14T07:55:01
| 2021-06-14T07:55:01
| 325,072,350
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 620
|
py
|
# Generated by Django 3.0.8 on 2021-01-07 17:57
from django.db import migrations, models
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('services', '0059_auto_20210107_1753'),
]
operations = [
migrations.AlterModelOptions(
name='servicegrouptagorm',
options={'ordering': ['ordering'], 'verbose_name': 'Main Page Group Tag', 'verbose_name_plural': 'Main Page Group tags'},
),
migrations.AddField(
model_name='servicegrouptagorm',
name='ordering',
field=models.IntegerField(default=0),
),
]
|
[
"merkushin@tochka.com"
] |
merkushin@tochka.com
|
04eba9a7b00116a5222a139ae49457c787368fb8
|
8387173b189e8894076ea12fcd578d4d70efadd8
|
/test_instr_Andor_iXon_ultra.py
|
127f6425ff1153ae9b2d770498026212a945e87b
|
[] |
no_license
|
iontrapimperial2/XCon_Imperial_Camera_2
|
50afc0e2deb393d52d3ae84976d8b836d92a6bc7
|
3c6c8f542cf235e740a15fe683c9785ca1919bb2
|
refs/heads/master
| 2020-06-03T00:16:58.700776
| 2019-06-12T15:25:26
| 2019-06-12T15:25:26
| 191,352,435
| 0
| 0
| null | 2019-06-11T10:53:02
| 2019-06-11T10:53:01
| null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 2,256
|
py
|
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue May 28 09:37:04 2019
@author: IonTrap/JMHeinrich
"""
from time import time
from instr_Andor_iXon_ultra import Andor
#--- create an empty container for the cam object ----------------------------#
cam = Andor()
#--- check how many cameras are in the system and get their handles ----------#
cam.GetAvailableCameras() # saves num avail. cameras in camera.availablecamera
print('---> number available cameras: ' + str(cam.availablecamera))
if cam.availablecamera > 0:
#--- get handle of camera 0 since only one is connected ------------------#
cam.GetCameraHandle(0) # saves camera handle in camera.camerahandle
print('---> camera handle of available camera: ' + str(cam.camerahandle))
#--- choose current camera to be the one with the handle from above ------#
cam.SetCurrentCamera(cam.camerahandle)
print('---> camera with handle = ' + str(cam.camerahandle) + ' selected.')
else:
print('PROBLEM: check connection and power of camera and try again.')
#--- Initialize the selected camera ------------------------------------------#
cam.Initialize()
#--- set the cooling temperature and start the cooling -----------------------#
cam.SetTemperature(-5)
cam.CoolerON()
#--- set the Read Mode, the image size, Aquisition Mode and Exp time ---------#
cam.SetReadMode(4)
cam.SetImage(1,1,1,512,1,512)
cam.SetAcquisitionMode(1)
cam.SetExposureTime(0.003)
#--- start the aquisition ----------------------------------------------------#
cam.StartAcquisition()
time.sleep(5)
#--- get the acquired data ---------------------------------------------------#
data_camera = []
cam.GetAcquiredData(data_camera)
#--- save the acquired data --------------------------------------------------#
cam.SaveAsTxt2('test.txt')
#--- cooler off --------------------------------------------------------------#
cam.CoolerOFF()
#
#camera.GetCameraSerialNumber()
#
#print(camera.serial)
#
#
#
#camera.SetSingleScan()
##camera.SetTriggerMode(0)
##camera.SetShutter(1,0,1,1)
##camera.SetPreAmpGain(None)
##camera.SetEMCCDGain(None)
#camera.SetExposureTime(10)
#camera.StartAcquisition()
#data_camera = []
#camera.GetAcquiredData(data_camera)
#
#
#camera.ShutDown()
|
[
"iontrapimperial@gmail.com"
] |
iontrapimperial@gmail.com
|
2abeca054a4804ab0c6b7ef5f3ccf6ee598275ab
|
e6e65a6704c20e6e0288cfc54915ee7ea9e1c0a7
|
/archive/otherModels/2gens/networks/modifiedI3D.py
|
86431f1707697e8c0e7104415292bdd413fd9aff
|
[] |
no_license
|
schatzkara/REU2019
|
fbb1f17d860c5d51a7ccae3ba106960d4c733949
|
6de28b5a8992f6122f2e9813de8b92d9e97ccbf3
|
refs/heads/master
| 2020-06-06T03:50:40.753334
| 2019-11-07T14:11:50
| 2019-11-07T14:11:50
| 192,629,267
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 19,951
|
py
|
# phase 2
# modified from https://github.com/piergiaj/pytorch-i3d
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from torchsummary import summary
class MaxPool3dSamePadding(nn.MaxPool3d):
"""
Class respresenting a 3D Max Pooling layer that computes padding necessary for legal computation with kernel.
"""
def compute_pad(self, dim, s):
if s % self.stride[dim] == 0:
return max(self.kernel_size[dim] - self.stride[dim], 0)
else:
return max(self.kernel_size[dim] - (s % self.stride[dim]), 0)
def forward(self, x):
# compute 'same' padding
(batch, channel, t, h, w) = x.size()
# print t,h,w
out_t = np.ceil(float(t) / float(self.stride[0]))
out_h = np.ceil(float(h) / float(self.stride[1]))
out_w = np.ceil(float(w) / float(self.stride[2]))
# print out_t, out_h, out_w
pad_t = self.compute_pad(0, t)
pad_h = self.compute_pad(1, h)
pad_w = self.compute_pad(2, w)
# print pad_t, pad_h, pad_w
pad_t_f = pad_t // 2
pad_t_b = pad_t - pad_t_f
pad_h_f = pad_h // 2
pad_h_b = pad_h - pad_h_f
pad_w_f = pad_w // 2
pad_w_b = pad_w - pad_w_f
pad = (pad_w_f, pad_w_b, pad_h_f, pad_h_b, pad_t_f, pad_t_b)
# print x.size()
# print pad
x = F.pad(x, pad)
return super(MaxPool3dSamePadding, self).forward(x)
class Unit3D(nn.Module):
"""
Class Representing a 3D Convolutional Unit that computes padding necessary for legal convolution with kernel.
"""
def __init__(self, in_channels,
output_channels,
kernel_shape=(1, 1, 1),
stride=(1, 1, 1),
padding=0,
activation_fn=F.relu,
use_batch_norm=True,
use_bias=False,
name='unit_3d'):
"""Initializes Unit3D module."""
super(Unit3D, self).__init__()
self._output_channels = output_channels
self._kernel_shape = kernel_shape
self._stride = stride
self._use_batch_norm = use_batch_norm
self._activation_fn = activation_fn
self._use_bias = use_bias
self.name = name
self.padding = padding
self.conv3d = nn.Conv3d(in_channels=in_channels,
out_channels=self._output_channels,
kernel_size=self._kernel_shape,
stride=self._stride,
padding=0,
# we always want padding to be 0 here.
# We will dynamically pad based on input size in forward function
bias=self._use_bias)
if self._use_batch_norm:
self.bn = nn.BatchNorm3d(self._output_channels, eps=0.001, momentum=0.01)
def compute_pad(self, dim, s):
if s % self._stride[dim] == 0:
return max(self._kernel_shape[dim] - self._stride[dim], 0)
else:
return max(self._kernel_shape[dim] - (s % self._stride[dim]), 0)
def forward(self, x):
# compute 'same' padding
(batch, channel, t, h, w) = x.size()
# print t,h,w
out_t = np.ceil(float(t) / float(self._stride[0]))
out_h = np.ceil(float(h) / float(self._stride[1]))
out_w = np.ceil(float(w) / float(self._stride[2]))
# print out_t, out_h, out_w
pad_t = self.compute_pad(0, t)
pad_h = self.compute_pad(1, h)
pad_w = self.compute_pad(2, w)
# print pad_t, pad_h, pad_w
pad_t_f = pad_t // 2
pad_t_b = pad_t - pad_t_f
pad_h_f = pad_h // 2
pad_h_b = pad_h - pad_h_f
pad_w_f = pad_w // 2
pad_w_b = pad_w - pad_w_f
pad = (pad_w_f, pad_w_b, pad_h_f, pad_h_b, pad_t_f, pad_t_b)
# print x.size()
# print pad
x = F.pad(x, pad)
# print x.size()
x = self.conv3d(x)
if self._use_batch_norm:
x = self.bn(x)
if self._activation_fn is not None:
x = self._activation_fn(x)
return x
class InceptionModule(nn.Module):
"""
Class representing a single Inception Module that is part of the I3D Network design.
"""
def __init__(self, in_channels, out_channels, name):
super(InceptionModule, self).__init__()
self.b0 = Unit3D(in_channels=in_channels, output_channels=out_channels[0], kernel_shape=[1, 1, 1], padding=0,
name=name + '/Branch_0/Conv3d_0a_1x1')
self.b1a = Unit3D(in_channels=in_channels, output_channels=out_channels[1], kernel_shape=[1, 1, 1], padding=0,
name=name + '/Branch_1/Conv3d_0a_1x1')
self.b1b = Unit3D(in_channels=out_channels[1], output_channels=out_channels[2], kernel_shape=[3, 3, 3],
name=name + '/Branch_1/Conv3d_0b_3x3')
self.b2a = Unit3D(in_channels=in_channels, output_channels=out_channels[3], kernel_shape=[1, 1, 1], padding=0,
name=name + '/Branch_2/Conv3d_0a_1x1')
self.b2b = Unit3D(in_channels=out_channels[3], output_channels=out_channels[4], kernel_shape=[3, 3, 3],
name=name + '/Branch_2/Conv3d_0b_3x3')
self.b3a = MaxPool3dSamePadding(kernel_size=[3, 3, 3],
stride=(1, 1, 1), padding=0)
self.b3b = Unit3D(in_channels=in_channels, output_channels=out_channels[5], kernel_shape=[1, 1, 1], padding=0,
name=name + '/Branch_3/Conv3d_0b_1x1')
self.name = name
def forward(self, x):
b0 = self.b0(x)
b1 = self.b1b(self.b1a(x))
b2 = self.b2b(self.b2a(x))
b3 = self.b3b(self.b3a(x))
return torch.cat([b0, b1, b2, b3], dim=1)
class InceptionI3d(nn.Module):
"""Inception-v1 I3D architecture.
The generator is introduced in:
Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset
Joao Carreira, Andrew Zisserman
https://arxiv.org/pdf/1705.07750v1.pdf.
See also the Inception architecture, introduced in:
Going deeper with convolutions
Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed,
Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich.
http://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf.
"""
# Endpoints of the generator in order. During construction, all the endpoints up
# to a designated `final_endpoint` are returned in a dictionary as the
# second return value.
VALID_ENDPOINTS = (
'Conv3d_1a_7x7',
'MaxPool3d_2a_3x3',
'Conv3d_2b_1x1',
'Conv3d_2c_3x3',
'MaxPool3d_3a_3x3',
'Mixed_3b',
'Mixed_3c',
'MaxPool3d_4a_3x3',
'Mixed_4b',
'Mixed_4c',
'Mixed_4d',
'Mixed_4e',
'Mixed_4f',
# 'MaxPool3d_5a_2x2',
'MaxPool3d_5a_1x1',
'Mixed_5b',
# 'Mixed_5c',
'Mixed_5c_small',
# 'Logits',
# 'Predictions',
)
VALID_IN_FRAMES = (8, 16)
# def __init__(self, num_classes=400, spatial_squeeze=True,
# final_endpoint='Logits', name='inception_i3d', in_channels=3, dropout_keep_prob=0.5):
# """Initializes I3D generator instance.
# Args:
# num_classes: The number of outputs in the logit layer (default 400, which
# matches the Kinetics dataset).
# spatial_squeeze: Whether to squeeze the spatial dimensions for the logits
# before returning (default True).
# final_endpoint: The generator contains many possible endpoints.
# `final_endpoint` specifies the last endpoint for the generator to be built
# up to. In addition to the output at `final_endpoint`, all the outputs
# at endpoints up to `final_endpoint` will also be returned, in a
# dictionary. `final_endpoint` must be one of
# InceptionI3d.VALID_ENDPOINTS (default 'Logits').
# name: A string (optional). The name of this module.
# Raises:
# ValueError: if `final_endpoint` is not recognized.
# """
def __init__(self, name='modified_inception_i3d', final_endpoint='Mixed_5c_small', in_frames=8, in_channels=3,
pretrained=False, weights_path=''):
"""
Initializes I3D generator instance.
:param name: (str, optional) The name of the network (default 'modified_inception_i3d').
:param final_endpoint: (str, optional) The name of the final layer used in the network (default 'Mixed_5c').
:param in_frames: (int, optional) The number of frames in the input video (default 8).
Legal values: 8, 16
:param in_channels: (int, optional) The number of channels in the input tensor (default 3).
:param pretrained: (bool, optional) True if the generator should load pretrained weights; False otherwise.
:param weights_path: (str, optional) The path at which the pretrained weights are located.
Raises:
ValueError: if 'final_ endpoint' is not recognized.
ValueError: if 'in_frames' is not a legal value.
"""
if final_endpoint not in self.VALID_ENDPOINTS:
raise ValueError('Unknown final endpoint %s' % final_endpoint)
if in_frames not in self.VALID_IN_FRAMES:
raise ValueError('Invalid number of frames in the input: %d' % in_frames)
super(InceptionI3d, self).__init__()
self.i3d_name = name
# self._num_classes = num_classes
# self._spatial_squeeze = spatial_squeeze
self._final_endpoint = final_endpoint
self.in_frames = in_frames
# self.logits = None
self.pretrained = pretrained
self.weights_path = weights_path
if self._final_endpoint not in self.VALID_ENDPOINTS:
raise ValueError('Unknown final endpoint %s' % self._final_endpoint)
# definition of all network layers
self.end_points = {}
end_point = 'Conv3d_1a_7x7'
self.end_points[end_point] = Unit3D(in_channels=in_channels, output_channels=64, kernel_shape=[7, 7, 7],
stride=(2, 2, 2), padding=(3, 3, 3), name=name + end_point)
if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'MaxPool3d_2a_3x3'
self.end_points[end_point] = MaxPool3dSamePadding(kernel_size=[1, 3, 3], stride=(1, 2, 2),
padding=0)
if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'Conv3d_2b_1x1'
self.end_points[end_point] = Unit3D(in_channels=64, output_channels=64, kernel_shape=[1, 1, 1], padding=0,
name=name + end_point)
if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'Conv3d_2c_3x3'
self.end_points[end_point] = Unit3D(in_channels=64, output_channels=192, kernel_shape=[3, 3, 3], padding=1,
name=name + end_point)
if self._final_endpoint == end_point: return
# Modification: change the stride and kernel of this layer depending on the number of input frames as the depth
# must be shrunk to 1 by the end of the network.
end_point = 'MaxPool3d_3a_3x3'
if in_frames == 8:
self.end_points[end_point] = MaxPool3dSamePadding(kernel_size=[1, 3, 3], stride=(1, 2, 2),
padding=0)
elif in_frames == 16:
self.end_points[end_point] = MaxPool3dSamePadding(kernel_size=[2, 3, 3], stride=(2, 2, 2),
padding=0)
if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'Mixed_3b'
self.end_points[end_point] = InceptionModule(192, [64, 96, 128, 16, 32, 32], name + end_point)
if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'Mixed_3c'
self.end_points[end_point] = InceptionModule(256, [128, 128, 192, 32, 96, 64], name + end_point)
if self._final_endpoint == end_point: return
# Modification: changed the stride of this max pooling layer so that the temporal dimension does not change.
# now changed so that none of the dimensions change
end_point = 'MaxPool3d_4a_3x3'
self.end_points[end_point] = MaxPool3dSamePadding(kernel_size=[3, 3, 3], stride=(1, 1, 1),
padding=0)
if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'Mixed_4b'
self.end_points[end_point] = InceptionModule(128 + 192 + 96 + 64, [192, 96, 208, 16, 48, 64], name + end_point)
if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'Mixed_4c'
self.end_points[end_point] = InceptionModule(192 + 208 + 48 + 64, [160, 112, 224, 24, 64, 64], name + end_point)
if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'Mixed_4d'
self.end_points[end_point] = InceptionModule(160 + 224 + 64 + 64, [128, 128, 256, 24, 64, 64], name + end_point)
if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'Mixed_4e'
self.end_points[end_point] = InceptionModule(128 + 256 + 64 + 64, [112, 144, 288, 32, 64, 64], name + end_point)
if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'Mixed_4f'
self.end_points[end_point] = InceptionModule(112 + 288 + 64 + 64, [256, 160, 320, 32, 128, 128],
name + end_point)
if self._final_endpoint == end_point: return
# Modification: changed the stride of this max pooling layer so that none of the dimensions get smaller.
# end_point = 'MaxPool3d_5a_2x2'
# self.end_points[end_point] = MaxPool3dSamePadding(kernel_size=[2, 2, 2], stride=(2, 2, 2),
# padding=0)
# if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'MaxPool3d_5a_1x1'
self.end_points[end_point] = MaxPool3dSamePadding(kernel_size=[2, 2, 2], stride=(1, 1, 1),
padding=0)
if self._final_endpoint == end_point: return
end_point = 'Mixed_5b'
self.end_points[end_point] = InceptionModule(256 + 320 + 128 + 128, [256, 160, 320, 32, 128, 128],
name + end_point)
if self._final_endpoint == end_point: return
# Modification: changed the number of channels here to get only 256 as the output
# end_point = 'Mixed_5c_small'
# self.end_points[end_point] = InceptionModule(256 + 320 + 128 + 128,
# [int(384 / 4), int(192 / 4), int(384 / 4), int(48 / 4),
# int(128 / 4), int(128 / 4)],
# name + end_point)
# end_point = 'Mixed_5c'
# self.end_points[end_point] = InceptionModule(256 + 320 + 128 + 128, [384, 192, 384, 48, 128, 128],
# name + end_point)
# Modification: removed final 'Logits' layers since we are not dealing with classification in this application.
# We are using this network to produce a feature map to represent the 'action' of the video, so we want a larger
# output tensor.
# if self._final_endpoint == end_point: return
# end_point = 'Logits'
# self.avg_pool = nn.AvgPool3d(kernel_size=[2, 7, 7],
# stride=(1, 1, 1))
# selfdropout = nn.Dropout(dropout_keep_prob)
# Note: this layer is not actually used in the network, but it is built here anyways so that pretrained weights
# can be used for the network.
# self.logits = Unit3D(in_channels=int(384 / 4) + int(384 / 4) + int(128 / 4) + int(128 / 4), output_channels=157,
# self._num_classes,
# kernel_shape=[1, 1, 1],
# padding=0,
# activation_fn=None,
# use_batch_norm=False,
# use_bias=True,
# name='logits')
self.build()
end_point = 'Mixed_5c_small'
self.final_layer = InceptionModule(256 + 320 + 128 + 128,
[int(384 / 4), int(192 / 4), int(384 / 4), int(48 / 4),
int(128 / 4), int(128 / 4)],
name + end_point)
self.feature_layer = Unit3D(in_channels=256, output_channels=32, kernel_shape=[3, 3, 3], padding=1,
name='features')
# def replace_logits(self, num_classes):
# self._num_classes = num_classes
# self.logits = Unit3D(in_channels=384 + 384 + 128 + 128, output_channels=self._num_classes,
# kernel_shape=[1, 1, 1],
# padding=0,
# activation_fn=None,
# use_batch_norm=False,
# use_bias=True,
# name='logits')
def build(self):
for k in self.end_points.keys():
self.add_module(k, self.end_points[k])
if self.pretrained:
state_dict = load_layer_weights(self.weights_path)
self.load_state_dict(state_dict)
# print('%s Model Successfully Built \n' % self.i3d_name)
def forward(self, x):
"""
Function to compute a single forward pass through the network, according to the architecture.
:param x: (tensor) The batch of videos input to the network.
Must be a tensor of size: (bsz, 3, 8, 112, 112) for this application.
:return: A tensor representing the feature map representation of the 'action' in the video.
Shape of output is: (bsz, 256, 4, 7, 7) for this application.
"""
for end_point in self.VALID_ENDPOINTS:
if end_point in self.end_points:
x = self._modules[end_point](x) # use _modules to work with dataparallel
x = self.final_layer(x)
x = self.feature_layer(x)
# Modification: Again, the final 'Logits' layers were eliminated.
# x = self.logits(self.dropout(self.avg_pool(x)))
# if self._spatial_squeeze:
# logits = x.squeeze(3).squeeze(3)
# logits is batch X time X classes, which is what we want to work with
# return logits
return x
# Modification: This method was no longer necessary.
# def extract_features(self, x):
# for end_point in self.VALID_ENDPOINTS:
# if end_point in self.end_points:
# x = self._modules[end_point](x)
# return self.avg_pool(x)
def load_layer_weights(weights_path):
state_dict = torch.load(weights_path)
remove_layers = ['Mixed_5c', 'Logits', 'Predictions']
remove_layers.extend([l.lower() for l in remove_layers])
new_state_dict = {}
for item, state in state_dict.items():
layer = item[:item.index('.')]
# if the state is not one of the layers to remove, then use it
if layer not in remove_layers:
new_state_dict[item] = state
return new_state_dict
if __name__ == "__main__":
print_summary = True
i3d = InceptionI3d(final_endpoint='Mixed_5c_small', in_frames=16)
if print_summary:
summary(i3d, input_size=(3, 16, 112, 112))
|
[
"36019128+schatzkara@users.noreply.github.com"
] |
36019128+schatzkara@users.noreply.github.com
|
255b9aa37927e425d111d6313b7cf6d755b2b17b
|
a29550578f419a682994b2b4d9cfcd1c72d5ec4a
|
/pyzoo/zoo/orca/automl/xgboost/XGBoost.py
|
26592ef6ceba70a35a0c4562e8e6350b9acb5daf
|
[
"Apache-2.0"
] |
permissive
|
yaxinchen666/analytics-zoo
|
7915e037460391d29aece1ae6b60911f9947eeda
|
a5834cee2bda3187568e4bb43172e0051f771455
|
refs/heads/master
| 2023-06-21T17:05:59.855655
| 2021-07-28T08:11:50
| 2021-07-28T08:11:50
| 349,112,005
| 1
| 0
|
Apache-2.0
| 2021-03-18T14:51:55
| 2021-03-18T14:51:54
| null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 11,988
|
py
|
# Copyright 2018 Analytics Zoo Authors.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
#
import pickle
import types
import pandas as pd
from xgboost.sklearn import XGBRegressor
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
from zoo.automl.common.metrics import Evaluator
from zoo.automl.model.abstract import BaseModel, ModelBuilder
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
XGB_METRIC_NAME = {"rmse", "rmsle", "mae", "mape", "mphe", "logloss", "error", "error@t", "merror",
"mlogloss", "auc", "aucpr", "ndcg", "map", "ndcg@n", "map@n", "ndcg-", "map-",
"ndcg@n-", "map@n-", "poisson-nloglik", "gamma-nloglik", "cox-nloglik",
"gamma-deviance", "tweedie-nloglik", "aft-nloglik",
"interval-regression-accuracy"}
class XGBoost(BaseModel):
def __init__(self, model_type="regressor", config=None):
"""
Initialize hyper parameters
:param check_optional_config:
:param future_seq_len:
"""
# models
if not config:
config = {}
valid_model_type = ('regressor', 'classifier')
if model_type not in valid_model_type:
raise ValueError(f"model_type must be between {valid_model_type}. Got {model_type}")
self.model_type = model_type
self.n_estimators = config.get('n_estimators', 1000)
self.max_depth = config.get('max_depth', 5)
self.tree_method = config.get('tree_method', 'hist')
self.n_jobs = config.get('n_jobs', -1)
self.random_state = config.get('random_state', 2)
self.learning_rate = config.get('learning_rate', 0.1)
self.min_child_weight = config.get('min_child_weight', 1)
self.seed = config.get('seed', 0)
self.subsample = config.get('subsample', 0.8)
self.colsample_bytree = config.get('colsample_bytree', 0.8)
self.gamma = config.get('gamma', 0)
self.reg_alpha = config.get('reg_alpha', 0)
self.reg_lambda = config.get('reg_lambda', 1)
self.verbosity = config.get('verbosity', 0)
self.metric = config.get('metric')
self.model = None
self.model_init = False
self.config = config
def set_params(self, **config):
self.n_estimators = config.get('n_estimators', self.n_estimators)
self.max_depth = config.get('max_depth', self.max_depth)
self.tree_method = config.get('tree_method', self.tree_method)
self.n_jobs = config.get('n_jobs', self.n_jobs)
self.random_state = config.get('random_state', self.random_state)
self.learning_rate = config.get('learning_rate', self.learning_rate)
self.min_child_weight = config.get('min_child_weight', self.min_child_weight)
self.seed = config.get('seed', self.seed)
self.subsample = config.get('subsample', self.subsample)
self.colsample_bytree = config.get('colsample_bytree', self.colsample_bytree)
self.gamma = config.get('gamma', self.gamma)
self.reg_alpha = config.get('reg_alpha', self.reg_alpha)
self.reg_lambda = config.get('reg_lambda', self.reg_lambda)
self.verbosity = config.get('verbosity', self.verbosity)
self.config.update(config)
def _build(self, **config):
"""
build the models and initialize.
:param config: hyper parameters for building the model
:return:
"""
self.set_params(**config)
if self.model_type == "regressor":
self.model = XGBRegressor(n_estimators=self.n_estimators, max_depth=self.max_depth,
n_jobs=self.n_jobs, tree_method=self.tree_method,
random_state=self.random_state,
learning_rate=self.learning_rate,
min_child_weight=self.min_child_weight, seed=self.seed,
subsample=self.subsample,
colsample_bytree=self.colsample_bytree,
gamma=self.gamma, reg_alpha=self.reg_alpha,
reg_lambda=self.reg_lambda, verbosity=self.verbosity)
elif self.model_type == "classifier":
self.model = XGBClassifier(n_estimators=self.n_estimators, max_depth=self.max_depth,
n_jobs=self.n_jobs, tree_method=self.tree_method,
random_state=self.random_state,
learning_rate=self.learning_rate,
min_child_weight=self.min_child_weight, seed=self.seed,
subsample=self.subsample,
colsample_bytree=self.colsample_bytree,
gamma=self.gamma, reg_alpha=self.reg_alpha,
objective='binary:logistic',
reg_lambda=self.reg_lambda, verbosity=self.verbosity)
else:
raise ValueError("model_type can only be \"regressor\" or \"classifier\"")
self.model_init = True
def fit_eval(self, data, validation_data=None, metric=None, metric_func=None, **config):
"""
Fit on the training data from scratch.
Since the rolling process is very customized in this model,
we enclose the rolling process inside this method.
:param verbose:
:return: the evaluation metric value
"""
if not self.model_init:
self._build(**config)
data = self._validate_data(data, "data")
x, y = data[0], data[1]
if validation_data is not None:
if isinstance(validation_data, list):
validation_data = validation_data[0]
validation_data = self._validate_data(validation_data, "validation_data")
eval_set = [validation_data]
else:
eval_set = None
valid_metric_names = XGB_METRIC_NAME | Evaluator.metrics_func.keys()
default_metric = 'rmse' if self.model_type == 'regressor' else 'logloss'
if not metric and metric_func:
metric_name = metric_func.__name__
else:
metric_name = metric or self.metric or default_metric
if not metric_func and metric_name not in valid_metric_names:
raise ValueError(f"Got invalid metric name of {metric_name} for XGBoost. Valid metrics "
f"are {valid_metric_names}")
if metric_name in XGB_METRIC_NAME and not metric_func:
self.model.fit(x, y, eval_set=eval_set, eval_metric=metric_name)
vals = self.model.evals_result_.get("validation_0").get(metric_name)
return {metric_name: vals[-1]}
else:
self.model.fit(x, y, eval_set=eval_set, eval_metric=default_metric)
eval_result = self.evaluate(
validation_data[0],
validation_data[1],
metrics=[metric_func or metric_name])[0]
return {metric_name: eval_result}
def _validate_data(self, data, name):
if callable(data):
data = data(self.config)
if not isinstance(data, tuple) or isinstance(data, list):
raise ValueError(
f"You must input a data create function which returns a tuple or a list of "
f"(x, y) for {name} in XGBoost. "
f"Your function returns a {data.__class__.__name__} instead")
if len(data) != 2:
raise ValueError(
f"You must input a data create function which returns a tuple or a list "
f"containing two elements of (x, y) for {name} in XGBoost. "
f"Your data create function returns {len(data)} elements instead")
if not (isinstance(data, tuple) or isinstance(data, list)):
raise ValueError(
f"You must input a tuple or a list of (x, y) for {name} in XGBoost. "
f"Got {data.__class__.__name__}")
if len(data) != 2:
raise ValueError(
f"You must input a tuple or a list containing two elements of (x, y). "
f"Got {len(data)} elements for {name} in XGBoost")
return data
def predict(self, x):
"""
Predict horizon time-points ahead the input x in fit_eval
:param x: We don't support input x currently.
:param horizon: horizon length to predict
:param mc:
:return:
"""
if x is None:
raise Exception("Input invalid x of None")
if self.model is None:
raise Exception("Needs to call fit_eval or restore first before calling predict")
self.model.n_jobs = self.n_jobs
out = self.model.predict(x)
return out
def evaluate(self, x, y, metrics=['mse']):
"""
Evaluate on the prediction results and y. We predict horizon time-points ahead the input x
in fit_eval before evaluation, where the horizon length equals the second dimension size of
y.
:param x: We don't support input x currently.
:param y: target. We interpret the second dimension of y as the horizon length for
evaluation.
:param metrics: a list of metrics in string format
:return: a list of metric evaluation results
"""
if x is None:
raise ValueError("Input invalid x of None")
if y is None:
raise ValueError("Input invalid y of None")
if self.model is None:
raise Exception("Needs to call fit_eval or restore first before calling predict")
if isinstance(y, pd.DataFrame):
y = y.values
self.model.n_jobs = self.n_jobs
y_pred = self.predict(x)
result_list = []
for metric in metrics:
if callable(metric):
result_list.append(metric(y, y_pred))
else:
result_list.append(Evaluator.evaluate(metric, y, y_pred))
return result_list
def save(self, checkpoint):
pickle.dump(self.model, open(checkpoint, "wb"))
def restore(self, checkpoint):
with open(checkpoint, 'rb') as f:
self.model = pickle.load(f)
self.model_init = True
def _get_required_parameters(self):
return {}
def _get_optional_parameters(self):
param = self.model.get_xgb_params
return param
class XGBoostModelBuilder(ModelBuilder):
def __init__(self, model_type="regressor", cpus_per_trial=1, **xgb_configs):
self.model_type = model_type
self.model_config = xgb_configs.copy()
if 'n_jobs' in xgb_configs and xgb_configs['n_jobs'] != cpus_per_trial:
logger.warning(f"Found n_jobs={xgb_configs['n_jobs']} in xgb_configs. It will not take "
f"effect since we assign cpus_per_trials(={cpus_per_trial}) to xgboost "
f"n_jobs. Please raise an issue if you do need different values for "
f"xgboost n_jobs and cpus_per_trials.")
self.model_config['n_jobs'] = cpus_per_trial
def build(self, config):
model = XGBoost(model_type=self.model_type, config=self.model_config)
model._build(**config)
return model
|
[
"noreply@github.com"
] |
yaxinchen666.noreply@github.com
|
e58d52f2783dc023ac51d828b8d4fc5e17e47ca1
|
0a3b08678e2d6669188649bfc8d38439ac076f61
|
/odziez/clothes/admin.py
|
fbd8c3fa8bfc886207fbb8be20c2df196d23ffd1
|
[
"MIT"
] |
permissive
|
szymanskirafal/odziez
|
48f31fb72a8875511000f6aa5d9032770a670e64
|
029d20da0474a0380e8383f9f89c1072666c5399
|
refs/heads/master
| 2020-05-25T08:18:58.783882
| 2020-05-10T19:19:29
| 2020-05-10T19:19:29
| 187,707,616
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 386
|
py
|
from django.contrib import admin
from django.utils.translation import ugettext_lazy as _
from .models import Clothe, KindOfClothe, Manufacturer
@admin.register(KindOfClothe)
class KindOfClotheAdmin(admin.ModelAdmin):
pass
@admin.register(Clothe)
class ClotheAdmin(admin.ModelAdmin):
pass
@admin.register(Manufacturer)
class ManufacturerAdmin(admin.ModelAdmin):
pass
|
[
"r.szymansky@gmail.com"
] |
r.szymansky@gmail.com
|
d5c9074371a5622ac73b4c501a5cf834ad9ad2d1
|
3559aee2f9f787673fe8e1876e9f84400aede47c
|
/PythonCrashCourse/lambda_expression_one.py
|
aecc3b8a544413f900797f9881ab70518fa6a52e
|
[] |
no_license
|
bijaythapaa/fluffy-octo-parakeet
|
68899ce6674e9dcb83feb3c5cbc165300c425770
|
9478b5ec51ffabdc6f38115404c92de10fd30a26
|
refs/heads/master
| 2023-02-12T03:05:07.020019
| 2021-01-05T05:14:57
| 2021-01-05T05:14:57
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 228
|
py
|
# def timesTwo(var):
# return var*3
# def timesTwo(var): return var*3
# f = lambda var: var*3
# print(f(6))
seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# values = list(map(timesTwo, seq))
values = list(map(lambda x: x*3, seq))
print(values)
|
[
"bijay.iwacademy@gmail.com"
] |
bijay.iwacademy@gmail.com
|
d72488f05fd6d001283d55312ba7459788d105e7
|
e04e15b196fc6a06439307cdc6e7ecba347ec8e4
|
/07-04-2021/uklad.py
|
cb1ac595b981b5ed9e0905426d84ba4189fca567
|
[] |
no_license
|
bhryniewicz/python
|
26e513441c451d562900cef17bb807fc05479720
|
7694fdb42080b9c7e5ca66b6c91220916a905d84
|
refs/heads/main
| 2023-04-24T14:45:43.512671
| 2021-05-05T16:14:11
| 2021-05-05T16:14:11
| 355,272,130
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 405
|
py
|
x = int(input('podaj x: '))
y = int(input('podaj y: '))
if(x == 0 or y == 0):
print('Punkt nie znajduej sie w zadnej cwiartce')
elif(x > 0 and y > 0):
print("punkt znajduje sie w I cwiartce")
elif(x < 0 and y > 0):
print('punkt znajduje sie w II cwiartce')
elif(x < 0 and y < 0):
print('punkt znajduje sie w III cwiartce')
else:
print('punkt znajduje sie w IV cwiartce')
|
[
"bartosz.hryniewicz3@gmail.com"
] |
bartosz.hryniewicz3@gmail.com
|
fad24df1220aaa705565118f5e62ca780a812506
|
a774284c6cb5c153ae4dafe28308b8c018f3e60e
|
/KuttyPyLib.py
|
047ce921b1e5ebd2939a0b3dc06485717dd27315
|
[
"MIT"
] |
permissive
|
sayanchowdhury/KuttyPy-GUI
|
4db4c728c0b13be22b0391703b555c608dfbd311
|
d80a80f50ce0940f821da2734ebdc908aa8679a8
|
refs/heads/master
| 2021-01-13T22:33:00.378956
| 2019-12-02T18:13:15
| 2019-12-02T18:13:15
| 242,516,047
| 0
| 0
|
MIT
| 2020-02-23T12:50:07
| 2020-02-23T12:50:07
| null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 39,424
|
py
|
'''
Code snippet for reading data from the kuttypy
'''
import serial, struct, time,platform,os,sys,functools
from utilities import REGISTERS
from collections import OrderedDict
import numpy as np
if 'inux' in platform.system(): #Linux based system
import fcntl
Byte = struct.Struct("B") # size 1
ShortInt = struct.Struct("H") # size 2
Integer= struct.Struct("I") # size 4
def _bv(x):
return 1<<x
def connect(**kwargs):
return KUTTYPY(**kwargs)
def listPorts():
'''
Make a list of available serial ports. For auto scanning and connecting
'''
import glob
system_name = platform.system()
if system_name == "Windows":
# Scan for available ports.
available = []
for i in range(256):
try:
s = serial.Serial('COM%d'%i)
available.append('COM%d'%i)
s.close()
except serial.SerialException:
pass
return available
elif system_name == "Darwin":
# Mac
return glob.glob('/dev/tty.usb*') + glob.glob('/dev/cu*')
else:
# Assume Linux or something else
return glob.glob('/dev/ttyACM*') + glob.glob('/dev/ttyUSB*')
def isPortFree(portname):
try:
fd = serial.Serial(portname, KUTTYPY.BAUD, stopbits=1, timeout = 1.0)
if fd.isOpen():
if 'inux' in platform.system(): #Linux based system
try:
fcntl.flock(fd.fileno(), fcntl.LOCK_EX | fcntl.LOCK_NB)
fd.close()
return True #Port is available
except IOError:
fd.close()
return False #Port is not available
else:
fd.close()
return True #Port is available
else:
fd.close()
return False #Port is not available
except serial.SerialException as ex:
return False #Port is not available
def getFreePorts(openPort=None):
'''
Find out which ports are currently free
'''
portlist={}
for a in listPorts():
if a != openPort:
portlist[a] = isPortFree(a)
else:
portlist[a] = False
return portlist
class KUTTYPY:
VERSIONNUM = Byte.pack(99)
VERSIONNUM_328P = Byte.pack(100)
GET_VERSION = Byte.pack(1)
READB = Byte.pack(2)
WRITEB = Byte.pack(3)
I2C_READ = Byte.pack(4)
I2C_WRITE = Byte.pack(5)
I2C_SCAN = Byte.pack(6)
BAUD = 38400
version = 0
portname = None
REGS = REGISTERS.VERSIONS[99]['REGISTERS'] # A map of alphanumeric port names to the 8-bit register locations
REGSTATES = {} #Store the last written state of the registers
SPECIALS = REGISTERS.VERSIONS[99]['SPECIALS']
nano = False #check if atmega328p is found instead of 32
blockingSocket = None
def __init__(self,**kwargs):
self.sensors={
0x39:{
'name':'TSL2561',
'init':self.TSL2561_init,
'read':self.TSL2561_all,
'fields':['total','IR'],
'min':[0,0],
'max':[2**15,2**15],
'config':[{
'name':'gain',
'options':['1x','16x'],
'function':self.TSL2561_gain
},
{
'name':'Integration Time',
'options':['3 mS','101 mS','402 mS'],
'function':self.TSL2561_timing
}
] },
0x1E:{
'name':'HMC5883L',
'init':self.HMC5883L_init,
'read':self.HMC5883L_all,
'fields':['Mx','My','Mz'],
'min':[-5000,-5000,-5000],
'max':[5000,5000,5000],
'config':[{
'name':'gain',
'options':['1x','16x'],
'function':self.TSL2561_gain
},
{
'name':'Integration Time',
'options':['3 mS','101 mS','402 mS'],
'function':self.TSL2561_timing
}
] },
0x49:{
'name':'ADS1115',
'init':self.ADS1115_init,
'read':self.ADS1115_read,
'fields':['Voltage'],
'min':[0],
'max':[2**16],
'config':[{
'name':'channel',
'options':['UNI_0','UNI_1','UNI_2','UNI_3','DIFF_01','DIFF_23'],
'function':self.ADS1115_channel
},
{
'name':'Data Rate',
'options':['8 SPS','16 SPS','32 SPS','64 SPS','128 SPS','250 SPS','475 SPS','860 SPS'],
'function':self.TSL2561_rate
}
] },
0x68:{
'name':'MPU6050',
'init':self.MPU6050_init,
'read':self.MPU6050_all,
'fields':['Ax','Ay','Az','Temp','Gx','Gy','Gz'],
'min':[-1*2**15,-1*2**15,-1*2**15,0,-1*2**15,-1*2**15,-1*2**15],
'max':[2**15,2**15,2**15,2**16,2**15,2**15,2**15],
'config':[{
'name':'Gyroscope Range',
'options':['250','500','1000','2000'],
'function':self.MPU6050_gyro_range
},
{
'name':'Accelerometer Range',
'options':['2x','4x','8x','16x'],
'function':self.MPU6050_accel_range
},
{
'name':'Kalman',
'options':['OFF','0.001','0.01','0.1','1','10'],
'function':self.MPU6050_kalman_set
}
]},
41:{
'name':'TCS34725: RGB Sensor',
'init':self.TCS34725_init,
'RGB':True,
'read':self.TCS34725_all,
'fields':['RED','GREEN','BLUE'],
'min':[0,0,0,0],
'max':[2**16,2**16,2**16],
'config':[{
'name':'Gain',
'options':['1','4','16','60'],
'function':self.TCS34725_gain
}
]},
118:{
'name':'BMP280',
'init':self.BMP280_init,
'read':self.BMP280_all,
'fields':['Pressure','Temp','Alt'],
'min':[0,0,0],
'max':[1600,100,10],
},
12:{ #0xc
'name':'AK8963 Mag',
'init':self.AK8963_init,
'read':self.AK8963_all,
'fields':['X','Y','Z'],
'min':[-32767,-32767,-32767],
'max':[32767,32767,32767],
},
119:{
'name':'MS5611',
'init':self.MS5611_init,
'read':self.MS5611_all,
'fields':['Pressure','Temp','Alt'],
'min':[0,0,0],
'max':[1600,100,10],
},
0x41:{ #A0 pin connected to Vs . Otherwise address 0x40 conflicts with PCA board.
'name':'INA3221',
'init':self.INA3221_init,
'read':self.INA3221_all,
'fields':['CH1','CH2','CH3'],
'min':[0,0,0],
'max':[1000,1000,1000],
},
0x5A:{
'name':'MLX90614',
'init':self.MLX90614_init,
'read':self.MLX90614_all,
'fields':['TEMP'],
'min':[0],
'max':[350]}
}
self.controllers={
self.MCP5725_ADDRESS:{
'name':'MCP4725',
'init':self.MCP4725_init,
'write':[['CH0',0,4095,0,self.MCP4725_set]],
},
}
self.special={
0x40:{
'name':'PCA9685 PWM',
'init':self.PCA9685_init,
'write':[['Channel 1',0,180,90,functools.partial(self.PCA9685_set,1)], #name, start, stop, default, function
['Channel 2',0,180,90,functools.partial(self.PCA9685_set,2)],
['Channel 3',0,180,90,functools.partial(self.PCA9685_set,3)],
['Channel 4',0,180,90,functools.partial(self.PCA9685_set,4)],
],
}
}
self.connected=False
if 'port' in kwargs:
self.portname=kwargs.get('port',None)
try:
self.fd,self.version,self.connected=self.connectToPort(self.portname)
if self.connected:
#self.fd.setRTS(0)
if self.nano:
self.REGS = REGISTERS.VERSIONS[self.version]['REGISTERS'] # A map of alphanumeric port names to the 8-bit register locations
self.REGSTATES = {} #Store the last written state of the registers
self.SPECIALS = REGISTERS.VERSIONS[self.version]['SPECIALS']
for a in ['B','C','D']: #Initialize all inputs
self.setReg('DDR'+a,0) #All inputs
self.setReg('PORT'+a,0) #No Pullup
self.setReg('PORTC',(1<<4)|(1<<5)) #I2C Pull-Up
else:
for a in ['A','B','C','D']: #Initialize all inputs
self.setReg('DDR'+a,0)
return
except Exception as ex:
print('Failed to connect to ',self.portname,ex.message)
elif kwargs.get('autoscan',False): #Scan and pick a port
portList = getFreePorts()
for a in portList:
if portList[a]:
try:
self.portname=a
self.fd,self.version,self.connected=self.connectToPort(self.portname)
if self.connected:
#self.fd.setRTS(0)
if self.nano:
self.REGS = REGISTERS.VERSIONS[self.version]['REGISTERS'] # A map of alphanumeric port names to the 8-bit register locations
self.REGSTATES = {} #Store the last written state of the registers
self.SPECIALS = REGISTERS.VERSIONS[self.version]['SPECIALS']
for a in ['B','C','D']: #Initialize all inputs
self.setReg('DDR'+a,0) #All inputs
self.setReg('PORT'+a,0) #No Pullup
self.setReg('PORTC',(1<<4)|(1<<5)) #I2C Pull-Up
else:
for a in ['A','B','C','D']: #Initialize all inputs
self.setReg('DDR'+a,0) #All inputs
self.setReg('PORT'+a,0) #No Pullup
self.setReg('PORTC',3) #I2C Pull-Up
return
except Exception as e:
print (e)
else:
print(a,' is busy')
def __get_version__(self,fd):
fd.setRTS(0)
time.sleep(0.01)
fd.setRTS(1)
time.sleep(0.25)
while fd.in_waiting:
fd.read(fd.in_waiting)
fd.write(self.GET_VERSION)
return fd.read()
def get_version(self):
return self.__get_version__(self.fd)
def connectToPort(self,portname):
'''
connect to a port, and check for the right version
'''
try:
if 'inux' in platform.system(): #Linux based system
try:
#try to lock down the serial port
import socket
self.blockingSocket = socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM)
self.blockingSocket.bind('\0eyesj2%s'%portname)
self.blockingSocket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
fd = serial.Serial(portname, self.BAUD, timeout = 0.5)
if not fd.isOpen():
return None,'',False
except socket.error as e:
#print ('Port {0} is busy'.format(portname))
return None,'',False
#raise RuntimeError("Another program is using %s (%d)" % (portname) )
'''
import fcntl
try:
fcntl.flock(fd.fileno(), fcntl.LOCK_EX | fcntl.LOCK_NB)
#print ('locked access to ',portname,fd.fileno())
except IOError:
#print ('Port {0} is busy'.format(portname))
return None,'',False
'''
else:
fd = serial.Serial(portname, self.BAUD, timeout = 0.5)
#print ('not on linux',platform.system())
if(fd.in_waiting):
fd.flush()
fd.readall()
except serial.SerialException as ex:
print ('Port {0} is unavailable: {1}'.format(portname, ex) )
return None,'',False
version = self.__get_version__(fd)
self.nano = False
if len(version)==1:
if ord(version)==ord(self.VERSIONNUM):
return fd,ord(version),True
if ord(version)==ord(self.VERSIONNUM_328P):
self.nano = True
return fd,ord(version),True
print ('version check failed',len(version),ord(version))
return None,'',False
def close(self):
self.fd.close()
self.portname = None
self.connected = False
if self.blockingSocket:
self.blockingSocket.shutdown(1)
self.blockingSocket.close()
self.blockingSocket = None
def __sendByte__(self,val):
"""
transmits a BYTE
val - byte to send
"""
#print (val)
try:
if(type(val)==int):
self.fd.write(Byte.pack(val))
else:
self.fd.write(val)
except:
self.connected = False
def __getByte__(self):
"""
reads a byte from the serial port and returns it
"""
try:
ss=self.fd.read(1)
except:
self.connected = False
print('No byte received. Disconnected?',time.ctime())
return 0
if len(ss): return Byte.unpack(ss)[0]
else:
print('byte communication error.',time.ctime())
return None
def setReg(self,reg, data):
#print(reg,data)
if reg not in self.REGS and type(reg)==str: return False
self.REGSTATES[reg] = data
self.__sendByte__(self.WRITEB)
if reg in self.REGS:
self.__sendByte__(self.REGS[reg])
else:
#print('missing register',reg)
self.__sendByte__(reg)
self.__sendByte__(data)
def getReg(self,reg):
if (reg not in self.REGS) and type(reg)==str:
print('unknown register',reg)
return 0
self.__sendByte__(self.READB)
if reg in self.REGS:
self.__sendByte__(self.REGS[reg])
else:
#print('missing register',reg)
self.__sendByte__(reg)
val = self.__getByte__()
self.REGSTATES[reg] = val
return val
def readADC(self,ch): # Read the ADC channel
self.setReg(self.REGS['ADMUX'], 64 | ch)
self.setReg(self.REGS['ADCSRA'], 197) # Enable the ADC
low = self.getReg(self.REGS['ADCL'])
hi = self.getReg(self.REGS['ADCH'])
return (hi << 8) | low
'''
def writeEEPROM(self,data):
addr=0
for a in data:
timeout=20 #20mS
while ((self.getReg('EECR') & 2)):
timeout-=1
if timeout==0:
print ('wait timeout!')
break
time.sleep(0.001)
self.setReg('EEARL',addr)
self.setReg('EEARH',0)
self.setReg('EEDR',a)
self.setReg('EECR',4) ##EEMPE master write enable
self.setReg('EECR',6) # EEPE write
addr+=1
def readEEPROM(self,total):
addr=0; b = []
for a in range(total):
timeout=20 #20mS
while ((self.getReg('EECR') & 2)):
timeout-=1
if timeout==0:
print ('wait timeout!')
break
time.sleep(0.001)
self.setReg('EEARL',addr)
self.setReg('EEARH',0)
self.setReg('EECR',1) ##EERE. Read
b.append(self.getReg('EEDR'))
addr+=1
return b
'''
# I2C Calls. Will be replaced with firmware level implementation
'''
def initI2C(self): # Initialize I2C
self.setReg('TWSR',0x00)
self.setReg('TWBR',0x46)
self.setReg('TWCR',0x04)
def startI2C(self):
self.setReg('TWCR',(1<<7)|(1<<5) | (1<<2))
timeout=10 #20mS
time.sleep(0.001)
while (not(self.getReg('TWCR') & (1<<7))):
timeout-=1
print('waiy')
if timeout==0:
print('start timeout')
break
time.sleep(0.001)
def stopI2C(self):
self.setReg('TWCR',(1<<7) | (1<<4) | (1<<2))
timeout=10 #20mS
time.sleep(0.001)
def writeI2C(self,val):
self.setReg('TWDR',val)
self.setReg('TWCR',(1<<7) | (1<<2))
timeout=20 #20mS
while (not(self.getReg('TWCR') & (1<<7))):
timeout-=1
if timeout==0:
print ('write timeout')
break
time.sleep(0.001)
def readI2C(self,ack):
self.setReg('TWCR',(1<<7) | (1<<2) | (ack<<6))
timeout=20 #20mS
while (not(self.getReg('TWCR') & (1<<7))):
timeout-=1
if timeout==0:
print ('read timeout')
break
time.sleep(0.001)
if timeout:
return self.getReg('TWDR')
else:
return None
def I2CWriteBulk(self,address,bytestream):
# Individual register write based writing. takes a few hundred milliseconds
self.startI2C()
self.writeI2C(address<<1)
for a in bytestream:
self.writeI2C(a)
self.stopI2C()
def I2CReadBulk(self,address,register,total):
# Individual register write based reading. takes a few hundred milliseconds
self.startI2C()
self.writeI2C(address<<1)
self.writeI2C(register)
self.startI2C()
self.writeI2C((address<<1)|1) #Read
b=[]
for a in range(total-1):
b.append(self.readI2C(1) )
b.append(self.readI2C(0))
self.stopI2C()
return b
# Individual register write based scan. takes a few seconds
def I2CScan(self):
found = []
for a in range(127):
self.startI2C()
time.sleep(0.005)
self.writeI2C(a<<1)
time.sleep(0.005)
if self.getReg('TWSR') == 0x18:
found.append(a)
self.stopI2C()
return found
'''
def I2CScan(self):
self.__sendByte__(self.I2C_SCAN)
addrs = []
val = self.__getByte__()
if val is None:
return []
while val<254:
addrs.append(val)
val = self.__getByte__()
if(val==254):print('timed out')
#self.setReg('TWBR',0xFF) #I2C speed minimal. testing purposes
return addrs
def I2CWriteBulk(self,address,bytestream):
self.__sendByte__(self.I2C_WRITE)
self.__sendByte__(address) #address
self.__sendByte__(len(bytestream)) #Total bytes to write. <=255
for a in bytestream:
self.__sendByte__(Byte.pack(a))
tmt = self.__getByte__()
if tmt: return True #Hasn't Timed out.
else: return False #Timeout occured
def I2CReadBulk(self,address,register,total):
self.__sendByte__(self.I2C_READ)
self.__sendByte__(address) #address
self.__sendByte__(register) #device register address
self.__sendByte__(total) #Total bytes to read. <=255
data = []
for a in range(total):
val = self.__getByte__()
data.append(val)
tmt = self.__getByte__()
return data,True if not tmt else False
class KalmanFilter(object):
'''
Credits:http://scottlobdell.me/2014/08/kalman-filtering-python-reading-sensor-input/
'''
def __init__(self, var, est,initial_values): #var = process variance. est = estimated measurement var
self.var = np.array(var)
self.est = np.array(est)
self.posteri_estimate = np.array(initial_values)
self.posteri_error_estimate = np.ones(len(var),dtype=np.float16)
def input(self, vals):
vals = np.array(vals)
priori_estimate = self.posteri_estimate
priori_error_estimate = self.posteri_error_estimate + self.var
blending_factor = priori_error_estimate / (priori_error_estimate + self.est)
self.posteri_estimate = priori_estimate + blending_factor * (vals - priori_estimate)
self.posteri_error_estimate = (1 - blending_factor) * priori_error_estimate
def output(self):
return self.posteri_estimate
MPU6050_kalman = 0
def MPU6050_init(self):
self.I2CWriteBulk(0x68,[0x1B,0<<3]) #Gyro Range . 250
self.I2CWriteBulk(0x68,[0x1C,0<<3]) #Accelerometer Range. 2
self.I2CWriteBulk(0x68,[0x6B, 0x00]) #poweron
v,tmt = self.I2CReadBulk(0x68,0x75,1)
self.mag = False
if v[0] in [0x71,0x73]: #MPU9255, MPU9250. Has magnetometer. Enable it.
self.mag = True
self.I2CWriteBulk(0x68,[0x37,0x22]) #INT_PIN_CFG . I2C passthrough enabled. Rescan to detect magnetometer.
def MPU6050_gyro_range(self,val):
self.I2CWriteBulk(0x68,[0x1B,val<<3]) #Gyro Range . 250,500,1000,2000 -> 0,1,2,3 -> shift left by 3 positions
def MPU6050_accel_range(self,val):
print(val)
self.I2CWriteBulk(0x68,[0x1C,val<<3]) #Accelerometer Range. 2,4,8,16 -> 0,1,2,3 -> shift left by 3 positions
def MPU6050_kalman_set(self,val):
if not val:
self.MPU6050_kalman = 0
return
noise=[]
for a in range(50):
noise.append(np.array(self.MPU6050_all(disableKalman=True)))
noise = np.array(noise)
self.MPU6050_kalman = self.KalmanFilter(1e6*np.ones(noise.shape[1])/(10**val), np.std(noise,0)**2, noise[-1])
def MPU6050_accel(self):
b,tmt = self.I2CReadBulk(0x68, 0x3B ,6)
if tmt:return None
if None not in b:
return [(b[x*2+1]<<8)|b[x*2] for x in range(3)] #X,Y,Z
def MPU6050_gyro(self):
b,tmt = self.I2CReadBulk(0x68, 0x3B+6 ,6)
if tmt:return None
if None not in b:
return [(b[x*2+1]<<8)|b[x*2] for x in range(3)] #X,Y,Z
def MPU6050_all(self,disableKalman=False):
'''
returns a 7 element list. Ax,Ay,Az,T,Gx,Gy,Gz
returns None if communication timed out with I2C sensor
disableKalman can be set to True if Kalman was previously enabled.
'''
b,tmt = self.I2CReadBulk(0x68, 0x3B ,14)
if tmt:return None
if None not in b:
if (not self.MPU6050_kalman) or disableKalman:
return [ np.int16((b[x*2]<<8)|b[x*2+1]) for x in range(7) ] #Ax,Ay,Az, Temp, Gx, Gy,Gz
else:
self.MPU6050_kalman.input([ np.int16((b[x*2]<<8)|b[x*2+1]) for x in range(7) ])
return self.MPU6050_kalman.output()
######## AK8963 magnetometer attacched to MPU925x #######
AK8963_ADDRESS =0x0C
_AK8963_CNTL = 0x0A
def AK8963_init(self):
self.I2CWriteBulk(self.AK8963_ADDRESS,[self._AK8963_CNTL,0]) #power down mag
self.I2CWriteBulk(self.AK8963_ADDRESS,[self._AK8963_CNTL,(1<<4)|6]) #mode (0=14bits,1=16bits) <<4 | (2=8Hz , 6=100Hz)
def AK8963_all(self,disableKalman=False):
vals,tmt=self.I2CReadBulk(self.AK8963_ADDRESS,0x03,7) #6+1 . 1(ST2) should not have bit 4 (0x8) true. It's ideally 16 . overflow bit
if tmt:return None
ax,ay,az = struct.unpack('hhh',bytes(vals[:6]))
if not vals[6]&0x08:return [ax,ay,az]
else: return None
####### BMP280 ###################
## Ported from https://github.com/farmerkeith/BMP280-library/blob/master/farmerkeith_BMP280.cpp
BMP280_ADDRESS = 118
BMP280_REG_CONTROL = 0xF4
BMP280_REG_RESULT = 0xF6
BMP280_oversampling = 0
_BMP280_PRESSURE_MIN_HPA = 0
_BMP280_PRESSURE_MAX_HPA = 1600
_BMP280_sea_level_pressure = 1013.25 #for calibration.. from circuitpython library
def BMP280_init(self):
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.BMP280_ADDRESS, 0xD0 ,1)
if tmt:return
b = b[0]
if b in [0x58,0x56,0x57]:
print('BMP280. ID:',b)
elif b==0x60:
print('BME280 . includes humidity')
else:
print('ID unknown',b)
# get calibration data
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.BMP280_ADDRESS, 0x88 ,24) #24 bytes containing calibration data
coeff = list(struct.unpack('<HhhHhhhhhhhh', bytes(b)))
coeff = [float(i) for i in coeff]
self._BMP280_temp_calib = coeff[:3]
self._BMP280_pressure_calib = coeff[3:]
self._BMP280_t_fine = 0.
#details of register 0xF4
#mode[1:0] F4bits[1:0] 00=sleep, 01,10=forced, 11=normal
#osrs_p[2:0] F4bits[4:2] 000=skipped, 001=16bit, 010=17bit, 011=18bit, 100=19bit, 101,110,111=20 bit
#osrs_t[2:0] F4bits[7:5] 000=skipped, 001=16bit, 010=17bit, 011=18bit, 100=19bit, 101,110,111=20 bit
#VALUE = (osrs_t & 0x7) << 5 | (osrs_p & 0x7) << 2 | (mode & 0x3); #
self.I2CWriteBulk(self.BMP280_ADDRESS, [0xF4,0xFF]) #
def _BMP280_calcTemperature(self,adc_t):
v1 = (adc_t / 16384.0 - self._BMP280_temp_calib[0] / 1024.0) * self._BMP280_temp_calib[1]
v2 = ((adc_t / 131072.0 - self._BMP280_temp_calib[0] / 8192.0) * ( adc_t / 131072.0 - self._BMP280_temp_calib[0] / 8192.0)) * self._BMP280_temp_calib[2]
self._BMP280_t_fine = int(v1+v2)
return (v1+v2) / 5120.0 #actual temperature.
def _BMP280_calcPressure(self,adc_p,adc_t):
self._BMP280_calcTemperature(adc_t) #t_fine has been set now.
# Algorithm from the BMP280 driver. adapted from adafruit adaptation
# https://github.com/BoschSensortec/BMP280_driver/blob/master/bmp280.c
var1 = self._BMP280_t_fine / 2.0 - 64000.0
var2 = var1 * var1 * self._BMP280_pressure_calib[5] / 32768.0
var2 = var2 + var1 * self._BMP280_pressure_calib[4] * 2.0
var2 = var2 / 4.0 + self._BMP280_pressure_calib[3] * 65536.0
var3 = self._BMP280_pressure_calib[2] * var1 * var1 / 524288.0
var1 = (var3 + self._BMP280_pressure_calib[1] * var1) / 524288.0
var1 = (1.0 + var1 / 32768.0) * self._BMP280_pressure_calib[0]
if not var1:
return _BMP280_PRESSURE_MIN_HPA
pressure = 1048576.0 - adc_p
pressure = ((pressure - var2 / 4096.0) * 6250.0) / var1
var1 = self._BMP280_pressure_calib[8] * pressure * pressure / 2147483648.0
var2 = pressure * self._BMP280_pressure_calib[7] / 32768.0
pressure = pressure + (var1 + var2 + self._BMP280_pressure_calib[6]) / 16.0
pressure /= 100
if pressure < self._BMP280_PRESSURE_MIN_HPA:
return self._BMP280_PRESSURE_MIN_HPA
if pressure > self._BMP280_PRESSURE_MAX_HPA:
return self._BMP280_PRESSURE_MAX_HPA
return pressure
def BMP280_all(self):
#os = [0x34,0x74,0xb4,0xf4]
#delays=[0.005,0.008,0.014,0.026]
#self.I2CWriteBulk(self.BMP280_ADDRESS,[self.BMP280_REG_CONTROL,os[self.BMP280_oversampling] ])
#time.sleep(delays[self.BMP280_oversampling])
data,tmt = self.I2CReadBulk(self.BMP280_ADDRESS, 0xF7,6)
if tmt:return None
if None not in data:
# Convert pressure and temperature data to 19-bits
adc_p = (((data[0] & 0xFF) * 65536.) + ((data[1] & 0xFF) * 256.) + (data[2] & 0xF0)) / 16.
adc_t = (((data[3] & 0xFF) * 65536.) + ((data[4] & 0xFF) * 256.) + (data[5] & 0xF0)) / 16.
return [self._BMP280_calcPressure(adc_p,adc_t), self._BMP280_calcTemperature(adc_t), 0]
########## TCS34725 RGB sensor ###########
_TCS34725_COMMAND_BIT = 0x80
_TCS34725_REGISTER_STATUS = 0x13
_TCS34725_REGISTER_CDATA = 0x14
_TCS34725_REGISTER_RDATA = 0x16
_TCS34725_REGISTER_GDATA = 0x18
_TCS34725_REGISTER_BDATA = 0x1a
_TCS34725_REGISTER_ENABLE = 0x00
_TCS34725_REGISTER_ATIME = 0x01
_TCS34725_REGISTER_AILT = 0x04
_TCS34725_REGISTER_AIHT = 0x06
_TCS34725_REGISTER_ID = 0x12
_TCS34725_REGISTER_APERS = 0x0c
_TCS34725_REGISTER_CONTROL = 0x0f
_TCS34725_REGISTER_SENSORID = 0x12
_TCS34725_REGISTER_STATUS = 0x13
_TCS34725_ENABLE_AIEN = 0x10
_TCS34725_ENABLE_WEN = 0x08
_TCS34725_ENABLE_AEN = 0x02
_TCS34725_ENABLE_PON = 0x01
_GAINS = (1, 4, 16, 60)
_CYCLES = (0, 1, 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60)
_INTEGRATION_TIME_THRESHOLD_LOW = 2.4
_INTEGRATION_TIME_THRESHOLD_HIGH = 614.4
TCS34725_ADDRESS = 41
def TCS34725_init(self):
enable,tmt = self.I2CReadBulk(self.TCS34725_ADDRESS, self._TCS34725_COMMAND_BIT|self._TCS34725_REGISTER_ENABLE,1)
enable = enable[0]
self.I2CWriteBulk(self.TCS34725_ADDRESS, [self._TCS34725_REGISTER_ENABLE,enable|self._TCS34725_ENABLE_PON]) #
time.sleep(0.003)
self.I2CWriteBulk(self.TCS34725_ADDRESS, [self._TCS34725_COMMAND_BIT|self._TCS34725_REGISTER_ENABLE,enable|self._TCS34725_ENABLE_PON | self._TCS34725_ENABLE_AEN| self._TCS34725_ENABLE_AIEN]) #
self.I2CWriteBulk(self.TCS34725_ADDRESS, [self._TCS34725_COMMAND_BIT|self._TCS34725_REGISTER_APERS,10])
self.I2CWriteBulk(self.TCS34725_ADDRESS, [self._TCS34725_COMMAND_BIT|self._TCS34725_REGISTER_ATIME,256-40])
def TCS34725_gain(self,g):
self.I2CWriteBulk(self.TCS34725_ADDRESS, [self._TCS34725_COMMAND_BIT|self._TCS34725_REGISTER_CONTROL,g]) #Gain
def TCS34725_all(self):
R,tmt = self.I2CReadBulk(self.TCS34725_ADDRESS, self._TCS34725_COMMAND_BIT|self._TCS34725_REGISTER_RDATA,2)
G,tmt = self.I2CReadBulk(self.TCS34725_ADDRESS, self._TCS34725_COMMAND_BIT|self._TCS34725_REGISTER_GDATA,2)
B,tmt = self.I2CReadBulk(self.TCS34725_ADDRESS, self._TCS34725_COMMAND_BIT|self._TCS34725_REGISTER_BDATA,2)
if tmt:return None
return [R[0]|(R[1]<<8),G[0]|(G[1]<<8),B[0]|(B[1]<<8)]
def TCS34725_range(self):
pass
####### MS5611 Altimeter ###################
MS5611_ADDRESS = 119
def MS5611_init(self):
self.I2CWriteBulk(self.MS5611_ADDRESS, [0x1E]) # reset
time.sleep(0.5)
self._MS5611_calib = np.zeros(6)
#calibration data.
#pressure gain, offset . T coeff of P gain, offset. Ref temp. T coeff of T. all unsigned shorts.
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.MS5611_ADDRESS, 0xA2 ,2)
if tmt:return
self._MS5611_calib[0] = struct.unpack('!H', bytes(b))[0]
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.MS5611_ADDRESS, 0xA4 ,2)
self._MS5611_calib[1] = struct.unpack('!H', bytes(b))[0]
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.MS5611_ADDRESS, 0xA6 ,2)
self._MS5611_calib[2] = struct.unpack('!H', bytes(b))[0]
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.MS5611_ADDRESS, 0xA8 ,2)
self._MS5611_calib[3] = struct.unpack('!H', bytes(b))[0]
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.MS5611_ADDRESS, 0xAA ,2)
self._MS5611_calib[4] = struct.unpack('!H', bytes(b))[0]
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.MS5611_ADDRESS, 0xAC ,2)
self._MS5611_calib[5] = struct.unpack('!H', bytes(b))[0]
print('Calibration for MS5611:',self._MS5611_calib)
def MS5611_all(self):
self.I2CWriteBulk(self.MS5611_ADDRESS, [0x48]) # 0x48 Pressure conversion(OSR = 4096) command
time.sleep(0.01) #10mS
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.MS5611_ADDRESS, 0x00 ,3) #data.
D1 = b[0]*65536 + b[1]*256 + b[2] #msb2, msb1, lsb
self.I2CWriteBulk(self.MS5611_ADDRESS, [0x58]) # 0x58 Temperature conversion(OSR = 4096) command
time.sleep(0.01)
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.MS5611_ADDRESS, 0x00 ,3) #data.
D2 = b[0]*65536 + b[1]*256 + b[2] #msb2, msb1, lsb
dT = D2 - self._MS5611_calib[4] * 256
TEMP = 2000 + dT * self._MS5611_calib[5] / 8388608
OFF = self._MS5611_calib[1] * 65536 + (self._MS5611_calib[3] * dT) / 128
SENS = self._MS5611_calib[0] * 32768 + (self._MS5611_calib[2] * dT ) / 256
T2 = 0; OFF2 = 0; SENS2 = 0
if TEMP >= 2000 :
T2 = 0
OFF2 = 0
SENS2 = 0
elif TEMP < 2000 :
T2 = (dT * dT) / 2147483648
OFF2 = 5 * ((TEMP - 2000) * (TEMP - 2000)) / 2
SENS2 = 5 * ((TEMP - 2000) * (TEMP - 2000)) / 4
if TEMP < -1500 :
OFF2 = OFF2 + 7 * ((TEMP + 1500) * (TEMP + 1500))
SENS2 = SENS2 + 11 * ((TEMP + 1500) * (TEMP + 1500)) / 2
TEMP = TEMP - T2
OFF = OFF - OFF2
SENS = SENS - SENS2
pressure = ((((D1 * SENS) / 2097152) - OFF) / 32768.0) / 100.0
cTemp = TEMP / 100.0
return [pressure,cTemp,0]
### INA3221 3 channel , high side current sensor #############
INA3221_ADDRESS = 0x41
_INA3221_REG_CONFIG = 0x0
_INA3221_SHUNT_RESISTOR_VALUE = 0.1
_INA3221_REG_SHUNTVOLTAGE = 0x01
_INA3221_REG_BUSVOLTAGE = 0x02
def INA3221_init(self):
self.I2CWriteBulk(self.INA3221_ADDRESS,[self._INA3221_REG_CONFIG, 0b01110101, 0b00100111 ]) #cont shunt.
def INA3221_all(self):
I = [0.,0.,0.]
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.INA3221_ADDRESS,self._INA3221_REG_SHUNTVOLTAGE , 2)
if tmt:return None
b[1]&=0xF8; I[0] = struct.unpack('!h',bytes(b))[0]
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.INA3221_ADDRESS,self._INA3221_REG_SHUNTVOLTAGE +2 , 2)
if tmt:return None
b[1]&=0xF8; I[1] = struct.unpack('!h',bytes(b))[0]
b,tmt = self.I2CReadBulk(self.INA3221_ADDRESS,self._INA3221_REG_SHUNTVOLTAGE +4 , 2)
if tmt:return None
b[1]&=0xF8; I[2] = struct.unpack('!h',bytes(b))[0]
return [0.005*I[0]/self._INA3221_SHUNT_RESISTOR_VALUE,0.005*I[1]/self._INA3221_SHUNT_RESISTOR_VALUE,0.005*I[2]/self._INA3221_SHUNT_RESISTOR_VALUE]
### SHT21 HUMIDITY TEMPERATURE SENSOR #############
SHT21_ADDRESS = 0x41
_SHT21_TEMP = 0xf3
_SHT21_HUM = 0xf5
_SHT21_RESET = 0xFE
_INA3221_REG_SHUNTVOLTAGE = 0x01
_INA3221_REG_BUSVOLTAGE = 0x02
def SHT21_init(self):
self.I2CWriteBulk(self.SHT21_ADDRESS,[self._SHT21_RESET ]) #reset
time.sleep(0.1)
def SHT21_all(self):
self.I2CWriteBulk(self.SHT21_ADDRESS,[self._SHT21_TEMP ])
time.sleep(.1)
self.startI2C()
self.writeI2C((self.SHT21_ADDRESS<<1)|1) #Read
b=[]
for a in range(2):b.append(self.readI2C(1) )
b.append(self.readI2C(0))
self.stopI2C()
temperature,checksum = struct.unpack('>HB',bytes(b))
return [temperature* 175.72 / 65536.0 - 46.85,0]
####### TSL2561 LIGHT SENSOR ###########
TSL_GAIN = 0x00 # 0x00=1x , 0x01 = 16x
TSL_TIMING = 0x00 # 0x00=3 mS , 0x01 = 101 mS, 0x02 = 402mS
def TSL2561_init(self):
self.I2CWriteBulk(0x39,[0x80 , 0x03 ]) #poweron
self.I2CWriteBulk(0x39,[0x80 | 0x01, self.TSL_GAIN|self.TSL_TIMING ])
return self.TSL2561_all()
def TSL2561_gain(self,gain):
self.TSL_GAIN = gain<<4
self.TSL2561_config(self.TSL_GAIN,self.TSL_TIMING)
def TSL2561_timing(self,timing):
self.TSL_TIMING = timing
self.TSL2561_config(self.TSL_GAIN,self.TSL_TIMING)
def TSL2561_rate(self,timing):
self.TSL_TIMING = timing
self.TSL2561_config(self.TSL_GAIN,self.TSL_TIMING)
def TSL2561_config(self,gain,timing):
self.I2CWriteBulk(0x39,[0x80 | 0x01, gain|timing]) #Timing register 0x01. gain[1x,16x] | timing[13mS,100mS,400mS]
def TSL2561_all(self):
'''
returns a 2 element list. total,IR
returns None if communication timed out with I2C sensor
'''
b,tmt = self.I2CReadBulk(0x39,0x80 | 0x20 | 0x0C ,4)
if tmt:return None
if None not in b:
return [ (b[x*2+1]<<8)|b[x*2] for x in range(2) ] #total, IR
def MLX90614_init(self):
pass
def MLX90614_all(self):
'''
return a single element list. None if failed
'''
vals,tmt = self.I2CReadBulk(0x5A, 0x07 ,3)
if tmt:return None
if vals:
if len(vals)==3:
return [((((vals[1]&0x007f)<<8)+vals[0])*0.02)-0.01 - 273.15]
else:
return None
else:
return None
MCP5725_ADDRESS = 0x60
def MCP4725_init(self):
pass
def MCP4725_set(self,val):
'''
Set the DAC value. 0 - 4095
'''
self.I2CWriteBulk(self.MCP5725_ADDRESS, [0x40,(val>>4)&0xFF,(val&0xF)<<4])
####################### HMC5883L MAGNETOMETER ###############
HMC5883L_ADDRESS = 0x1E
HMC_CONFA=0x00
HMC_CONFB=0x01
HMC_MODE=0x02
HMC_STATUS=0x09
#--------CONFA register bits. 0x00-----------
HMCSamplesToAverage=0
HMCSamplesToAverage_choices=[1,2,4,8]
HMCDataOutputRate=6
HMCDataOutputRate_choices=[0.75,1.5,3,7.5,15,30,75]
HMCMeasurementConf=0
#--------CONFB register bits. 0x01-----------
HMCGainValue = 7 #least sensitive
HMCGain_choices = [8,7,6,5,4,3,2,1]
HMCGainScaling=[1370.,1090.,820.,660.,440.,390.,330.,230.]
def HMC5883L_init(self):
self.__writeHMCCONFA__()
self.__writeHMCCONFB__()
self.I2CWriteBulk(self.HMC5883L_ADDRESS,[self.HMC_MODE,0]) #enable continuous measurement mode
def __writeHMCCONFB__(self):
self.I2CWriteBulk(self.HMC5883L_ADDRESS,[self.HMC_CONFB,self.HMCGainValue<<5]) #set gain
def __writeHMCCONFA__(self):
self.I2CWriteBulk(self.HMC5883L_ADDRESS,[self.HMC_CONFA,(self.HMCDataOutputRate<<2)|(self.HMCSamplesToAverage<<5)|(self.HMCMeasurementConf)])
def HMC5883L_getVals(self,addr,bytes):
vals = self.I2C.readBulk(self.ADDRESS,addr,bytes)
return vals
def HMC5883L_all(self):
vals=self.HMC5883L_getVals(0x03,6)
if vals:
if len(vals)==6:
return [np.int16(vals[a*2]<<8|vals[a*2+1])/self.HMCGainScaling[self.HMCGainValue] for a in range(3)]
else:
return False
else:
return False
PCA9685_address = 64
def PCA9685_init(self):
prescale_val = int((25000000.0 / 4096 / 60.) - 1) # default clock at 25MHz
#self.I2CWriteBulk(self.PCA9685_address, [0x00,0x10]) #MODE 1 , Sleep
print('clock set to,',prescale_val)
self.I2CWriteBulk(self.PCA9685_address, [0xFE,prescale_val]) #PRESCALE , prescale value
self.I2CWriteBulk(self.PCA9685_address, [0x00,0x80]) #MODE 1 , restart
self.I2CWriteBulk(self.PCA9685_address, [0x01,0x04]) #MODE 2 , Totem Pole
pass
CH0 = 0x6 #LED0 start register
CH0_ON_L = 0x6 #channel0 output and brightness control byte 0
CH0_ON_H = 0x7 #channel0 output and brightness control byte 1
CH0_OFF_L = 0x8 #channel0 output and brightness control byte 2
CH0_OFF_H = 0x9 #channel0 output and brightness control byte 3
CHAN_WIDTH = 4
def PCA9685_set(self,chan,angle):
'''
chan: 1-16
Set the servo angle for SG90: angle(0 - 180)
'''
Min = 180
Max = 650
val = int((( Max-Min ) * ( angle/180. ))+Min)
print(chan,angle,val)
self.I2CWriteBulk(self.PCA9685_address, [self.CH0_ON_L + self.CHAN_WIDTH * (chan - 1),0]) #
self.I2CWriteBulk(self.PCA9685_address, [self.CH0_ON_H + self.CHAN_WIDTH * (chan - 1),0]) # Turn on immediately. At 0.
self.I2CWriteBulk(self.PCA9685_address, [self.CH0_OFF_L + self.CHAN_WIDTH * (chan - 1),val&0xFF]) #Turn off after val width 0-4095
self.I2CWriteBulk(self.PCA9685_address, [self.CH0_OFF_H + self.CHAN_WIDTH * (chan - 1),(val>>8)&0xFF])
## ADS1115
REG_POINTER_MASK = 0x3
REG_POINTER_CONVERT = 0
REG_POINTER_CONFIG = 1
REG_POINTER_LOWTHRESH=2
REG_POINTER_HITHRESH =3
REG_CONFIG_OS_MASK =0x8000
REG_CONFIG_OS_SINGLE =0x8000
REG_CONFIG_OS_BUSY =0x0000
REG_CONFIG_OS_NOTBUSY =0x8000
REG_CONFIG_MUX_MASK =0x7000
REG_CONFIG_MUX_DIFF_0_1 =0x0000 # Differential P = AIN0, N = AIN1 =default)
REG_CONFIG_MUX_DIFF_0_3 =0x1000 # Differential P = AIN0, N = AIN3
REG_CONFIG_MUX_DIFF_1_3 =0x2000 # Differential P = AIN1, N = AIN3
REG_CONFIG_MUX_DIFF_2_3 =0x3000 # Differential P = AIN2, N = AIN3
REG_CONFIG_MUX_SINGLE_0 =0x4000 # Single-ended AIN0
REG_CONFIG_MUX_SINGLE_1 =0x5000 # Single-ended AIN1
REG_CONFIG_MUX_SINGLE_2 =0x6000 # Single-ended AIN2
REG_CONFIG_MUX_SINGLE_3 =0x7000 # Single-ended AIN3
REG_CONFIG_PGA_MASK =0x0E00 #bits 11:9
REG_CONFIG_PGA_6_144V =(0<<9) # +/-6.144V range = Gain 2/3
REG_CONFIG_PGA_4_096V =(1<<9) # +/-4.096V range = Gain 1
REG_CONFIG_PGA_2_048V =(2<<9) # +/-2.048V range = Gain 2 =default)
REG_CONFIG_PGA_1_024V =(3<<9) # +/-1.024V range = Gain 4
REG_CONFIG_PGA_0_512V =(4<<9) # +/-0.512V range = Gain 8
REG_CONFIG_PGA_0_256V =(5<<9) # +/-0.256V range = Gain 16
REG_CONFIG_MODE_MASK =0x0100 #bit 8
REG_CONFIG_MODE_CONTIN =(0<<8) # Continuous conversion mode
REG_CONFIG_MODE_SINGLE =(1<<8) # Power-down single-shot mode =default)
REG_CONFIG_DR_MASK =0x00E0
REG_CONFIG_DR_8SPS =(0<<5) #8 SPS
REG_CONFIG_DR_16SPS =(1<<5) #16 SPS
REG_CONFIG_DR_32SPS =(2<<5) #32 SPS
REG_CONFIG_DR_64SPS =(3<<5) #64 SPS
REG_CONFIG_DR_128SPS =(4<<5) #128 SPS
REG_CONFIG_DR_250SPS =(5<<5) #260 SPS
REG_CONFIG_DR_475SPS =(6<<5) #475 SPS
REG_CONFIG_DR_860SPS =(7<<5) #860 SPS
REG_CONFIG_CMODE_MASK =0x0010
REG_CONFIG_CMODE_TRAD =0x0000
REG_CONFIG_CMODE_WINDOW =0x0010
REG_CONFIG_CPOL_MASK =0x0008
REG_CONFIG_CPOL_ACTVLOW =0x0000
REG_CONFIG_CPOL_ACTVHI =0x0008
REG_CONFIG_CLAT_MASK =0x0004
REG_CONFIG_CLAT_NONLAT =0x0000
REG_CONFIG_CLAT_LATCH =0x0004
REG_CONFIG_CQUE_MASK =0x0003
REG_CONFIG_CQUE_1CONV =0x0000
REG_CONFIG_CQUE_2CONV =0x0001
REG_CONFIG_CQUE_4CONV =0x0002
REG_CONFIG_CQUE_NONE =0x0003
gains = OrderedDict([('GAIN_TWOTHIRDS',REG_CONFIG_PGA_6_144V),('GAIN_ONE',REG_CONFIG_PGA_4_096V),('GAIN_TWO',REG_CONFIG_PGA_2_048V),('GAIN_FOUR',REG_CONFIG_PGA_1_024V),('GAIN_EIGHT',REG_CONFIG_PGA_0_512V),('GAIN_SIXTEEN',REG_CONFIG_PGA_0_256V)])
gain_scaling = OrderedDict([('GAIN_TWOTHIRDS',0.1875),('GAIN_ONE',0.125),('GAIN_TWO',0.0625),('GAIN_FOUR',0.03125),('GAIN_EIGHT',0.015625),('GAIN_SIXTEEN',0.0078125)])
type_selection = OrderedDict([('UNI_0',0),('UNI_1',1),('UNI_2',2),('UNI_3',3),('DIFF_01','01'),('DIFF_23','23')])
sdr_selection = OrderedDict([(8,REG_CONFIG_DR_8SPS),(16,REG_CONFIG_DR_16SPS),(32,REG_CONFIG_DR_32SPS),(64,REG_CONFIG_DR_64SPS),(128,REG_CONFIG_DR_128SPS),(250,REG_CONFIG_DR_250SPS),(475,REG_CONFIG_DR_475SPS),(860,REG_CONFIG_DR_860SPS)]) #sampling data rate
conversion_time = [8,16,32,64,128,250,460,860]
ADS1115_DATARATE = 5 #250SPS [ 8, 16, 32, 64, 128, 250, 475, 860 ]
ADS1115_GAIN = REG_CONFIG_PGA_4_096V # +/-4.096V range = Gain 1 . [+-6, +-4, +-2, +-1, +-0.5, +- 0.25]
ADS1115_CHANNEL = REG_CONFIG_MUX_SINGLE_0 # ref: type_selection
TSL_TIMING = 0x00 # 0x00=3 mS , 0x01 = 101 mS, 0x02 = 402mS
ADS1115_ADDRESS = 0x48
def ADS1115_init(self):
self.I2CWriteBulk(0x39,[0x80 , 0x03 ]) #poweron
def ADS1115_channel(self):
pass
def ADS1115_read(self):
'''
returns a voltage from ADS1115 channel selected using ADS1115_channel. default UNI_0 (Unipolar from channel 0)
'''
if chan<=3:
config = (self.REG_CONFIG_CQUE_NONE # Disable the comparator (default val)
|self.REG_CONFIG_CLAT_NONLAT # Non-latching (default val)
|self.REG_CONFIG_CPOL_ACTVLOW #Alert/Rdy active low (default val)
|self.REG_CONFIG_CMODE_TRAD # Traditional comparator (default val)
|(self.ADS1115_DATARATE<<5) # 1600 samples per second (default)
|(self.REG_CONFIG_MODE_SINGLE) # Single-shot mode (default)
|self.ADS1115_GAIN)
if self.ADS1115_CHANNEL == 0 : config |= self.REG_CONFIG_MUX_SINGLE_0
elif self.ADS1115_CHANNEL == 1 : config |= self.REG_CONFIG_MUX_SINGLE_1
elif self.ADS1115_CHANNEL == 2 : config |= self.REG_CONFIG_MUX_SINGLE_2
elif self.ADS1115_CHANNEL == 3 : config |= self.REG_CONFIG_MUX_SINGLE_3
#Set 'start single-conversion' bit
config |= self.REG_CONFIG_OS_SINGLE
self.I2CWriteBulk(self.ADS1115_ADDRESS,[self.REG_POINTER_CONFIG,(config>>8)&0xFF,config&0xFF])
time.sleep(1./self.rate+.002) #convert to mS to S
return self.readRegister(self.REG_POINTER_CONVERT)*self.gain_scaling[self.gain]
b,tmt = self.I2CReadBulk(0x68, 0x3B ,14)
if tmt:return None
if None not in b:
return [ np.int16((b[x*2]<<8)|b[x*2+1]) for x in range(7) ] #Ax,Ay,Az, Temp, Gx, Gy,Gz
if __name__ == '__main__':
a=connect(autoscan=True)
print ('version' , a.version)
print ('------------')
if not a.connected:
sys.exit(1)
time.sleep(0.01)
a.setReg('DDRC',3)
a.setReg('PORTC',2)
time.sleep(1)
a.setReg('PORTC',3)
a.setReg('DDRC',0)
print(a.I2CScan())
'''
a.PCA9685_init()
a.PCA9685_set(1,650)
for x in range(180):
a.PCA9685_set(1,x)
time.sleep(0.01)
a.TSL2561_init()
s=time.time()
for x in range(1000):
print(a.TSL2561_all())
print(time.time()-s)
a.MPU6050_init()
s=time.time()
for x in range(1000):
print(a.MPU6050_all()[0])
print(time.time()-s)
'''
|
[
"csparkresearch@gmail.com"
] |
csparkresearch@gmail.com
|
b1b74b69dd3113ff74ef00811a66eba3100ed302
|
d93fbb0d943890ae69589a982c09f827d82e74dc
|
/monomer-analysis/contact-plot-HpPflB.py
|
9892a66652e514e0232dc150d7caea49a8660304
|
[] |
no_license
|
tinadro/gremlin
|
45fcf1c8db39d206e5c8ff0e29b2971633f819ae
|
7357568503146a9ec083fede07a97a484fb3bb6c
|
refs/heads/master
| 2020-06-17T21:21:35.814781
| 2019-07-22T13:11:21
| 2019-07-22T13:11:21
| 196,058,431
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 3,048
|
py
|
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, AutoMinorLocator
import matplotlib.colors as mcolors
import sys
data = 'other-e-proteobacteria/HpPflB-contact-prediction-scores.tsv'
#~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# GET GREMLIN DATA
#~~~~~~~~~~~~~~~~~~
gremlin = pd.read_csv(data, sep='\t')
print(len(gremlin))
#gremlin = gremlin[gremlin['s_sco'] > 1]
gremlin.sort_values('s_sco', inplace=True)
print(len(gremlin))
x = gremlin['i'].tolist() + gremlin['j'].tolist()
y = gremlin['j'].tolist() + gremlin['i'].tolist()
sco = gremlin['s_sco'].tolist() + gremlin['s_sco'].tolist()
#make empty square matrix of dimensions = protein length
mtx = np.empty((844, 844))
mtx.fill(np.nan)
for ind, row in gremlin.iterrows():
i = row['i']
j = row['j']
s = row['s_sco']
mtx[i,j] = s
mtx[j,i] = s
s = [10*n for n in sco]
# TPR data :
tpr1 = range(29, 62)
tpr2 = range(70, 103)
tpr3 = range(108, 141)
tpr4 = range(143, 176)
tpr5 = range(308, 341)
tpr6 = range(342, 375)
tpr7 = range(468, 501)
tpr8 = range(502, 535)
tpr9 = range(604, 637)
tpr10 = range(640, 673)
tpr11 = range(682, 715)
tpr12 = range(716, 749)
tpr13 = range(751, 784)
tpr14 = range(785, 818)
#~~~~~~~~~~
# PLOTTING
#~~~~~~~~~~
def truncate_colormap(cmap, minval=0.0, maxval=1.0, n=-1):
if n == -1:
n = cmap.N
new_cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list('trunc({name},{a:.2f},{b:.2f})'.format(name=cmap.name, a=minval, b=maxval), cmap(np.linspace(minval, maxval, n)))
return new_cmap
cp = truncate_colormap(plt.get_cmap('winter_r'), 0.05, 1)
fig, ax = plt.subplots()
abc = plt.scatter(x, y, marker='.', s=15, c=mtx[x,y], cmap=cp)
plt.scatter(tpr1, tpr1, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr2, tpr2, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr3, tpr3, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr4, tpr4, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr5, tpr5, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr6, tpr6, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr7, tpr7, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr8, tpr8, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr9, tpr9, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr10, tpr10, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr11, tpr11, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr12, tpr12, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr13, tpr13, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.scatter(tpr14, tpr14, marker='.', color='deeppink', s=2)
plt.colorbar(abc)
ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(n=5))
ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(n=5))
ax.yaxis.grid(b=True, which='major', linestyle='-')
ax.yaxis.grid(b=True, which='minor', linestyle='-', color='0.9')
ax.xaxis.grid(b=True, which='major', linestyle='-')
ax.xaxis.grid(b=True, which='minor', linestyle='-', color='0.9')
ax.set_axisbelow(True)
plt.ylim(844, 0)
plt.xlim(0, 844)
ax.set_aspect(844/844)
plt.tight_layout()
plt.savefig('../gremlin-plots/e-proteobacteria/HpPflB-gremlin-plot', dpi=300)
plt.show()
|
[
"td1515@ls-msc01.bc.ic.ac.uk"
] |
td1515@ls-msc01.bc.ic.ac.uk
|
22fe95e98533f040ba0a2d4091c8dee71837c097
|
eb19419f9da699263b5fad3f2f0864edd680d7cb
|
/coverage_rep_analysis_v1_new.py
|
e427358cc058055d8e59dbd49f17183a6ca650c2
|
[] |
no_license
|
sternberglab/Klompe_etal_2019
|
b2eb1ef7f9f2f7d9d8fe478ec213a6ff5ec32453
|
49048a5bf9dbd59655ec9c2ec59409269108f238
|
refs/heads/master
| 2020-05-31T04:46:51.096171
| 2019-06-04T01:17:49
| 2019-06-04T01:17:49
| 190,106,036
| 1
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 7,230
|
py
|
py_name = 'coverage_rep_analysis_v1_new.py'
# Leo Vo Feb 2019
# Script Function:
# Plots a 2D graph of integration reads/events to probe for reproducibility of genome wide read coverage across
# Script Input(s):
# 1/ Csv files from either Geneious output (as Coverage) or from python code (as Reads representing
# integration 'events'), containing coordinates and count (2 columns). These csvs needs to have exactly 1 header row.
# Script Output(s):
# 1/ A 2D plot of the value of each bin within each of 2 replicates. If plotting in log scale, will need to manually
# relabel the axis markers because of how (positive, 0) points are plotted.
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # have here if doing 3D plots with matplotlib
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import matplotlib.ticker as ticker
# change directory based on where input files are
os.chdir('C:\\Users\\Leo Vo\\Desktop\\SEK_NGS\\NGS data cleaned unique hits\\Vch - Fastq\\Trans_Sites')
# font control
plt.rcParams['svg.fonttype'] = 'none' # important so that text stays as intact characters in the output
plt.rcParams['font.sans-serif'] = "Arial"
plt.rcParams['font.family'] = "sans-serif"
# run parameters and define input files (as rep 1, rep 2, etc.)
bin_size = 100 # size of bins in bp
log_on = True # to turn on log scale
log_scale = 2
#dump input files in the list below, call them later by using list indices
#files = ['REbin_A4738_{}bp_Coverage.csv'.format(bin_size),
# 'REbin_A4739_{}bp_Coverage.csv'.format(bin_size),
# 'REbin_A4756_{}bp_Coverage.csv'.format(bin_size)]
#files = ['A4783_Trans_Sites.csv', 'A4749_Trans_Sites.csv', 'A4759_Trans_Sites.csv']
files = ['A4783_Trans_Sites.csv', 'A4748_Trans_Sites.csv', 'A4750_Trans_Sites.csv']
def readnbin(filename, bin_size): # main binning function
# read in csv files
csv = np.genfromtxt(filename, delimiter=",", skip_header=1)
z = csv[:,1] # takes only the "Coverage" column into the input list
a = [int(i) for i in z] # convert everything from floats to int
# sets up empty list which will become the output list
a2_size = int((len(a)-1)/bin_size) + 1 # determines size of out list (number of bins post binning)
a2 = [0]*a2_size
# bin data additively
y = 0
while y <= len(a):
x = 0
while x < bin_size:
if y + x < len(a):
a2[int(y / bin_size)] += a[y + x]
x += 1
else:
x += bin_size
y += bin_size
# convert list to arrays for matplotlib, optional??
a2 = np.asarray(a2)
return a2 # return a2. (only 1 list needed here). One input csv returns one list
def remove_zero(a, b): # remove (0,0) points, use for linear scale
a_new = [0]*len(a)
b_new = [0]*len(b)
# next three lists are used for labeling points that are >0 for both axes later
noz_bin_nums = []
a_noz_list = []
b_noz_list = []
for i in range(0, len(a)):
if a[i] == 0 and b[i] == 0: # "remove" (0,0) points by making them very negative
a_new[i] = -100000
b_new[i] = -100000
if a[i] > 0 and b[i] > 0: # add (pos,pos) points into lists above
noz_bin_nums.append(i+1)
a_noz_list.append(a[i])
b_noz_list.append(b[i])
if a[i] > 0:
a_new[i] = a[i]
if b[i] > 0:
b_new[i] = b[i]
return a_new, b_new, noz_bin_nums, a_noz_list, b_noz_list
def remove_zero_log(a, b, log_scale): # remove (0,0) points, use for log scale
# Use -1 so that there is a new position for the (positive,0) points.
# Will need to relabel the axis markers to 0, 2^0, 2^1 etc..
a_new = [-1]*len(a)
b_new = [-1]*len(b)
# next three lists are used for labeling points that are >0 for both axes later
noz_bin_nums = []
a_noz_list = []
b_noz_list = []
for i in range(0, len(a)):
if a[i] == 0 and b[i] == 0:
a_new[i] = -5000
b_new[i] = -5000
if a[i] > 0 and b[i] > 0:
noz_bin_nums.append(i+1)
a_noz_list.append(math.log(a[i], log_scale))
b_noz_list.append(math.log(b[i], log_scale))
if a[i] > 0:
a_new[i] = math.log(a[i], log_scale)
if b[i] > 0:
b_new[i] = math.log(b[i], log_scale)
return a_new, b_new, noz_bin_nums, a_noz_list, b_noz_list
# bin data from input csvs. **Careful with indexing here to match lists of input files above
rep1 = readnbin(files[0], bin_size)
rep2 = readnbin(files[1], bin_size)
rep3 = readnbin(files[2], bin_size)
# remove zeros from binned data (and convert to log if log_on = True)
if log_on:
noz_12, noz_21, noz_bin_nums_12, noz_12_list, noz_21_list = remove_zero_log(rep1, rep2, log_scale)
noz_13, noz_31, noz_bin_nums_13, noz_13_list, noz_31_list = remove_zero_log(rep1, rep3, log_scale)
noz_23, noz_32, noz_bin_nums_23, noz_23_list, noz_32_list = remove_zero_log(rep2, rep3, log_scale)
if not log_on:
noz_12, noz_21, noz_bin_nums_12, noz_12_list, noz_21_list = remove_zero(rep1, rep2)
noz_13, noz_31, noz_bin_nums_13, noz_13_list, noz_31_list = remove_zero(rep1, rep3)
noz_23, noz_32, noz_bin_nums_23, noz_23_list, noz_32_list = remove_zero(rep2, rep3)
# define xy axes based on which pair of replicates are run (noz_xy and noz_yx)
x = noz_32
y = noz_23
# set up matplotlib figure
fig = plt.figure()
axs = fig.add_subplot(111)
# optional for plotting 3D graphs:
#axs = fig.add_subplot(111, projection='3d')
#axs.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')
axs.scatter(x, y, s=0.5, c='k') # main scatter plot
axs.set_title("NoCascade, 100bp bins, Rep-1-3, log scale = {}".format(log_on)) # title
# axis labeling
if log_on:
axs.set_xlabel('Reads, Replicate 1')
axs.set_ylabel('Reads, Replicate 3')
if not log_on:
axs.set_xlabel('Reads, Replicate 1')
axs.set_ylabel('Reads, Replicate 3')
# make top and right spines invis
axs.spines['top'].set_visible(False)
axs.spines['right'].set_visible(False)
# (optional) label points positive for both axes with the appropriate bin numbers
for i, bin_num in enumerate(noz_bin_nums_23):
axs.annotate(bin_num, (noz_23_list[i], noz_32_list[i]))
# graph area limits
if max(x) != 0:
plt.gca().set_xlim(left=-1.2, right=1.1*max(x))
else:
plt.gca().set_xlim(left=-0.1 * 1, right=1.1 * 1)
if max(y) != 0:
plt.gca().set_ylim(bottom=-1.21, top=1.1*max(y))
else:
plt.gca().set_ylim(bottom=-0.1 * 1, top=1.1 * 1)
# control tick frequency
tick_spacing = 1
axs.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing))
axs.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing))
#plt.gca().set_zlim(bottom=-0.1*max(z), top=1.1*max(z))
# misc plot parameters and save output
plt.tight_layout()
fig.set_size_inches(6,6)
plt.savefig('new_2d\\new_new_NoCascade_rep13_{}bp_log2.svg'.format(bin_size), dpi=500) # make sure 2d\ subfolder exists
#plt.savefig('2d\\TnsABCQ_rep23_{}bp_log2.png'.format(bin_size), dpi=250)
plt.close()
|
[
"noreply@github.com"
] |
sternberglab.noreply@github.com
|
166df80999c8646eae2bc3d048ace631946ba896
|
6bcafe697aff474a77c6e16461b3240ff032289c
|
/chapter2/pgm37-valuesort.py
|
72fd2b61e445dc712a2c2cfac11262da0499db02
|
[] |
no_license
|
aslamup/anandhpython
|
fc6089dc353cf7781fbafb8096880d542ccc7b2b
|
7d7b7a9b61624492455305e9ff8196dd62ebc329
|
refs/heads/master
| 2021-01-01T06:12:12.422417
| 2014-08-28T09:24:38
| 2014-08-28T09:24:38
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 148
|
py
|
def valuesort(d):
l=[]
for key in d:
l.append(key)
s=[]
for i in sorted(l):
s.append(d[i])
return s
print valuesort({'x':1, 'y':2,'a':3,})
|
[
"aslamup0042@gmail.com"
] |
aslamup0042@gmail.com
|
afa15f3a38b388239611614fdf3251bc4e72d737
|
2c573d13404dcebf432894c3156a5b7fb50b86a1
|
/data_preprocessing/biorxiv/detect_duplicate_records.py
|
ce71674b91b990c303d51845d75f984fa39313e0
|
[
"MIT"
] |
permissive
|
janinaj/preprints
|
48a3b849b2e857a4fc2eb588aa02a7e38ded67e2
|
f0bd80c30ab18261e47a3fca8e87a8bab50d3c87
|
refs/heads/master
| 2020-06-03T15:24:11.293142
| 2019-08-27T17:40:57
| 2019-08-27T17:40:57
| 191,627,593
| 2
| 0
| null | 2019-06-12T18:51:54
| 2019-06-12T18:51:54
| null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 4,896
|
py
|
import os, json, itertools, csv, sys
import multiprocessing as mp
from fuzzywuzzy import fuzz
sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'util'))
import util
def get_ratio(records):
record_1, record_2 = records
return record_1, record_2, fuzz.ratio(record_1['normalized_title'], record_2['normalized_title'])
def get_author_sim(record_1, record_2):
same_first_author_surname = None
if len(record_1['authors']) > 0 and len(record_2['authors']) > 0:
same_first_author_surname = (record_1['author_surnames'][0] == record_2['author_surnames'][0])
same_author_surnames = 0
same_author_names = 0
for i in range(len(record_1['authors'])):
for j in range(len(record_2['authors'])):
if i < len(record_1['author_surnames']) and j < len(record_2['author_surnames']) and \
record_1['author_surnames'][i] == record_2['author_surnames'][j]:
same_author_surnames += 1
if i < len(record_1['author_names']) and j < len(record_2['author_names']) and \
record_1['author_names'][i] == record_2['author_names'][j]:
same_author_names += 1
return same_first_author_surname, same_author_surnames, same_author_names
# read biorxiv records
BIORXIV_FILE = os.path.join('..', '..', '..', 'raw_data', 'biorxiv', 'biorxiv_records.json')
biorxiv_records = []
with open(BIORXIV_FILE) as f:
for line in f:
data = json.loads(line)
try:
posted_date = data['posted']['date-parts'][0]
except:
posted_date = None
if 'relation' in data and 'is-preprint-of' in data['relation']:
publication_doi = data['relation']['is-preprint-of'][0]['id']
else:
publication_doi = None
if 'group-title' in data:
subject = data['group-title']
else:
subject = None
authors = []
author_names = []
author_surnames = []
if 'author' in data:
for author in data['author']:
for key in author.keys():
if key in ['family', 'given', 'suffix', 'name']:
author[key] = util.normalize_str(author[key])
author_name = ''
if 'given' in author:
author_name = author['given']
if 'family' in author:
author_name = author_name + ' ' + author['family']
author_surnames.append(author['family'])
if 'suffix' in author:
author_name = author_name + ' ' + author['suffix']
# it seems that if name is present, there are no other name fields (e.g. given, family)
if 'name' in author:
author_name = author_name + ' ' + author['name']
author_surnames.append(author['name'])
authors.append(author)
author_names.append(author_name.strip())
title = ''
for t in data['title']:
title += t + ' '
title = title.strip()
row = {
'id' : data['DOI'],
'title' : title,
'normalized_title' : util.normalize_str(title),
'posted_date' : posted_date,
'publication_doi' : publication_doi,
'subject' : subject,
'authors' : authors,
'author_names' : author_names,
'author_surnames' : author_surnames,
'total_authors' : len(authors),
}
biorxiv_records.append(row)
# perform duplicate detection
THRESHOLD = 50
OUTPUT_FILE = os.path.join('..', '..', '..', 'raw_data', 'biorxiv', 'biorxiv_possible_duplicates.csv')
pairs_processed = 0
with open(OUTPUT_FILE, 'w') as o:
writer = csv.DictWriter(o, fieldnames = ['id_1',
'id_2',
'title_1',
'title_2',
'posted_date_1',
'posted_date_2',
'authors_1',
'authors_2',
'num_authors_1',
'num_authors_2',
'same_first_author_surname',
'same_author_surnames',
'same_author_names',
'same_publication_doi',
'title similarity'])
writer.writeheader()
with mp.Pool() as pool:
for record_1, record_2, ratio in pool.imap_unordered(get_ratio, itertools.combinations(biorxiv_records, 2)):
pairs_processed += 1
if pairs_processed % 1000 == 0:
print('Pairs processed: {}'.format(pairs_processed))
if ratio >= THRESHOLD:
same_publication_doi = None
if record_1['publication_doi'] is not None and record_2['publication_doi'] is not None:
same_publication_doi = (record_1['publication_doi'] == record_2['publication_doi'])
same_first_author_surname, same_author_surnames, same_author_names = get_author_sim(record_1, record_2)
writer.writerow({
'id_1' : record_1['id'],
'id_2' : record_2['id'],
'title_1' : record_1['normalized_title'],
'title_2' : record_2['normalized_title'],
'posted_date_1' : record_1['posted_date'],
'posted_date_2' : record_2['posted_date'],
'authors_1' : record_1['author_names'],
'authors_2' : record_2['author_names'],
'num_authors_1' : len(record_1['authors']),
'num_authors_2' : len(record_2['authors']),
'same_first_author_surname' : same_first_author_surname,
'same_author_surnames' : same_author_surnames,
'same_author_names' : same_author_names,
'same_publication_doi' : same_publication_doi,
'title similarity' : ratio
})
o.flush()
|
[
"mjsarol@d207-023-208-205.wireless.sfu.ca"
] |
mjsarol@d207-023-208-205.wireless.sfu.ca
|
69475e68e8ee8f4aee01716ad513f0d721404e18
|
d846ff95798d412a9749fa42ae3f99f8756c49f2
|
/greenskiosk/kiosks/models.py
|
ca163b8001d08ca955d263a725a0bad31fd17e74
|
[] |
no_license
|
Hellenivy/GREENS
|
8e95387dae1986771650224ed26ebf17b52ba9d3
|
a7b65cb09d472d38695aeea89eff9efe9054e918
|
refs/heads/master
| 2022-12-23T04:23:07.340136
| 2020-10-01T13:29:06
| 2020-10-01T13:29:06
| 300,285,640
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 976
|
py
|
# Create your models here.
from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User
class KioskOwner(models.Model):
GENDERS = (
("m", "male"),
("f", "female")
)
user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE)
gender = models.CharField(max_length=6, choices=GENDERS)
phone_number = models.IntegerField()
date_of_birth = models.DateField()
id_number = models.IntegerField()
profile_picture = models.ImageField()
def __str__(self):
return self.user.get_full_name()
class Kiosk(models.Model):
owner = models.ForeignKey(KioskOwner, on_delete=models.CASCADE)
name = models.CharField(max_length=28)
date_opened = models.DateField()
street_address = models.CharField(max_length=100)
currency = models.CharField(max_length=8)
phone_number = models.IntegerField()
business_type = models.CharField(max_length=28)
def __str__(self):
return self.name
|
[
"wanjirushee@gmail.com"
] |
wanjirushee@gmail.com
|
282f15e37aa180e730771c071a0b1b045ec6d388
|
ca7aa979e7059467e158830b76673f5b77a0f5a3
|
/Python_codes/p03417/s467757067.py
|
1a0d1ac89225ce6d493e91d2e4a3c9755848b8c2
|
[] |
no_license
|
Aasthaengg/IBMdataset
|
7abb6cbcc4fb03ef5ca68ac64ba460c4a64f8901
|
f33f1c5c3b16d0ea8d1f5a7d479ad288bb3f48d8
|
refs/heads/main
| 2023-04-22T10:22:44.763102
| 2021-05-13T17:27:22
| 2021-05-13T17:27:22
| 367,112,348
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 435
|
py
|
def main():
N, M = map(int, input().split())
if N == 1:
if M > 2:
print(M-2)
elif M == 2:
print(0)
else:
print(1)
elif M == 1:
if N > 2:
print(N-2)
elif N == 2:
print(0)
else:
print(1)
elif N == 2 or M == 2:
print(0)
else:
print((N-2)*(M-2))
if __name__ == "__main__":
main()
|
[
"66529651+Aastha2104@users.noreply.github.com"
] |
66529651+Aastha2104@users.noreply.github.com
|
050e26ca2b5678da6dfd1cf44dc1ec2ac820f4fd
|
d7e0239341cd5b470e44a48b74fc14f448673858
|
/assessment.py
|
23ff36281f6a77117536f6818dfb10f638383ecd
|
[] |
no_license
|
laurengordonfahn/hb_skills_week2_dictionaries
|
de01b8a1a1067d2b4e08d52cdfd89b9be68bae5b
|
3d9b7bbcfcf708d09935152d83dd22d0fcc527c4
|
refs/heads/master
| 2021-01-10T23:32:43.370252
| 2016-10-09T04:16:12
| 2016-10-09T04:16:12
| 70,430,833
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 7,077
|
py
|
"""Dictionaries Assessment
**IMPORTANT:** these problems are meant to be solved using
dictionaries and sets.
"""
def count_words(phrase):
"""Count unique words in a string.
This function should take a single string and return a dictionary
that has all of the distinct words as keys, and the number of
times that word appears in the string as values.
For example::
>>> print_dict(count_words("each word appears once"))
{'appears': 1, 'each': 1, 'once': 1, 'word': 1}
Words that appear more than once should be counted each time::
>>> print_dict(count_words("rose is a rose is a rose"))
{'a': 2, 'is': 2, 'rose': 3}
It's fine to consider punctuation part of a word (e.g., a comma
at the end of a word can be counted as part of that word) and
to consider differently-capitalized words as different::
>>> print_dict(count_words("Porcupine see, porcupine do."))
{'Porcupine': 1, 'do.': 1, 'porcupine': 1, 'see,': 1}
"""
phrase_list = phrase.split(" ")
word_freq = {}
for word in phrase_list:
if word in word_freq:
word_freq[word] +=1
else:
word_freq[word] = 1
return word_freq
#NOT PASSING BUT RUNS PERFECTLY?
def get_melon_price(melon_name):
"""Given a melon name, return the price of the melon
Here are a list of melon names and prices:
Watermelon 2.95
Cantaloupe 2.50
Musk 3.25
Christmas 14.25
(it was a bad year for Christmas melons -- supply is low!)
>>> get_melon_price('Watermelon')
2.95
>>> get_melon_price('Musk')
3.25
>>> get_melon_price('Tomato')
'No price found'
"""
melons_price = {
"Watermelon": 2.95,
"Cantaloupe": 2.50,
"Musk": 3.25,
"Christmas": 14.25
}
return melons_price.get(melon_name, "No price found")
def word_length_sorted(words):
"""Return list of word-lengths and words.
Given a list of words, return a list of tuples, ordered by
word-length. Each tuple should have two items --- a number that
is a word-length, and the list of words of that word length.
In addition to ordering the list by word length, order each
sub-list of words alphabetically.
For example::
>>> word_length_sorted(["ok", "an", "apple", "a", "day"])
[(1, ['a']), (2, ['an', 'ok']), (3, ['day']), (5, ['apple'])]
"""
length_word = {}
for word in words:
if len(word) in length_word:
length_word[len(word)].append(word)
else:
length_word.setdefault(len(word),[])
length_word[len(word)].append(word)
for word_length in length_word:
length_word[word_length] = sorted(length_word[word_length])
return sorted(length_word.items())
def translate_to_pirate_talk(phrase):
"""Translate phrase to pirate talk.
Given a phrase, translate each word to the Pirate-speak
equivalent. Words that cannot be translated into Pirate-speak
should pass through unchanged. Return the resulting sentence.
Here's a table of English to Pirate translations:
---------- ----------------
English Pirate
---------- ----------------
sir matey
hotel fleabag inn
student swabbie
man matey
professor foul blaggart
restaurant galley
your yer
excuse arr
student swabbie
are be
restroom head
my me
is be
---------- ----------------
For example::
>>> translate_to_pirate_talk("my student is not a man")
'me swabbie be not a matey'
You should treat words with punctuation as if they were different
words::
>>> translate_to_pirate_talk("my student is not a man!")
'me swabbie be not a man!'
"""
english_to_pirate = {
"sir": "matey",
"hotel": "fleabag inn",
"student": "swabbie",
"man": "matey",
"professor": "foul blaggart",
"restaurant": "galley",
"your": "yer",
"excuse": "arr",
"student": "swabbie",
"are": "be",
"restroom ": "head",
"my": "me",
"is": "be"
}
phrase = phrase.split(" ")
pirate_sentence = ""
for word in phrase:
pirate_sentence += english_to_pirate.get(word, word) + " "
return pirate_sentence.rstrip()
# I can't get ride of the space at the start
def kids_game(names):
"""Play a kids' word chain game.
Given a list of names, like::
bagon baltoy yamask starly nosepass kalob nicky
Do the following:
1. Always start with the first word ("bagon", in this example).
2. Add it to the results.
3. Use the last letter of that word to look for the next word.
Since "bagon" ends with n, find the *first* word starting
with "n" in our list --- in this case, "nosepass".
4. Add "nosepass" to the results, and continue. Once a word has
been used, it can't be used again --- so we'll never get to
use "bagon" or "nosepass" a second time.
5. When you can't find an unused word to use, you're done!
Return the list of output words.
For example::
>>> kids_game(["bagon", "baltoy", "yamask", "starly",
... "nosepass", "kalob", "nicky", "booger"])
['bagon', 'nosepass', 'starly', 'yamask', 'kalob', 'baltoy']
(After "baltoy", there are no more y-words, so we end, even
though "nicky" and "booger" weren't used.)
Another example:
>>> kids_game(["apple", "berry", "cherry"])
['apple']
This is a tricky problem. In particular, think about how using
a dictionary (with the super-fast lookup they provide) can help;
good solutions here will definitely require a dictionary.
"""
sentence = [names[0]]
names.remove(names[0])
while True:
flag_len = len(sentence)
for word in names:
if word[0] == sentence[-1][-1]:
sentence.append(word)
names.remove(word)
break
if len(sentence) == flag_len:
return sentence
#####################################################################
# You can ignore everything below this.
def print_dict(d):
# This method is used to print dictionaries in key-alphabetical
# order, and is only for our doctests. You can ignore it.
if isinstance(d, dict):
print "{" + ", ".join(
"%r: %r" % (k, d[k]) for k in sorted(d)) + "}"
else:
print d
def sort_pairs(l):
# Print sorted list of pairs where the pairs are sorted. This is
# used only for documentation tests. You can ignore it.
return sorted(sorted(pair) for pair in l)
if __name__ == "__main__":
print
import doctest
if doctest.testmod().failed == 0:
print "*** ALL TESTS PASSED ***"
print
|
[
"laurengordonfahn@gmail.com"
] |
laurengordonfahn@gmail.com
|
cea9aac657240574903ca0e63e34c04d0f3ec992
|
d164e69bc4d9eefb8d2f87ba0964978d8b59e1c0
|
/generate_caption_nn.py
|
b590b36bee504409528914cd0c03dd4d8fcfbc69
|
[] |
no_license
|
Zumbalamambo/ActivityNetVideoCaptioning
|
ef17a558c19e56aa1a87cf45f9b682d040ba9bf8
|
8ef7b985857a81e74531233d8200edea39d046fc
|
refs/heads/master
| 2021-08-22T03:38:27.693331
| 2017-11-29T05:03:44
| 2017-11-29T05:03:44
| 112,466,115
| 1
| 1
| null | 2017-11-29T11:18:02
| 2017-11-29T11:18:02
| null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 3,594
|
py
|
import argparse
import time
import json
from json import encoder
encoder.FLOAT_REPR = lambda o: format(o, '.2f')
from data_manager import DataManager
def load_data_manager(file):
data_manager = DataManager()
data_manager.load(file)
return data_manager
def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('input_file')
parser.add_argument('output_file')
parser.add_argument('metrics', choices=['cosine', 'euclidean'])
parser.add_argument('num_neighbors', type=int)
args = parser.parse_args()
input_file = args.input_file
output_file = args.output_file
num_neighbors = args.num_neighbors
metrics = args.metrics
dm_train = load_data_manager('data_manager_train_inception.dat')
dm_val = load_data_manager('data_manager_val_inception.dat')
if metrics == 'cosine':
dm_train.normalize_features()
fi = open(input_file, 'r')
all_results = []
for video_segment_name in fi:
video_segment_name = video_segment_name.strip()
features = dm_val.get_frames_features(video_segment_name)
frame_paths = dm_val.get_frames_path(video_segment_name)
assert(len(features) == len(frame_paths))
gt_caption = dm_val.get_video_segment_caption(video_segment_name)
json_frame_results = []
for i in range(len(features)):
print('captioning [%s] key frame [%d/%d]...' % (video_segment_name, i+1, len(features)))
if metrics == 'cosine':
start_time = time.time()
captions, knn_frame_paths, k_max_similarities = \
dm_train.query_knn_caption_brutal_force_cosine_similarity(features[i], num_neighbors)
end_time = time.time()
print('(time cost: %.3f seconds)' % (end_time-start_time))
json_knn = []
knn_idx = 0
for caption, path, similarity in zip(captions, knn_frame_paths, k_max_similarities):
json_knn.append({
'idx': knn_idx,
'path': path,
'caption': caption,
'similarity': float(similarity)
})
knn_idx += 1
else: # metrics == 'euclidean':
start_time = time.time()
captions, knn_frame_paths, k_min_distances = \
dm_train.query_knn_caption_brutal_force_euclidean_distance(features[i], num_neighbors)
end_time = time.time()
print('(time cost: %.3f seconds)' % (end_time-start_time))
json_knn = []
knn_idx = 0
for caption, path, distance in zip(captions, knn_frame_paths, k_min_distances):
json_knn.append({
'idx': knn_idx,
'path': path,
'caption': caption,
'distance': float(distance)
})
knn_idx += 1
json_frame_result = {
'path': frame_paths[i],
'gt_caption': gt_caption,
'knn': json_knn
}
json_frame_results.append(json_frame_result)
json_video_segment_result = {
'name': video_segment_name,
'frame_captions': json_frame_results
}
all_results.append([json_video_segment_result])
fo = open(output_file, 'w')
json.dump(all_results, fo, indent=4)
fo.close()
fi.close()
if __name__ == '__main__':
main()
|
[
"yumao@cmu.edu"
] |
yumao@cmu.edu
|
89d556741a5a09d05846212e121766442b97d66f
|
c38dba61633013c70428f3606f8431a31eb26ea8
|
/intraction with database/commandr/cmdr/urls.py
|
04720bb2c15b2fca9cdab746d5872017bfb26f13
|
[] |
no_license
|
rishikeshpuri/Django
|
63d9088c043f34ec6e5dc1385d1e70fb0f4b4f50
|
09f362eebf4c38d02414b811ff54f4a0b28fbacc
|
refs/heads/master
| 2020-04-30T22:43:11.509382
| 2019-03-22T11:21:41
| 2019-03-22T11:21:41
| 177,126,426
| 1
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 129
|
py
|
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('', views.HomePageView.as_view(), name = 'home'),
]
|
[
"rishikesh0296@gmail.com"
] |
rishikesh0296@gmail.com
|
7a90de02c97679c91474f995f2a0f0d940daf52f
|
0eb7331440eceab45857dc1c964a4018ab0b1157
|
/Fundamentos/mayor_de_dos_numero.py
|
1c9f0c8b86705775b5e25329186a7455fbbfdd65
|
[] |
no_license
|
jsebastianrincon/curso_python
|
9ce36e879104e530f3372055b02315099d8ac955
|
41f4716bd9486d51373ff8619f5c094e94aeaefa
|
refs/heads/main
| 2023-07-11T03:14:06.310618
| 2021-08-20T02:55:24
| 2021-08-20T02:55:24
| 358,447,626
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 168
|
py
|
num1 = input("Ingrese Numero 1:")
num2 = input("Ingrese Numero 2:")
if(num1 > num2):
print(num1, "es el numero mayor")
else:
print(num2, "es el numero mayor")
|
[
"juanrinconaxl926@gmail.com"
] |
juanrinconaxl926@gmail.com
|
be35cc9e656a7cc99620faee402769a466b80672
|
c99904d16c5dd7fdc4e91a6e78148e584f65b8d4
|
/ebenezer/atencion/migrations/0012_level_taxonomy.py
|
6840084dd7ea200b47e0599f9ccfbc12ceb6627d
|
[
"Apache-2.0"
] |
permissive
|
davrv93/ebenezer-backend
|
134a61179e01491d7e6df85ea1bebe026f8befc2
|
d3db4dafd9a8c35bea9f32afe2be1dd451f64298
|
refs/heads/master
| 2022-12-13T13:29:45.301907
| 2018-10-16T07:15:06
| 2018-10-16T07:15:06
| 151,650,023
| 0
| 0
|
Apache-2.0
| 2022-12-08T02:55:48
| 2018-10-04T23:54:13
|
JavaScript
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 547
|
py
|
# Generated by Django 2.1.2 on 2018-10-05 17:35
from django.db import migrations, models
import django.db.models.deletion
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('atencion', '0011_taxonomy'),
]
operations = [
migrations.AddField(
model_name='level',
name='taxonomy',
field=models.ForeignKey(blank=True, db_column='taxonomy_id', null=True, on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, related_name='level_taxonomy_set', to='atencion.Taxonomy'),
),
]
|
[
"samuel.roncal@upeu.edu.pe"
] |
samuel.roncal@upeu.edu.pe
|
c61e6872df39d63e4badbf1fffd71ac9f23840e8
|
adbca58834bceefbe70e1614167677b59e3a4bda
|
/venv/bin/django-admin
|
0ca68c5c947ef5628eee2f770a55c92b69dcab6f
|
[] |
no_license
|
hammadshaukat/creative-agency-django
|
1da7481ee1d97c3f65bef75765d1802d774b00d6
|
1c5d0c128ef560a87218bdae59f97384d33aa72b
|
refs/heads/master
| 2020-03-19T13:26:21.071645
| 2018-06-11T11:57:07
| 2018-06-11T11:57:07
| 136,579,525
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 306
|
#!/home/hammad/PycharmProjects/newproject/venv/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import sys
from django.core.management import execute_from_command_line
if __name__ == '__main__':
sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw?|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
sys.exit(execute_from_command_line())
|
[
"ch.hammad.shaukat@gmail.com"
] |
ch.hammad.shaukat@gmail.com
|
|
a0b78abd6d9cbe5aac8560e176823701014539f7
|
22c04e2884598d1ddbe8c21562825884be80ed09
|
/app.py
|
aecd2de2774aa36934d2c141be89f541effd22c0
|
[] |
no_license
|
taylorguo/multiple-consumers-in-kafka-python
|
689f321bbc1a5aceaa6c820c3a4881891cfd4799
|
0a0f591bd132316f1f475a0032876c7eae1e50b9
|
refs/heads/master
| 2023-04-01T02:15:47.924445
| 2020-06-22T05:16:48
| 2020-06-22T05:16:48
| 262,076,148
| 1
| 0
| null | 2021-03-25T23:53:06
| 2020-05-07T14:40:05
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 8,174
|
py
|
import os, time, datetime, shutil, uuid
from classifier.predict import classifier_init, classifier_predict, get_cn_class
from classifier_DCL.infer import load_models_DCL, DCL_test
from utils import consumer
from utils import oss_upload, get_oss_dict, update_db, oss_download, insert_db
from utils import post_server
from utils import callback_endpoint
#######################################################
############# Pretrained Model Loaded ###############
#######################################################
model_DCL = load_models_DCL()
print(" ****** DCL Fine Grained Classification Model Loaded ****** ")
ossmodel = "code-2020/models/xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5"
tardir = "/root/.keras/models"
target = "/root/.keras/models/xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5"
if not os.path.exists(tardir) and not os.path.exists(target):
os.makedirs(tardir)
print(" ****** Downloading Xception pretrained model ****** ")
oss_download(target, ossmodel)
class_file = "./classifier/checkpoints/Xception_cpc-redpacket-game-appicon_class_list_20200421T170020.txt"
weight_path = "./classifier/checkpoints/Xception_model_weights_20200421T170020.h5"
model_cls, cls_list = classifier_init(class_file, weight_path)
print(" ****** Xception Classification Model Loaded ****** ")
mapping_txt = "./classifier/checkpoints/Xception_cpc-redpacket-game-appicon_class_list-mapping.txt"
#######################################################
############# Model Inference ###############
#######################################################
def classification_image(modelDCL, clsmodel, clslist, mapping_txt,image_dir, anno_dir, DCL_THRESHOLD = 52.0, CLS_PROB=0.85):
sub_name, clses, probs = DCL_test(modelDCL, image_dir=image_dir, anno_dir= anno_dir, THRESHOLD=DCL_THRESHOLD)
# del modelDCL
if len(clses)==2:
# clsmodel, clslist = classifier_init(class_file, weight_path)
cn_cls_name = get_cn_class(mapping_txt)
im_path = os.path.join(image_dir, sub_name)
class_name, conf = classifier_predict(clsmodel, clslist, im_path)
# print(" **** Xception Classifying {} 【{}】 with {} *** ".format(im_path, cn_cls_name[class_name[0]], conf))
if conf != None and conf >= CLS_PROB:
cn_name = cn_cls_name[class_name[0]]
print(" **** Xception Classified {} 【{}】 with {} *** ".format(im_path, cn_name, conf))
return cn_name
print(" **** DCL Classifying {} 【{}】 with {} *** ".format(im_path, clses, probs))
clses = " "
return clses
else:
print(" **** DCL Classifying {} 【{}】 with {} *** ".format(sub_name, clses, probs))
return clses
#######################################################
############# main pipeline ###############
#######################################################
# DL housekeeping
def main_backend(image_dir, anno_dir, modelDCL=model_DCL, modelcls=model_cls, clslist=cls_list, mappingtxt=mapping_txt, code=0, message="success"):
t0 = time.time()
class_res = classification_image(modelDCL, modelcls, clslist, mappingtxt, image_dir, anno_dir)
if len(class_res) > 2:
message = "[Info]: Classification success in {:.3f}s".format(time.time()-t0)
print(message)
shutil.rmtree(image_dir)
shutil.rmtree(anno_dir)
return class_res
else:
code = 320203
message = "[Info]: Classification Fail in {:.3f}s".format(time.time()-t0)
print(message)
shutil.rmtree(image_dir)
shutil.rmtree(anno_dir)
return None
#######################################################
###### main pipeline with DB & Callback ############
#######################################################
def main_oss_callback_db(ret_dict, code_msg):
task = ret_dict["task"]
url = task["url"]
callback_url = task["callback"]
source = task["source"]
task_uuid = task["task_uuid"]
# print("*"*15, " main_oss_callback_db, received: ", ret_dict)
file_local_path = ret_dict["file_local_path"]
file_my_oss_path = ret_dict["file_oss_path"]
file_local_path_list = file_local_path.rsplit("/", 1)
file_local_dir = file_local_path_list[0]
image_dir = os.path.join(file_local_dir, "image")
im_path = os.path.join(image_dir, file_local_path_list[-1])
anno_dir = os.path.join(file_local_dir, "anno")
if not os.path.exists(image_dir):
os.makedirs(image_dir)
oss_download(im_path, file_my_oss_path)
if not os.path.exists(anno_dir):
os.makedirs(anno_dir)
ret_backend = main_backend(image_dir, anno_dir, code=code_msg["code"], message=code_msg["message"])
if ret_backend != None:
task.update({"product_catelog": ret_backend})
task.update(code_msg)
print("*"*20, " Classifier Result: ", task)
try:
if callback_endpoint(callback_url, task):
update_db(source, task["task_uuid"], task["uuid"], task["url"], 0, 2, code_msg["message"],
time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
else:
code_msg["message"] = "[Error]: no response from callback"
update_db(source, task["task_uuid"], task["uuid"], task["url"], 1, 2, code_msg["message"],
time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
except Exception as e:
print(e)
# del task["task_uuid"]
return True
else:
task.update({"product_catelog": ""})
task.update({"code": 320201, "message": "[Error]: no keyword this image"})
print("*" * 40, " Classifier Result: ", task)
try:
if callback_endpoint(callback_url, task):
update_db(source, task["task_uuid"], task["uuid"], task["url"], 1, 2, code_msg["message"],
time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
else:
code_msg["message"] = "[Error]: no response from callback"
update_db(source, task["task_uuid"], task["uuid"], task["url"], 1, 2, code_msg["message"],
time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
code_msg.update({"code": 320201, "message": "[Error]: no keyword this image"})
# update_db(source, task["task_uuid"], task["uuid"], task["url"], 1, 2, code_msg["message"], time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
except Exception as e:
print(e)
return False
##################################################################
## msg bridge: convert kafak msg-dict to dict used in DL App ##
##################################################################
def convert_io(in_dict):
ret_dict = {}
code_msg = {"code": 0, "message": "success"}
ret_dict.update(code_msg)
# print("2. {} --- Input Data: {}".format(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()), in_dict))
task_uuid = str(uuid.uuid1())
ret_post = post_server(in_dict, task_uuid, code_msg, ret_dict)
if ret_post is None:
print(ret_dict)
return None
task = ret_post["task"]
insert_db(task["source"], task_uuid, task["uuid"], task["url"], 0, 1, "OK",
time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
return ret_post
##########################
## main app using kafka ##
##########################
def main_kafka():
for msg in consumer:
t_1 = time.time()
consumer.commit_async()
t0 = time.time()
print("\n****** 1. {:%Y-%m-%d %H:%M:%S} = Consumer submit {:.3f} s & Get consumer data: ".format(datetime.datetime.now(), t0-t_1),
" ###### %s:: %d-%d key=%s value=%s ######" % (msg.topic, msg.partition, msg.offset, msg.key, msg.value))
msg_value = msg.value
try:
# 1. 获取输入消息json格式后, 对消息进行校验和处理, 转换成 DL App 需要的字典格式
ret_dict = convert_io(msg_value)
print("****** 2. {:%Y-%m-%d %H:%M:%S} = Convert data to: {}".format(datetime.datetime.now(), ret_dict) )
if ret_dict is not None:
code_msg = {"code":0, "message":"success"}
# 2. DL App 主处理函数, 如果上述转换失败, 则不进入此处;
main_oss_callback_db(ret_dict, code_msg)
print(" ********* 3. {:%Y-%m-%d %H:%M:%S} = Finish process in {:.3f} s".format(datetime.datetime.now(), time.time()-t0), "*"*40)
except Exception as e:
print(e)
consumer.close()
def test():
t0 = time.time()
image_source = "inpaint/examples/places/images/place2_08.jpg"
image_dir = "./tmp_dir/image"
anno_dir = "./tmp_dir/anno"
main_backend(image_dir, anno_dir)
print(" Time Cost: ", time.time() - t0)
if __name__ == '__main__':
main_kafka()
# test()
|
[
"taylorguo@126.com"
] |
taylorguo@126.com
|
42ae87dda9df232c879e6804ef8fbf3bf9914142
|
95d7addac4448017bef6fd2887dac60ad7cd8e09
|
/tests/functional/__init__.py
|
ba1992e68c26274d61bc29f81390516c0d29e0ac
|
[
"Apache-2.0"
] |
permissive
|
quixey/python-aliyun
|
d3b911146c01712c3548c7f3aa036f64659854a3
|
c07286da8bb6a1c80e8a5f77b19a7c9a132ab5ed
|
refs/heads/develop
| 2020-05-21T12:19:37.105170
| 2018-04-16T04:28:44
| 2018-04-16T04:28:44
| 19,708,625
| 39
| 27
|
Apache-2.0
| 2018-04-16T04:28:45
| 2014-05-12T17:39:46
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 608
|
py
|
# -*- coding:utf-8 -*-
# Copyright 2014, Quixey Inc.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
# use this file except in self.c.mpliance with the License. You may obtain a copy of
# the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
# WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
# License for the specific language governing permissions and limitations under
# the License.
|
[
"adam@addumb.com"
] |
adam@addumb.com
|
35326015df7a44bde85ed868104827d91cd9262e
|
add89b94048a1cfa7c66453b7fb6e5a49add2f19
|
/kd_tree.py
|
77def11c43ef59f722ec499d20ee3ff314d93534
|
[] |
no_license
|
richardOlson/cs-module-project-iterative-sorting
|
f6ea5ea6fd1315645a36d605b0b831c972f99bea
|
92cfbf404889f308127ac5d5a57d9b3f69619d40
|
refs/heads/master
| 2022-12-06T17:58:21.561995
| 2020-09-01T00:20:25
| 2020-09-01T00:20:25
| 283,840,228
| 0
| 0
| null | 2020-07-30T17:45:55
| 2020-07-30T17:45:54
| null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,208
|
py
|
# my implementation of the kd_tree
class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.right = None
self.left = None
self.median_point = None
self.dimension = None # This will tell the dimension that the
# cut is found at
class KD_tree:
def __init__(self, data, depth):
self.head = Node(data)
self.depth = depth
self.__dimen = []
self.__build(data)
def __build(self, data):
# will first check the dimensionsf
# doing the sorting of dimensions
# finding the length of the data
self.__sort_dim(data)
# building the tree
self.__build_tree(data, self.depth, Node(data))
def __sort_dim(self, data):
theLen = len(data[0])
# looping through the different dimensions
for i in range(theLen):
self.__dimen.append(data[:, i])
def __build_tree(self, data, curDepth, theNode):
# This will be the recursive function that will
# build the tree
# building will occur until there are 20 point or the
# depth is reached
if len(theNode.data) >
|
[
"8571182+richardOlson@users.noreply.github.com"
] |
8571182+richardOlson@users.noreply.github.com
|
df3ee09f865de63c72dedf69ed5ebe063a4cc73f
|
7d90d2ce27c6ee0af74391b09909edbd45fdc2f0
|
/renix_py_api/api_gen/VerifyTrafficForwardingCommand_Autogen.py
|
1178e0df170f51a2b5b7cdd050ea1abe70b7c3ec
|
[] |
no_license
|
gaoxingyu-hub/54testframework-master-e284
|
d7ea0d4a715b65c8652430e963a86b9522a7237a
|
57dd2197e7d91b8ad8fb2bd0e3503f10afa08544
|
refs/heads/master
| 2023-04-30T05:50:41.542402
| 2021-05-28T09:19:37
| 2021-05-28T09:19:37
| 309,922,838
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 4,823
|
py
|
"""
Auto-generated File
Create Time: 2019-12-27 02:33:28
"""
from .ROMEnum_Autogen import *
from renix_py_api.renix_common_api import *
from renix_py_api import rom_manager
from .ROMCommand_Autogen import ROMCommand
@rom_manager.rom
class VerifyTrafficForwardingCommand(ROMCommand):
def __init__(self, StreamTemplateHandles=None, VerificationDurationMode=None, VerfictionTxFrameCount=None, VerfictionTxSeconds=None, VerificationTxFrameRate=None, ErrorOnFaiure=None, **kwargs):
self._StreamTemplateHandles = StreamTemplateHandles # StreamTemplate Handles
self._VerificationDurationMode = VerificationDurationMode # Duration Mode
self._VerfictionTxFrameCount = VerfictionTxFrameCount # Verification Tx Frame Count
self._VerfictionTxSeconds = VerfictionTxSeconds # Verification Tx Seconds
self._VerificationTxFrameRate = VerificationTxFrameRate # Verification Tx Frame Rate
self._ErrorOnFaiure = ErrorOnFaiure # Throw Error when Fail
properties = kwargs.copy()
if StreamTemplateHandles is not None:
properties['StreamTemplateHandles'] = StreamTemplateHandles
if VerificationDurationMode is not None:
properties['VerificationDurationMode'] = VerificationDurationMode
if VerfictionTxFrameCount is not None:
properties['VerfictionTxFrameCount'] = VerfictionTxFrameCount
if VerfictionTxSeconds is not None:
properties['VerfictionTxSeconds'] = VerfictionTxSeconds
if VerificationTxFrameRate is not None:
properties['VerificationTxFrameRate'] = VerificationTxFrameRate
if ErrorOnFaiure is not None:
properties['ErrorOnFaiure'] = ErrorOnFaiure
# call base class function, and it will send message to renix server to create a class.
super(VerifyTrafficForwardingCommand, self).__init__(**properties)
@property
def StreamTemplateHandles(self):
"""
get the value of property _StreamTemplateHandles
"""
return self._StreamTemplateHandles
@property
def VerificationDurationMode(self):
"""
get the value of property _VerificationDurationMode
"""
return self._VerificationDurationMode
@property
def VerfictionTxFrameCount(self):
"""
get the value of property _VerfictionTxFrameCount
"""
return self._VerfictionTxFrameCount
@property
def VerfictionTxSeconds(self):
"""
get the value of property _VerfictionTxSeconds
"""
return self._VerfictionTxSeconds
@property
def VerificationTxFrameRate(self):
"""
get the value of property _VerificationTxFrameRate
"""
return self._VerificationTxFrameRate
@property
def ErrorOnFaiure(self):
"""
get the value of property _ErrorOnFaiure
"""
return self._ErrorOnFaiure
@StreamTemplateHandles.setter
def StreamTemplateHandles(self, value):
self._StreamTemplateHandles = value
@VerificationDurationMode.setter
def VerificationDurationMode(self, value):
self._VerificationDurationMode = value
@VerfictionTxFrameCount.setter
def VerfictionTxFrameCount(self, value):
self._VerfictionTxFrameCount = value
@VerfictionTxSeconds.setter
def VerfictionTxSeconds(self, value):
self._VerfictionTxSeconds = value
@VerificationTxFrameRate.setter
def VerificationTxFrameRate(self, value):
self._VerificationTxFrameRate = value
@ErrorOnFaiure.setter
def ErrorOnFaiure(self, value):
self._ErrorOnFaiure = value
def _set_streamtemplatehandles_with_str(self, value):
tmp_value = value.strip()
if tmp_value.startswith('{'):
tmp_value = tmp_value[1:-1]
self._StreamTemplateHandles = tmp_value.split()
def _set_verificationdurationmode_with_str(self, value):
seperate = value.find(':')
exec('self._VerificationDurationMode = EnumDurationMode.%s' % value[:seperate])
def _set_verfictiontxframecount_with_str(self, value):
try:
self._VerfictionTxFrameCount = int(value)
except ValueError:
self._VerfictionTxFrameCount = hex(int(value, 16))
def _set_verfictiontxseconds_with_str(self, value):
try:
self._VerfictionTxSeconds = int(value)
except ValueError:
self._VerfictionTxSeconds = hex(int(value, 16))
def _set_verificationtxframerate_with_str(self, value):
try:
self._VerificationTxFrameRate = int(value)
except ValueError:
self._VerificationTxFrameRate = hex(int(value, 16))
def _set_erroronfaiure_with_str(self, value):
self._ErrorOnFaiure = (value == 'True')
|
[
"gaoxingyu@example.com"
] |
gaoxingyu@example.com
|
7dee20d5b7c7d3b8ad43dbf0d22763c5e5b0ed6e
|
8e1a456068c11096854fe9d929490c7e3e30ca6e
|
/new_jersey/lien_import.py
|
07aea4f6e2af8878c54ffe33e450997c3f3c0e02
|
[] |
no_license
|
rwhughes91/nj_tax_liens
|
4833a0f77574905415a65232abf6af12486a4929
|
1efbc776af3443c188e1bc86d932d90fc18c3be3
|
refs/heads/master
| 2020-09-21T22:58:50.843966
| 2019-12-01T06:38:52
| 2019-12-01T06:38:52
| 224,963,585
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 2,174
|
py
|
import pandas as pd
import os
import math
from datetime import datetime, date
from pathlib import Path
from new_jersey.models import Lien, Sub
path = os.path.join(Path(os.path.abspath(__file__)).parent.parent, "liens_workspace", "liens_to_import.xlsx")
def lien_modifier(lien):
keys_to_delete = []
for index, tup in enumerate(lien.items()):
key, value = tup
if type(value) != str:
if type(value) != date:
if math.isnan(value):
keys_to_delete.append(key)
for key in keys_to_delete:
lien.pop(key)
def lien_import(liens):
lien_models = []
for index, lien in liens.iterrows():
fixture = {}
for column_name, column_value in zip(lien.index, lien):
if column_name == "sale_date" or column_name == "recording_date":
if type(column_value) == float:
pass
else:
date_obj = datetime.strptime(column_value, '%Y-%m-%d').date()
fixture[column_name] = date_obj
else:
fixture[column_name] = column_value
lien_modifier(fixture)
lien_instance = Lien(**fixture)
lien_models.append(lien_instance)
return lien_models
def sub_modifier(subs):
subs_modified = {}
for index, sub in subs.iterrows():
sub_date = datetime.strptime(sub['sub_date'], '%Y-%m-%d').date()
if str(sub['lien_id']) not in subs_modified:
subs_modified[str(sub['lien_id'])] = []
subs_modified[str(sub['lien_id'])].append({
'sub_type': sub['sub_type'],
'sub_date': sub_date,
'total': sub['total'],
})
return subs_modified
def sub_import(subs):
subs = sub_modifier(subs)
sub_list = []
for lien_id, subs in subs.items():
id = int(lien_id)
lien = Lien.objects.get(lien_id=id)
for sub in subs:
s = Sub(**sub)
s.lien = lien
sub_list.append(s)
return sub_list
if __name__ == "__main__":
liens = pd.read_excel(path, sheet_name="liens")
subs = pd.read_excel(path, sheet_name="subs")
|
[
"rwhughes91@gmail.com"
] |
rwhughes91@gmail.com
|
1a017189c041367880b8e49483245f3ef63d6b93
|
46d5d0769b0ac452a29c3387521035a1286ed40a
|
/learning_logs/migrations/0002_entry.py
|
5738b6384650a0de440c5d9d8d49f5d8e7e47025
|
[] |
no_license
|
jeffreylozano1376/learning-log
|
e71899b28c11874ffd6a0274a63bc5e1f3379721
|
33e5105490a5a87aed3be8b735362287f374f3dc
|
refs/heads/master
| 2023-07-30T23:02:14.448855
| 2020-06-09T11:56:38
| 2020-06-09T11:56:38
| 270,993,682
| 0
| 0
| null | 2021-09-22T19:12:07
| 2020-06-09T12:14:57
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 804
|
py
|
# Generated by Django 3.0.7 on 2020-06-09 07:03
from django.db import migrations, models
import django.db.models.deletion
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('learning_logs', '0001_initial'),
]
operations = [
migrations.CreateModel(
name='Entry',
fields=[
('id', models.AutoField(auto_created=True, primary_key=True, serialize=False, verbose_name='ID')),
('text', models.TextField()),
('date_added', models.DateTimeField(auto_now_add=True)),
('topic', models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to='learning_logs.Topic')),
],
options={
'verbose_name_plural': 'entries',
},
),
]
|
[
"jeffreylozano1376@yahoo.com.ph"
] |
jeffreylozano1376@yahoo.com.ph
|
c8bda47362a44894337c71eef12138e0c7428250
|
d0334acb7c90e2088fc60d0f0bf438a5bc24a445
|
/fara.py
|
858e4d351b920233f246728a2a615eddacc58161
|
[] |
no_license
|
nitheeshmuthuraj/IOT-farmhouse
|
19447b23da4d727bf2c41959a55a100d64917dc4
|
fc8ae227aa617216a596f7f5c609c8deab3fbfa5
|
refs/heads/master
| 2020-03-31T02:05:11.290802
| 2018-10-06T05:20:21
| 2018-10-06T05:20:21
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 365
|
py
|
from tkinter import *
import sys
import os
root = Tk()
def close_window():
pass
def take(event):
os.system('python3 farming.py')
os.system('sudo poweroff')
bu_1=Button(root,text="AUTOFARM")
bu_1.bind("<Button-1>",take)
bu_1.pack()
bu_2=Button(root, text = "Good-bye.", command = close_window)
bu_2.bind("<Button-2>",close_window)
bu_2.pack()
root.mainloop()
|
[
"noreply@github.com"
] |
nitheeshmuthuraj.noreply@github.com
|
6716d3d20705ef56a1af7a50bc30976c19eae91e
|
b4da2201d2df789e28472aeded28720d5269ade5
|
/Komodo-Edit-7/lib/mozilla/components/koFileNotificationService.py
|
904605ceb045b60b51cf750ce3a5c08acb4c7075
|
[] |
no_license
|
AeonSaber/first_app
|
5ad89d4fb05d7662e2a39ce68176f43f1e618bf0
|
522fdfa6d33419fd49e431766fff85b40d21e78e
|
refs/heads/master
| 2020-06-12T17:22:09.786142
| 2013-09-09T23:57:51
| 2013-09-09T23:57:51
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 11,493
|
py
|
# ***** BEGIN LICENSE BLOCK *****
# Version: MPL 1.1/GPL 2.0/LGPL 2.1
#
# The contents of this file are subject to the Mozilla Public License
# Version 1.1 (the "License"); you may not use this file except in
# compliance with the License. You may obtain a copy of the License at
# http://www.mozilla.org/MPL/
#
# Software distributed under the License is distributed on an "AS IS"
# basis, WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, either express or implied. See the
# License for the specific language governing rights and limitations
# under the License.
#
# The Original Code is Komodo code.
#
# The Initial Developer of the Original Code is ActiveState Software Inc.
# Portions created by ActiveState Software Inc are Copyright (C) 2000-2007
# ActiveState Software Inc. All Rights Reserved.
#
# Contributor(s):
# ActiveState Software Inc
#
# Alternatively, the contents of this file may be used under the terms of
# either the GNU General Public License Version 2 or later (the "GPL"), or
# the GNU Lesser General Public License Version 2.1 or later (the "LGPL"),
# in which case the provisions of the GPL or the LGPL are applicable instead
# of those above. If you wish to allow use of your version of this file only
# under the terms of either the GPL or the LGPL, and not to allow others to
# use your version of this file under the terms of the MPL, indicate your
# decision by deleting the provisions above and replace them with the notice
# and other provisions required by the GPL or the LGPL. If you do not delete
# the provisions above, a recipient may use your version of this file under
# the terms of any one of the MPL, the GPL or the LGPL.
#
# ***** END LICENSE BLOCK *****
# Watches for file changes in the filesystem for this OS. Notifications of
# changes are send through the observer service.
# OS file notifications will be used if available, else polling will be used as
# the fallback.
#
# Contributors:
# * Todd Whiteman
import sys
import logging
from xpcom import components, COMException, ServerException, nsError
from xpcom.client import WeakReference
from xpcom.server import WrapObject, UnwrapObject
import osFilePollingNotifier
log = logging.getLogger("koFileNotificationService")
#log.setLevel(logging.DEBUG)
class koFileNotificationService:
"""An xpcom service for watching files for changes and alerting when
a change occurs."""
_com_interfaces_ = [components.interfaces.koIFileNotificationService,
components.interfaces.nsIObserver]
_reg_clsid_ = "{ec1e9ce4-85e7-4be1-a673-b80206322336}"
_reg_contractid_ = "@activestate.com/koFileNotificationService;1"
_reg_desc_ = "Komodo file change notification service"
def __init__(self):
self.__prefs = components.classes["@activestate.com/koPrefService;1"].\
getService(components.interfaces.koIPrefService).prefs
self.__io_service = components.classes["@mozilla.org/network/protocol;1?name=file"].\
getService(components.interfaces.nsIFileProtocolHandler)
# Service enabled
self.__enabled = self.__prefs.getBooleanPref("fileNotificationServiceEnabled")
# Short names for flags
self.available_file_flags = components.interfaces.koIFileNotificationService.FS_FILE_CREATED | \
components.interfaces.koIFileNotificationService.FS_FILE_DELETED | \
components.interfaces.koIFileNotificationService.FS_FILE_MODIFIED
# Setup the OS dependant (underlying) services
self.__polling_service = None
self.__os_file_service = None
if self.__enabled:
if not self.__prefs.hasBooleanPref("filePollingServiceEnabled") or \
self.__prefs.getBooleanPref("filePollingServiceEnabled"):
# Polling is enabled - setup the fallback polling handler.
poll_period = osFilePollingNotifier.DEFAULT_POLL_PERIOD
if self.__prefs.hasLongPref("filePollingServicePeriod"):
poll_period = self.__prefs.getLongPref("filePollingServicePeriod")
self.__polling_service = osFilePollingNotifier.osFilePollingNotifier(poll_period)
if not self.__prefs.hasBooleanPref("osControlledFileNotificationsEnabled") or \
self.__prefs.getBooleanPref("osControlledFileNotificationsEnabled"):
# OS filesystem notifications are enabled - import watchdog to
# do the handling.
from watchdogFileNotifications import WatchdogFileNotificationService
self.__os_file_service = WatchdogFileNotificationService()
self.startNotificationService()
# Are OS notifications available to use on this machine?
if self.os_notifications_available:
log.info("OS file notifications: available.")
else:
log.info("OS file notifications: NOT available on this platform: %s", sys.platform)
# Are file polling notifications enabled
if self.__polling_service:
log.info("Polling file notifications: available.")
else:
log.info("Polling file notifications: DISABLED")
else:
log.info("File notification service is disabled.")
obsSvc = components.classes["@mozilla.org/observer-service;1"].\
getService(components.interfaces.nsIObserverService)
obsSvc.addObserver(self, 'xpcom-shutdown', False)
# Return both the URI (string) and nsIFile (xpcom object) for a given URI or
# a given file path.
def _getUriAndNSIFileForPath(self, path):
try:
log.debug("addObserver: path: %s", path)
nsIFile = components.classes["@mozilla.org/file/local;1"].\
createInstance(components.interfaces.nsILocalFile);
nsIFile.initWithPath(path)
# Convert the local path to a uri
uri = self.__io_service.getURLSpecFromFile(nsIFile)
except COMException, e:
# Try uri then
log.debug("Could not initialise file with path, trying as URI")
try:
uri = path
nsIFile = self.__io_service.getFileFromURLSpec(uri)
log.debug("URI initialised okay.")
except COMException, e:
log.debug("Could not initialise file with URI")
raise ServerException(nsError.NS_ERROR_FAILURE,
"Invalid path format")
return (uri, nsIFile)
def observe(self, subject, topic, data):
if topic == "xpcom-shutdown":
self.stopNotificationService()
obsSvc = components.classes["@mozilla.org/observer-service;1"].\
getService(components.interfaces.nsIObserverService)
obsSvc.removeObserver(self, 'xpcom-shutdown')
# long startNotificationService(); // Ready to receiving file change notifications from OS
def startNotificationService(self):
if self.__enabled:
if self.__polling_service:
self.__polling_service.startNotificationService()
if self.os_notifications_available:
self.__os_file_service.startNotificationService()
# long stopNotificationService(); // Stop listening to file change notifications from OS
def stopNotificationService(self):
if self.__enabled:
if self.__polling_service:
self.__polling_service.stopNotificationService()
if self.os_notifications_available:
self.__os_file_service.stopNotificationService()
# Watch this location and notify when the given flag is changed
# observer - koIFileNotificationObserver to which notifications get sent
# path - the filename or uri of the location to watch
# watch_type - what type of watch this is (file, dir, recursive dir)
# flags - notify flags, a notification will be sent when this happens
def addObserver(self, observer, path, watch_type, flags):
if not self.__enabled:
return
# Parse the path into a file object and validate the parameters.
uri, nsIFile = self._getUriAndNSIFileForPath(path)
if not nsIFile.exists():
raise ServerException(nsError.NS_ERROR_FAILURE,
"Invalid path, was unable to locate.")
if watch_type == components.interfaces.koIFileNotificationService.WATCH_FILE:
if not nsIFile.isFile():
raise ServerException(nsError.NS_ERROR_FAILURE,
"The path for a WATCH_FILE type, must be a file.")
if not flags & self.available_file_flags:
raise ServerException(nsError.NS_ERROR_FAILURE,
"A WATCH_FILE type must specify flags as a combination of FS_FILE_CREATED, FS_FILE_DELETED, FS_FILE_MODIFIED.")
else:
# WATCH_DIR or WATCH_DIR_RECURSIVE
if not nsIFile.isDirectory():
raise ServerException(nsError.NS_ERROR_FAILURE,
"The path for a WATCH_DIR type, must be a directory.")
# Try using os file notifications, if that fails, then use polling
if not self.os_notifications_available or \
not self.__os_file_service.addObserver(observer, nsIFile.path, watch_type, flags):
if self.__polling_service:
self.__polling_service.addObserver(observer, nsIFile.path, watch_type, flags)
#self.dump()
# Stop watching this location for the given observer.
# observer - koIFileNotificationObserver to which addObserver was called
# path - the filename or uri of the location being watched
def removeObserver(self, observer, path):
if not self.__enabled:
return
# Try and parse the path into a nsIFile object
uri, nsIFile = self._getUriAndNSIFileForPath(path)
# We don't know which service is watching this file, but we can tell
# them both to stop watching it though!
if self.os_notifications_available:
self.__os_file_service.removeObserver(observer, nsIFile.path)
if self.__polling_service:
self.__polling_service.removeObserver(observer, nsIFile.path)
#self.dump()
# URI's that are being polled by the file polling service
def getAllPolledUris(self):
if not self.__enabled or not self.__polling_service:
return []
# self.__polling_service.polled_files is a list of uri's (strings)
return self.__polling_service.polled_uris
# XXX - RFU
# Send observer notification the file has changed
# void sendNotification(in wstring uri);
# uri: the Komodo URI for this file
#def sendNotification(self, uri):
# self.__os_file_service.sendNotification(uri)
def dump(self):
if not self.__enabled:
return
if self.__os_file_service:
self.__os_file_service.dump()
if self.__polling_service:
self.__polling_service.dump()
@property
def os_notifications_available(self):
"""Does the os supports file notifications from the kernel level"""
return self.__os_file_service and self.__os_file_service.available
|
[
"jpsutton@madisoncollege.edu"
] |
jpsutton@madisoncollege.edu
|
acf979503d09f8ba4520a4a5bea2e84766cbc017
|
cb236edd4f4f3815d2c44755ef4b3404586ca26d
|
/locallibrary/urls.py
|
e377b64c5ba68bca811e51eea7bfec5907deff81
|
[] |
no_license
|
hvaddi1129/PersonalLocallibrary
|
fff7bb9e5888e6b2905c03f7d04e6e6fd09ec991
|
c1976444b8b6f4371a1d3a6296d8338d31cced40
|
refs/heads/main
| 2023-08-15T12:15:33.642315
| 2021-09-18T22:23:54
| 2021-09-18T22:23:54
| 407,975,433
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 498
|
py
|
from django.contrib import admin
from django.urls import path
from django.urls import include
from django.views.generic import RedirectView
from django.conf import settings
from django.conf.urls.static import static
urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('catalog/', include('catalog.urls')),
path('', RedirectView.as_view(url='catalog/')),
path('accounts/', include('django.contrib.auth.urls')),
] + static(settings.STATIC_URL, document_root=settings.STATIC_ROOT)
|
[
"hvaddi@unomaha.edu"
] |
hvaddi@unomaha.edu
|
863d1ea7cc50d8fe9dd07ab5ee4d27dc690c34fd
|
117d788706884ffc8322ce7d89f381cc99bbfdd1
|
/simple_auth/simple_auth/wsgi.py
|
b4798b84c5a066d8cb90fcdaecc5ab1b1bcb40d8
|
[
"MIT"
] |
permissive
|
appsembler/simple-auth
|
debd5d58a4f15860dc54a00740659cbe4805ce9d
|
28134b9b10b35d8104b5fd59acf02f3a36092e16
|
refs/heads/master
| 2021-06-01T13:51:16.556134
| 2020-06-06T07:51:02
| 2020-06-06T07:51:02
| 93,630,702
| 1
| 0
|
MIT
| 2020-06-06T07:51:04
| 2017-06-07T12:02:25
|
JavaScript
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 400
|
py
|
"""
WSGI config for simple_auth project.
It exposes the WSGI callable as a module-level variable named ``application``.
For more information on this file, see
https://docs.djangoproject.com/en/1.10/howto/deployment/wsgi/
"""
import os
from django.core.wsgi import get_wsgi_application
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "simple_auth.settings")
application = get_wsgi_application()
|
[
"deni@denibertovic.com"
] |
deni@denibertovic.com
|
e8a3d941142844171847757661e92a16d52c7d99
|
4ccff9d6c4d80d2366f493d8ba44ca49fa7876a3
|
/alembic/versions/57d44fd72e00_add_fixes_tel_numbers_column.py
|
fbe2e95de4b68fbfa0105c203fc7512905b4a139
|
[] |
no_license
|
Ranc58/29_phones
|
419531927a6e919d954bcee9f1e982ca2ef4873a
|
35287409fe6d0e8840b2637dc1ce3b0feb9f5063
|
refs/heads/master
| 2021-01-21T11:34:35.712536
| 2018-06-28T07:23:36
| 2018-06-28T07:23:36
| 102,016,711
| 0
| 0
| null | 2017-08-31T15:35:58
| 2017-08-31T15:35:58
| null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 454
|
py
|
"""add fixes tel_numbers column
Revision ID: 57d44fd72e00
Revises:
Create Date: 2017-09-12 15:03:03.581830
"""
from alembic import op
import sqlalchemy as sa
# revision identifiers, used by Alembic.
revision = '57d44fd72e00'
down_revision = None
branch_labels = None
depends_on = None
def upgrade():
op.add_column('orders', sa.Column('edited_contact_phone', sa.Numeric))
def downgrade():
op.drop_column('orders', 'edited_contact_phone')
|
[
"rancvova@gmail.com"
] |
rancvova@gmail.com
|
86c3183ff8baeaa8990028a7bcb9836895b4e28f
|
2ea49bfaa6bc1b9301b025c5b2ca6fde7e5bb9df
|
/contributions/jbkimes82/Python/Data Structures/2016-10-06.py
|
4e6d56afee7692c4cad9ca6ad0f79ffa3cedadad
|
[] |
no_license
|
0x8801/commit
|
18f25a9449f162ee92945b42b93700e12fd4fd77
|
e7692808585bc7e9726f61f7f6baf43dc83e28ac
|
refs/heads/master
| 2021-10-13T08:04:48.200662
| 2016-12-20T01:59:47
| 2016-12-20T01:59:47
| 76,935,980
| 1
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 140
|
py
|
Your own Python `calendar`
The fundamental `tuples`
`Module`s everywhere!
Get the most of `float`s
Operations with `bytes` and `bytearray`
|
[
"jbkimes@gmail.com"
] |
jbkimes@gmail.com
|
2e6516083e2544fe05840624c156bed721145ce0
|
564d8f37e9b12bc70f16452a83b5f04c59fa5483
|
/intervaleven.py
|
3734d54c8d84a6f9adc58dd910fb4ceb1a4774bc
|
[] |
no_license
|
SathishkumarGUVI/Sk
|
5e1e69a07628dab909cd1cf149a4185f6aa19d62
|
1cc9239b8e7c557344ef73348fa58c86e8ad661d
|
refs/heads/master
| 2020-06-22T14:02:41.299703
| 2019-08-24T13:44:18
| 2019-08-24T13:44:18
| 197,726,308
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 148
|
py
|
x,y=input().split()
x=int(x)
y=int(y)
x=x+1
st=[]
for i in range(x,y):
if(i%2==0):
st.append(str(i))
else:
continue
print(" ".join(st))
|
[
"noreply@github.com"
] |
SathishkumarGUVI.noreply@github.com
|
5e10258493cdd917f1c3cfda904e2a838a471d66
|
2da8a6fcd1e541ecf7920d3c2b72de24bbcc5bfa
|
/django/django.wsgi
|
e6813e07610469e44ad3175bdff8d50872146097
|
[] |
no_license
|
jdost/django-legend
|
36c185e9c9c080b98de3cab7657402a52393cdeb
|
df347527ed128b24f67ce7de104491818b7a0217
|
refs/heads/master
| 2021-01-20T13:48:26.951476
| 2013-04-18T00:46:23
| 2013-04-18T00:46:23
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 380
|
wsgi
|
#!/usr/bin/python2
import os
import sys
path = '/srv/http/jostendorf/django'
if path not in sys.path:
sys.path.append(path)
app_path = '/srv/http/jostendorf/django/legend'
if app_path not in sys.path:
sys.path.append(app_path)
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'legend.settings'
import django.core.handlers.wsgi
application = django.core.handlers.wsgi.WSGIHandler()
|
[
"jeff@Ozzie.localdomain"
] |
jeff@Ozzie.localdomain
|
5fb7545e1191f135403398896c54de07cee5359c
|
8d38445907cd1a2e0873be17f87789597e5169c9
|
/venv/lib/python3.7/site-packages/werkzeug/test.py
|
9f2302a0d2f0741914a720cefdf8608a833b6e63
|
[] |
no_license
|
CobraPi/FirearmsDatabase
|
b94682280ddd5dccb6ecac1b615b7851498a1da0
|
9736a1e39fde9411ed428f95f5c37884a51d5b5c
|
refs/heads/master
| 2023-06-03T17:55:26.367605
| 2021-06-17T23:57:20
| 2021-06-17T23:57:20
| 317,317,658
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 39,572
|
py
|
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
werkzeug.test
~~~~~~~~~~~~~
This module implements a client to WSGI applications for testing.
:copyright: 2007 Pallets
:license: BSD-3-Clause
"""
import mimetypes
import sys
from io import BytesIO
from itertools import chain
from random import random
from tempfile import TemporaryFile
from time import time
from ._compat import iteritems
from ._compat import iterlists
from ._compat import itervalues
from ._compat import make_literal_wrapper
from ._compat import reraise
from ._compat import string_types
from ._compat import text_type
from ._compat import to_bytes
from ._compat import wsgi_encoding_dance
from ._internal import _get_environ
from .datastructures import CallbackDict
from .datastructures import CombinedMultiDict
from .datastructures import EnvironHeaders
from .datastructures import FileMultiDict
from .datastructures import Headers
from .datastructures import MultiDict
from .http import dump_cookie
from .http import dump_options_header
from .http import parse_options_header
from .urls import iri_to_uri
from .urls import url_encode
from .urls import url_fix
from .urls import url_parse
from .urls import url_unparse
from .urls import url_unquote
from .utils import get_content_type
from .wrappers import BaseRequest
from .wsgi import ClosingIterator
from .wsgi import get_current_url
try:
from urllib.request import Request as U2Request
except ImportError:
from urllib2 import Request as U2Request
try:
from http.cookiejar import CookieJar
except ImportError:
from cookielib import CookieJar
def stream_encode_multipart(
values, use_tempfile=True, threshold=1024 * 500, boundary=None, charset="utf-8"
):
"""Encode a dict of values (either strings or file descriptors or
:class:`FileStorage` objects.) into a multipart encoded string stored
in a file descriptor.
"""
if boundary is None:
boundary = "---------------WerkzeugFormPart_%s%s" % (time(), random())
_closure = [BytesIO(), 0, False]
if use_tempfile:
def write_binary(string):
stream, total_length, on_disk = _closure
if on_disk:
stream.write(string)
else:
length = len(string)
if length + _closure[1] <= threshold:
stream.write(string)
else:
new_stream = TemporaryFile("wb+")
new_stream.write(stream.getvalue())
new_stream.write(string)
_closure[0] = new_stream
_closure[2] = True
_closure[1] = total_length + length
else:
write_binary = _closure[0].write
def write(string):
write_binary(string.encode(charset))
if not isinstance(values, MultiDict):
values = MultiDict(values)
for key, values in iterlists(values):
for value in values:
write('--%s\r\nContent-Disposition: form-data; name="%s"' % (boundary, key))
reader = getattr(value, "read", None)
if reader is not None:
filename = getattr(value, "filename", getattr(value, "name", None))
content_type = getattr(value, "content_type", None)
if content_type is None:
content_type = (
filename
and mimetypes.guess_type(filename)[0]
or "application/octet-stream"
)
if filename is not None:
write('; filename="%s"\r\n' % filename)
else:
write("\r\n")
write("Content-Type: %s\r\n\r\n" % content_type)
while 1:
chunk = reader(16384)
if not chunk:
break
write_binary(chunk)
else:
if not isinstance(value, string_types):
value = str(value)
value = to_bytes(value, charset)
write("\r\n\r\n")
write_binary(value)
write("\r\n")
write("--%s--\r\n" % boundary)
length = int(_closure[0].tell())
_closure[0].seek(0)
return _closure[0], length, boundary
def encode_multipart(values, boundary=None, charset="utf-8"):
"""Like `stream_encode_multipart` but returns a tuple in the form
(``boundary``, ``data``) where data is a bytestring.
"""
stream, length, boundary = stream_encode_multipart(
values, use_tempfile=False, boundary=boundary, charset=charset
)
return boundary, stream.read()
class _TestCookieHeaders(object):
"""A headers adapter for cookielib
"""
def __init__(self, headers):
self.headers = headers
def getheaders(self, name):
headers = []
name = name.lower()
for k, v in self.headers:
if k.lower() == name:
headers.append(v)
return headers
def get_all(self, name, default=None):
rv = []
for k, v in self.headers:
if k.lower() == name.lower():
rv.append(v)
return rv or default or []
class _TestCookieResponse(object):
"""Something that looks like a httplib.HTTPResponse, but is actually just an
adapter for our test responses to make them available for cookielib.
"""
def __init__(self, headers):
self.headers = _TestCookieHeaders(headers)
def info(self):
return self.headers
class _TestCookieJar(CookieJar):
"""A cookielib.CookieJar modified to inject and read cookie headers from
and to wsgi environments, and wsgi application responses.
"""
def inject_wsgi(self, environ):
"""Inject the cookies as client headers into the server's wsgi
environment.
"""
cvals = ["%s=%s" % (c.name, c.value) for c in self]
if cvals:
environ["HTTP_COOKIE"] = "; ".join(cvals)
else:
environ.pop("HTTP_COOKIE", None)
def extract_wsgi(self, environ, headers):
"""Extract the server's set-cookie headers as cookies into the
cookie jar.
"""
self.extract_cookies(
_TestCookieResponse(headers), U2Request(get_current_url(environ))
)
def _iter_data(data):
"""Iterates over a `dict` or :class:`MultiDict` yielding all keys and
values.
This is used to iterate over the data passed to the
:class:`EnvironBuilder`.
"""
if isinstance(data, MultiDict):
for key, values in iterlists(data):
for value in values:
yield key, value
else:
for key, values in iteritems(data):
if isinstance(values, list):
for value in values:
yield key, value
else:
yield key, values
class EnvironBuilder(object):
"""This class can be used to conveniently create a WSGI environment
for testing purposes. It can be used to quickly create WSGI environments
or request objects from arbitrary data.
The signature of this class is also used in some other places as of
Werkzeug 0.5 (:func:`create_environ`, :meth:`BaseResponse.from_values`,
:meth:`Client.open`). Because of this most of the functionality is
available through the constructor alone.
Files and regular form data can be manipulated independently of each
other with the :attr:`form` and :attr:`files` attributes, but are
passed with the same argument to the constructor: `data`.
`data` can be any of these values:
- a `str` or `bytes` object: The object is converted into an
:attr:`input_stream`, the :attr:`content_length` is set and you have to
provide a :attr:`content_type`.
- a `dict` or :class:`MultiDict`: The keys have to be strings. The values
have to be either any of the following objects, or a list of any of the
following objects:
- a :class:`file`-like object: These are converted into
:class:`FileStorage` objects automatically.
- a `tuple`: The :meth:`~FileMultiDict.add_file` method is called
with the key and the unpacked `tuple` items as positional
arguments.
- a `str`: The string is set as form data for the associated key.
- a file-like object: The object content is loaded in memory and then
handled like a regular `str` or a `bytes`.
:param path: the path of the request. In the WSGI environment this will
end up as `PATH_INFO`. If the `query_string` is not defined
and there is a question mark in the `path` everything after
it is used as query string.
:param base_url: the base URL is a URL that is used to extract the WSGI
URL scheme, host (server name + server port) and the
script root (`SCRIPT_NAME`).
:param query_string: an optional string or dict with URL parameters.
:param method: the HTTP method to use, defaults to `GET`.
:param input_stream: an optional input stream. Do not specify this and
`data`. As soon as an input stream is set you can't
modify :attr:`args` and :attr:`files` unless you
set the :attr:`input_stream` to `None` again.
:param content_type: The content type for the request. As of 0.5 you
don't have to provide this when specifying files
and form data via `data`.
:param content_length: The content length for the request. You don't
have to specify this when providing data via
`data`.
:param errors_stream: an optional error stream that is used for
`wsgi.errors`. Defaults to :data:`stderr`.
:param multithread: controls `wsgi.multithread`. Defaults to `False`.
:param multiprocess: controls `wsgi.multiprocess`. Defaults to `False`.
:param run_once: controls `wsgi.run_once`. Defaults to `False`.
:param headers: an optional list or :class:`Headers` object of headers.
:param data: a string or dict of form data or a file-object.
See explanation above.
:param json: An object to be serialized and assigned to ``data``.
Defaults the content type to ``"application/json"``.
Serialized with the function assigned to :attr:`json_dumps`.
:param environ_base: an optional dict of environment defaults.
:param environ_overrides: an optional dict of environment overrides.
:param charset: the charset used to encode unicode data.
.. versionadded:: 0.15
The ``json`` param and :meth:`json_dumps` method.
.. versionadded:: 0.15
The environ has keys ``REQUEST_URI`` and ``RAW_URI`` containing
the path before perecent-decoding. This is not part of the WSGI
PEP, but many WSGI servers include it.
.. versionchanged:: 0.6
``path`` and ``base_url`` can now be unicode strings that are
encoded with :func:`iri_to_uri`.
"""
#: the server protocol to use. defaults to HTTP/1.1
server_protocol = "HTTP/1.1"
#: the wsgi version to use. defaults to (1, 0)
wsgi_version = (1, 0)
#: the default request class for :meth:`get_request`
request_class = BaseRequest
import json
#: The serialization function used when ``json`` is passed.
json_dumps = staticmethod(json.dumps)
del json
def __init__(
self,
path="/",
base_url=None,
query_string=None,
method="GET",
input_stream=None,
content_type=None,
content_length=None,
errors_stream=None,
multithread=False,
multiprocess=False,
run_once=False,
headers=None,
data=None,
environ_base=None,
environ_overrides=None,
charset="utf-8",
mimetype=None,
json=None,
):
path_s = make_literal_wrapper(path)
if query_string is not None and path_s("?") in path:
raise ValueError("Query string is defined in the path and as an argument")
if query_string is None and path_s("?") in path:
path, query_string = path.split(path_s("?"), 1)
self.charset = charset
self.path = iri_to_uri(path)
if base_url is not None:
base_url = url_fix(iri_to_uri(base_url, charset), charset)
self.base_url = base_url
if isinstance(query_string, (bytes, text_type)):
self.query_string = query_string
else:
if query_string is None:
query_string = MultiDict()
elif not isinstance(query_string, MultiDict):
query_string = MultiDict(query_string)
self.args = query_string
self.method = method
if headers is None:
headers = Headers()
elif not isinstance(headers, Headers):
headers = Headers(headers)
self.headers = headers
if content_type is not None:
self.content_type = content_type
if errors_stream is None:
errors_stream = sys.stderr
self.errors_stream = errors_stream
self.multithread = multithread
self.multiprocess = multiprocess
self.run_once = run_once
self.environ_base = environ_base
self.environ_overrides = environ_overrides
self.input_stream = input_stream
self.content_length = content_length
self.closed = False
if json is not None:
if data is not None:
raise TypeError("can't provide both json and data")
data = self.json_dumps(json)
if self.content_type is None:
self.content_type = "application/json"
if data:
if input_stream is not None:
raise TypeError("can't provide input stream and data")
if hasattr(data, "read"):
data = data.read()
if isinstance(data, text_type):
data = data.encode(self.charset)
if isinstance(data, bytes):
self.input_stream = BytesIO(data)
if self.content_length is None:
self.content_length = len(data)
else:
for key, value in _iter_data(data):
if isinstance(value, (tuple, dict)) or hasattr(value, "read"):
self._add_file_from_data(key, value)
else:
self.form.setlistdefault(key).append(value)
if mimetype is not None:
self.mimetype = mimetype
@classmethod
def from_environ(cls, environ, **kwargs):
"""Turn an environ dict back into a builder. Any extra kwargs
override the args extracted from the environ.
.. versionadded:: 0.15
"""
headers = Headers(EnvironHeaders(environ))
out = {
"path": environ["PATH_INFO"],
"base_url": cls._make_base_url(
environ["wsgi.url_scheme"], headers.pop("Host"), environ["SCRIPT_NAME"]
),
"query_string": environ["QUERY_STRING"],
"method": environ["REQUEST_METHOD"],
"input_stream": environ["wsgi.input"],
"content_type": headers.pop("Content-Type", None),
"content_length": headers.pop("Content-Length", None),
"errors_stream": environ["wsgi.errors"],
"multithread": environ["wsgi.multithread"],
"multiprocess": environ["wsgi.multiprocess"],
"run_once": environ["wsgi.run_once"],
"headers": headers,
}
out.update(kwargs)
return cls(**out)
def _add_file_from_data(self, key, value):
"""Called in the EnvironBuilder to add files from the data dict."""
if isinstance(value, tuple):
self.files.add_file(key, *value)
else:
self.files.add_file(key, value)
@staticmethod
def _make_base_url(scheme, host, script_root):
return url_unparse((scheme, host, script_root, "", "")).rstrip("/") + "/"
@property
def base_url(self):
"""The base URL is used to extract the URL scheme, host name,
port, and root path.
"""
return self._make_base_url(self.url_scheme, self.host, self.script_root)
@base_url.setter
def base_url(self, value):
if value is None:
scheme = "http"
netloc = "localhost"
script_root = ""
else:
scheme, netloc, script_root, qs, anchor = url_parse(value)
if qs or anchor:
raise ValueError("base url must not contain a query string or fragment")
self.script_root = script_root.rstrip("/")
self.host = netloc
self.url_scheme = scheme
@property
def content_type(self):
"""The content type for the request. Reflected from and to
the :attr:`headers`. Do not set if you set :attr:`files` or
:attr:`form` for auto detection.
"""
ct = self.headers.get("Content-Type")
if ct is None and not self._input_stream:
if self._files:
return "multipart/form-data"
if self._form:
return "application/x-www-form-urlencoded"
return None
return ct
@content_type.setter
def content_type(self, value):
if value is None:
self.headers.pop("Content-Type", None)
else:
self.headers["Content-Type"] = value
@property
def mimetype(self):
"""The mimetype (content type without charset etc.)
.. versionadded:: 0.14
"""
ct = self.content_type
return ct.split(";")[0].strip() if ct else None
@mimetype.setter
def mimetype(self, value):
self.content_type = get_content_type(value, self.charset)
@property
def mimetype_params(self):
""" The mimetype parameters as dict. For example if the
content type is ``text/html; charset=utf-8`` the params would be
``{'charset': 'utf-8'}``.
.. versionadded:: 0.14
"""
def on_update(d):
self.headers["Content-Type"] = dump_options_header(self.mimetype, d)
d = parse_options_header(self.headers.get("content-type", ""))[1]
return CallbackDict(d, on_update)
@property
def content_length(self):
"""The content length as integer. Reflected from and to the
:attr:`headers`. Do not set if you set :attr:`files` or
:attr:`form` for auto detection.
"""
return self.headers.get("Content-Length", type=int)
@content_length.setter
def content_length(self, value):
if value is None:
self.headers.pop("Content-Length", None)
else:
self.headers["Content-Length"] = str(value)
def _get_form(self, name, storage):
"""Common behavior for getting the :attr:`form` and
:attr:`files` properties.
:param name: Name of the internal cached attribute.
:param storage: Storage class used for the data.
"""
if self.input_stream is not None:
raise AttributeError("an input stream is defined")
rv = getattr(self, name)
if rv is None:
rv = storage()
setattr(self, name, rv)
return rv
def _set_form(self, name, value):
"""Common behavior for setting the :attr:`form` and
:attr:`files` properties.
:param name: Name of the internal cached attribute.
:param value: Value to assign to the attribute.
"""
self._input_stream = None
setattr(self, name, value)
@property
def form(self):
"""A :class:`MultiDict` of form values."""
return self._get_form("_form", MultiDict)
@form.setter
def form(self, value):
self._set_form("_form", value)
@property
def files(self):
"""A :class:`FileMultiDict` of uploaded files. Use
:meth:`~FileMultiDict.add_file` to add new files.
"""
return self._get_form("_files", FileMultiDict)
@files.setter
def files(self, value):
self._set_form("_files", value)
@property
def input_stream(self):
"""An optional input stream. If you set this it will clear
:attr:`form` and :attr:`files`.
"""
return self._input_stream
@input_stream.setter
def input_stream(self, value):
self._input_stream = value
self._form = None
self._files = None
@property
def query_string(self):
"""The query string. If you set this to a string
:attr:`args` will no longer be available.
"""
if self._query_string is None:
if self._args is not None:
return url_encode(self._args, charset=self.charset)
return ""
return self._query_string
@query_string.setter
def query_string(self, value):
self._query_string = value
self._args = None
@property
def args(self):
"""The URL arguments as :class:`MultiDict`."""
if self._query_string is not None:
raise AttributeError("a query string is defined")
if self._args is None:
self._args = MultiDict()
return self._args
@args.setter
def args(self, value):
self._query_string = None
self._args = value
@property
def server_name(self):
"""The server name (read-only, use :attr:`host` to set)"""
return self.host.split(":", 1)[0]
@property
def server_port(self):
"""The server port as integer (read-only, use :attr:`host` to set)"""
pieces = self.host.split(":", 1)
if len(pieces) == 2 and pieces[1].isdigit():
return int(pieces[1])
if self.url_scheme == "https":
return 443
return 80
def __del__(self):
try:
self.close()
except Exception:
pass
def close(self):
"""Closes all files. If you put real :class:`file` objects into the
:attr:`files` dict you can call this method to automatically close
them all in one go.
"""
if self.closed:
return
try:
files = itervalues(self.files)
except AttributeError:
files = ()
for f in files:
try:
f.close()
except Exception:
pass
self.closed = True
def get_environ(self):
"""Return the built environ.
.. versionchanged:: 0.15
The content type and length headers are set based on
input stream detection. Previously this only set the WSGI
keys.
"""
input_stream = self.input_stream
content_length = self.content_length
mimetype = self.mimetype
content_type = self.content_type
if input_stream is not None:
start_pos = input_stream.tell()
input_stream.seek(0, 2)
end_pos = input_stream.tell()
input_stream.seek(start_pos)
content_length = end_pos - start_pos
elif mimetype == "multipart/form-data":
values = CombinedMultiDict([self.form, self.files])
input_stream, content_length, boundary = stream_encode_multipart(
values, charset=self.charset
)
content_type = mimetype + '; boundary="%s"' % boundary
elif mimetype == "application/x-www-form-urlencoded":
# XXX: py2v3 review
values = url_encode(self.form, charset=self.charset)
values = values.encode("ascii")
content_length = len(values)
input_stream = BytesIO(values)
else:
input_stream = BytesIO()
result = {}
if self.environ_base:
result.update(self.environ_base)
def _path_encode(x):
return wsgi_encoding_dance(url_unquote(x, self.charset), self.charset)
qs = wsgi_encoding_dance(self.query_string)
result.update(
{
"REQUEST_METHOD": self.method,
"SCRIPT_NAME": _path_encode(self.script_root),
"PATH_INFO": _path_encode(self.path),
"QUERY_STRING": qs,
# Non-standard, added by mod_wsgi, uWSGI
"REQUEST_URI": wsgi_encoding_dance(self.path),
# Non-standard, added by gunicorn
"RAW_URI": wsgi_encoding_dance(self.path),
"SERVER_NAME": self.server_name,
"SERVER_PORT": str(self.server_port),
"HTTP_HOST": self.host,
"SERVER_PROTOCOL": self.server_protocol,
"wsgi.version": self.wsgi_version,
"wsgi.url_scheme": self.url_scheme,
"wsgi.input": input_stream,
"wsgi.errors": self.errors_stream,
"wsgi.multithread": self.multithread,
"wsgi.multiprocess": self.multiprocess,
"wsgi.run_once": self.run_once,
}
)
headers = self.headers.copy()
if content_type is not None:
result["CONTENT_TYPE"] = content_type
headers.set("Content-Type", content_type)
if content_length is not None:
result["CONTENT_LENGTH"] = str(content_length)
headers.set("Content-Length", content_length)
for key, value in headers.to_wsgi_list():
result["HTTP_%s" % key.upper().replace("-", "_")] = value
if self.environ_overrides:
result.update(self.environ_overrides)
return result
def get_request(self, cls=None):
"""Returns a request with the data. If the request class is not
specified :attr:`request_class` is used.
:param cls: The request wrapper to use.
"""
if cls is None:
cls = self.request_class
return cls(self.get_environ())
class ClientRedirectError(Exception):
"""If a redirect loop is detected when using follow_redirects=True with
the :cls:`Client`, then this exception is raised.
"""
class Client(object):
"""This class allows you to send requests to a wrapped application.
The response wrapper can be a class or factory function that takes
three arguments: app_iter, status and headers. The default response
wrapper just returns a tuple.
Example::
class ClientResponse(BaseResponse):
...
client = Client(MyApplication(), response_wrapper=ClientResponse)
The use_cookies parameter indicates whether cookies should be stored and
sent for subsequent requests. This is True by default, but passing False
will disable this behaviour.
If you want to request some subdomain of your application you may set
`allow_subdomain_redirects` to `True` as if not no external redirects
are allowed.
.. versionadded:: 0.5
`use_cookies` is new in this version. Older versions did not provide
builtin cookie support.
.. versionadded:: 0.14
The `mimetype` parameter was added.
.. versionadded:: 0.15
The ``json`` parameter.
"""
def __init__(
self,
application,
response_wrapper=None,
use_cookies=True,
allow_subdomain_redirects=False,
):
self.application = application
self.response_wrapper = response_wrapper
if use_cookies:
self.cookie_jar = _TestCookieJar()
else:
self.cookie_jar = None
self.allow_subdomain_redirects = allow_subdomain_redirects
def set_cookie(
self,
server_name,
key,
value="",
max_age=None,
expires=None,
path="/",
domain=None,
secure=None,
httponly=False,
samesite=None,
charset="utf-8",
):
"""Sets a cookie in the client's cookie jar. The server name
is required and has to match the one that is also passed to
the open call.
"""
assert self.cookie_jar is not None, "cookies disabled"
header = dump_cookie(
key,
value,
max_age,
expires,
path,
domain,
secure,
httponly,
charset,
samesite=samesite,
)
environ = create_environ(path, base_url="http://" + server_name)
headers = [("Set-Cookie", header)]
self.cookie_jar.extract_wsgi(environ, headers)
def delete_cookie(self, server_name, key, path="/", domain=None):
"""Deletes a cookie in the test client."""
self.set_cookie(
server_name, key, expires=0, max_age=0, path=path, domain=domain
)
def run_wsgi_app(self, environ, buffered=False):
"""Runs the wrapped WSGI firearms_db with the given environment."""
if self.cookie_jar is not None:
self.cookie_jar.inject_wsgi(environ)
rv = run_wsgi_app(self.application, environ, buffered=buffered)
if self.cookie_jar is not None:
self.cookie_jar.extract_wsgi(environ, rv[2])
return rv
def resolve_redirect(self, response, new_location, environ, buffered=False):
"""Perform a new request to the location given by the redirect
response to the previous request.
"""
scheme, netloc, path, qs, anchor = url_parse(new_location)
builder = EnvironBuilder.from_environ(environ, query_string=qs)
to_name_parts = netloc.split(":", 1)[0].split(".")
from_name_parts = builder.server_name.split(".")
if to_name_parts != [""]:
# The new location has a host, use it for the base URL.
builder.url_scheme = scheme
builder.host = netloc
else:
# A local redirect with autocorrect_location_header=False
# doesn't have a host, so use the request's host.
to_name_parts = from_name_parts
# Explain why a redirect to a different server name won't be followed.
if to_name_parts != from_name_parts:
if to_name_parts[-len(from_name_parts) :] == from_name_parts:
if not self.allow_subdomain_redirects:
raise RuntimeError("Following subdomain redirects is not enabled.")
else:
raise RuntimeError("Following external redirects is not supported.")
path_parts = path.split("/")
root_parts = builder.script_root.split("/")
if path_parts[: len(root_parts)] == root_parts:
# Strip the script root from the path.
builder.path = path[len(builder.script_root) :]
else:
# The new location is not under the script root, so use the
# whole path and clear the previous root.
builder.path = path
builder.script_root = ""
status_code = int(response[1].split(None, 1)[0])
# Only 307 and 308 preserve all of the original request.
if status_code not in {307, 308}:
# HEAD is preserved, everything else becomes GET.
if builder.method != "HEAD":
builder.method = "GET"
# Clear the body and the headers that describe it.
builder.input_stream = None
builder.content_type = None
builder.content_length = None
builder.headers.pop("Transfer-Encoding", None)
# Disable the response wrapper while handling redirects. Not
# thread safe, but the client should not be shared anyway.
old_response_wrapper = self.response_wrapper
self.response_wrapper = None
try:
return self.open(builder, as_tuple=True, buffered=buffered)
finally:
self.response_wrapper = old_response_wrapper
def open(self, *args, **kwargs):
"""Takes the same arguments as the :class:`EnvironBuilder` class with
some additions: You can provide a :class:`EnvironBuilder` or a WSGI
environment as only argument instead of the :class:`EnvironBuilder`
arguments and two optional keyword arguments (`as_tuple`, `buffered`)
that change the type of the return value or the way the application is
executed.
.. versionchanged:: 0.5
If a dict is provided as file in the dict for the `data` parameter
the content type has to be called `content_type` now instead of
`mimetype`. This change was made for consistency with
:class:`werkzeug.FileWrapper`.
The `follow_redirects` parameter was added to :func:`open`.
Additional parameters:
:param as_tuple: Returns a tuple in the form ``(environ, result)``
:param buffered: Set this to True to buffer the application run.
This will automatically close the application for
you as well.
:param follow_redirects: Set this to True if the `Client` should
follow HTTP redirects.
"""
as_tuple = kwargs.pop("as_tuple", False)
buffered = kwargs.pop("buffered", False)
follow_redirects = kwargs.pop("follow_redirects", False)
environ = None
if not kwargs and len(args) == 1:
if isinstance(args[0], EnvironBuilder):
environ = args[0].get_environ()
elif isinstance(args[0], dict):
environ = args[0]
if environ is None:
builder = EnvironBuilder(*args, **kwargs)
try:
environ = builder.get_environ()
finally:
builder.close()
response = self.run_wsgi_app(environ.copy(), buffered=buffered)
# handle redirects
redirect_chain = []
while 1:
status_code = int(response[1].split(None, 1)[0])
if (
status_code not in {301, 302, 303, 305, 307, 308}
or not follow_redirects
):
break
# Exhaust intermediate response bodies to ensure middleware
# that returns an iterator runs any cleanup code.
if not buffered:
for _ in response[0]:
pass
new_location = response[2]["location"]
new_redirect_entry = (new_location, status_code)
if new_redirect_entry in redirect_chain:
raise ClientRedirectError("loop detected")
redirect_chain.append(new_redirect_entry)
environ, response = self.resolve_redirect(
response, new_location, environ, buffered=buffered
)
if self.response_wrapper is not None:
response = self.response_wrapper(*response)
if as_tuple:
return environ, response
return response
def get(self, *args, **kw):
"""Like open but method is enforced to GET."""
kw["method"] = "GET"
return self.open(*args, **kw)
def patch(self, *args, **kw):
"""Like open but method is enforced to PATCH."""
kw["method"] = "PATCH"
return self.open(*args, **kw)
def post(self, *args, **kw):
"""Like open but method is enforced to POST."""
kw["method"] = "POST"
return self.open(*args, **kw)
def head(self, *args, **kw):
"""Like open but method is enforced to HEAD."""
kw["method"] = "HEAD"
return self.open(*args, **kw)
def put(self, *args, **kw):
"""Like open but method is enforced to PUT."""
kw["method"] = "PUT"
return self.open(*args, **kw)
def delete(self, *args, **kw):
"""Like open but method is enforced to DELETE."""
kw["method"] = "DELETE"
return self.open(*args, **kw)
def options(self, *args, **kw):
"""Like open but method is enforced to OPTIONS."""
kw["method"] = "OPTIONS"
return self.open(*args, **kw)
def trace(self, *args, **kw):
"""Like open but method is enforced to TRACE."""
kw["method"] = "TRACE"
return self.open(*args, **kw)
def __repr__(self):
return "<%s %r>" % (self.__class__.__name__, self.application)
def create_environ(*args, **kwargs):
"""Create a new WSGI environ dict based on the values passed. The first
parameter should be the path of the request which defaults to '/'. The
second one can either be an absolute path (in that case the host is
localhost:80) or a full path to the request with scheme, netloc port and
the path to the script.
This accepts the same arguments as the :class:`EnvironBuilder`
constructor.
.. versionchanged:: 0.5
This function is now a thin wrapper over :class:`EnvironBuilder` which
was added in 0.5. The `headers`, `environ_base`, `environ_overrides`
and `charset` parameters were added.
"""
builder = EnvironBuilder(*args, **kwargs)
try:
return builder.get_environ()
finally:
builder.close()
def run_wsgi_app(app, environ, buffered=False):
"""Return a tuple in the form (app_iter, status, headers) of the
application output. This works best if you pass it an application that
returns an iterator all the time.
Sometimes applications may use the `write()` callable returned
by the `start_response` function. This tries to resolve such edge
cases automatically. But if you don't get the expected output you
should set `buffered` to `True` which enforces buffering.
If passed an invalid WSGI application the behavior of this function is
undefined. Never pass non-conforming WSGI applications to this function.
:param app: the application to execute.
:param buffered: set to `True` to enforce buffering.
:return: tuple in the form ``(app_iter, status, headers)``
"""
environ = _get_environ(environ)
response = []
buffer = []
def start_response(status, headers, exc_info=None):
if exc_info is not None:
reraise(*exc_info)
response[:] = [status, headers]
return buffer.append
app_rv = app(environ, start_response)
close_func = getattr(app_rv, "close", None)
app_iter = iter(app_rv)
# when buffering we emit the close call early and convert the
# application iterator into a regular list
if buffered:
try:
app_iter = list(app_iter)
finally:
if close_func is not None:
close_func()
# otherwise we iterate the application iter until we have a response, chain
# the already received data with the already collected data and wrap it in
# a new `ClosingIterator` if we need to restore a `close` callable from the
# original return value.
else:
for item in app_iter:
buffer.append(item)
if response:
break
if buffer:
app_iter = chain(buffer, app_iter)
if close_func is not None and app_iter is not app_rv:
app_iter = ClosingIterator(app_iter, close_func)
return app_iter, response[0], Headers(response[1])
|
[
"joey.orduna@gmail.com"
] |
joey.orduna@gmail.com
|
995f14aacd903f974f6649746b732eb6f10a36a2
|
cf473bc4bad045119f757780e1a2a82c1fdcf97f
|
/tests/lect_02_14_solution.py
|
126d8d77d823b9cb372e61eeda214f35549fc525
|
[] |
no_license
|
easyfly007/carnd_term3_proj
|
feb13401cbb05102dbf8d9a416ba738f4b6ff551
|
98afdf814a30a3aaf4fdaf2fc58439449c317964
|
refs/heads/master
| 2021-01-25T13:18:04.778116
| 2018-06-11T15:11:21
| 2018-06-11T15:11:21
| 123,550,017
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 2,654
|
py
|
# -----------
# User Instructions:
#
# Modify the the search function so that it becomes
# an A* search algorithm as defined in the previous
# lectures.
#
# Your function should return the expanded grid
# which shows, for each element, the count when
# it was expanded or -1 if the element was never expanded.
#
# If there is no path from init to goal,
# the function should return the string 'fail'
# ----------
grid = [[0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 0]]
heuristic = [[9, 8, 7, 6, 5, 4],
[8, 7, 6, 5, 4, 3],
[7, 6, 5, 4, 3, 2],
[6, 5, 4, 3, 2, 1],
[5, 4, 3, 2, 1, 0]]
init = [0, 0]
goal = [len(grid)-1, len(grid[0])-1]
cost = 1
delta = [[-1, 0 ], # go up
[ 0, -1], # go left
[ 1, 0 ], # go down
[ 0, 1 ]] # go right
delta_name = ['^', '<', 'v', '>']
def search(grid,init,goal,cost,heuristic):
# ----------------------------------------
# modify the code below
# ----------------------------------------
closed = [[0 for col in range(len(grid[0]))] for row in range(len(grid))]
closed[init[0]][init[1]] = 1
expand = [[-1 for col in range(len(grid[0]))] for row in range(len(grid))]
action = [[-1 for col in range(len(grid[0]))] for row in range(len(grid))]
x = init[0]
y = init[1]
g = 0
f = g + heuristic[x][y]
open = [[f, g, x, y]]
found = False # flag that is set when search is complete
resign = False # flag set if we can't find expand
count = 0
while not found and not resign:
if len(open) == 0:
resign = True
return "Fail"
else:
open.sort()
open.reverse()
next = open.pop()
x = next[2]
y = next[3]
g = next[1]
f = next[0]
expand[x][y] = count
count += 1
if x == goal[0] and y == goal[1]:
found = True
else:
for i in range(len(delta)):
x2 = x + delta[i][0]
y2 = y + delta[i][1]
if x2 >= 0 and x2 < len(grid) and y2 >=0 and y2 < len(grid[0]):
if closed[x2][y2] == 0 and grid[x2][y2] == 0:
g2 = g + cost
f2 = g2 + heuristic[x2][y2]
open.append([f2, g2, x2, y2])
closed[x2][y2] = 1
return expand
expand = search(grid, init, goal, cost, heuristic)
for i in expand:
print(i)
|
[
"easyfly.huang@gmail.com"
] |
easyfly.huang@gmail.com
|
96647ffbc542e88d30cfebe7cf01e50e6b2b08f2
|
791d73bcba74006c4b99ed19ec9f91a499a04a81
|
/EPI/ch5v_boolean_ordering_partition.py
|
53aabad24eb1bde0f1735f86c022a12d6b15b7dc
|
[] |
no_license
|
morningred88/data-structure-algorithms-in-python
|
46d213b4108ee5da566bd5fabad3f59ac1f94519
|
6141666354456737f879ad6c3e9407aa0326f4c0
|
refs/heads/main
| 2023-08-24T06:45:03.119860
| 2021-10-16T14:31:26
| 2021-10-16T14:31:26
| 405,500,841
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 2,743
|
py
|
"""
Variation problem 4:
Given an array A of n objects with Boolean-valued key, reorder the array so that all objects false appear first.
The relative ordering of key true should not be change.
Use O(1) additional space and O(N) time.
"""
"""
2 partitions for this problem: False key, True key
From ch5.0_even_odd_array.py result, we know rearrangement from both forward and backward does not keep the ordering.
My first thought: Loop through the array forward to reorder both partitions. After testing, it did not keep the ordering.
Solution: Loop through the array backward'
Testing: In order to test, I write the test methods for both forward and backward rearrangement method.
0-> False
1, 2 -> True
"""
from typing import List
# Backward reordering keeps the ordering of key true
def rearrange_boolean_backward(A:List[bool]) -> List:
# Initialize the placement position (index) of the 2 subarrays
false, true = len(A) - 1, len(A) - 1
for i in reversed(range(0, len(A))):
if not A[i]:
false -= 1
else:
A[true], A[false] = A[false], A[true]
false, true = false - 1, true - 1
return A
# This method is used for testing the method rearrange_boolean_backward(A)
def rearrange_boolean_backward_test(A:List[int]) -> List:
# Initialize the placement position (index) of the 2 subarrays
false, true = len(A)-1, len(A)-1
for i in reversed(range(0, len(A))):
if A[i] == 0:
false -= 1
else:
A[true], A[false] = A[false], A[true]
false, true = false - 1, true - 1
return A
# Forward reordering does not keep the ordering of key true
def rearrange_boolean_forward(A:List[bool]) -> List:
# Initialize the placement position (index) of the 2 subarrays
false, true = 0, 0
for i in range(len(A)):
if A[i]:
true += 1
else:
A[true], A[false] = A[false], A[true]
false, true = false + 1, true + 1
return A
# This method is used for testing the method rearrange_boolean_backward(A)
def rearrange_boolean_forward_test(A:List[int]) -> List:
# Initialize the placement position (index) of the 2 subarrays
false, true = 0, 0
for i in range(len(A)):
if A[i] != 0:
true += 1
else:
A[true], A[false] = A[false], A[true]
false, true = false + 1, true + 1
return A
array = [False, True, True, False]
print(rearrange_boolean_backward(array))
array_test =[0, 1, 2, 0]
print(rearrange_boolean_backward_test(array_test))
# array = [False, True, True, False]
# print(rearrange_boolean_forward(array))
# array_test =[0, 1, 2, 0]
# print(rearrange_boolean_forward_test(array_test))
|
[
"xma50089@gmail.com"
] |
xma50089@gmail.com
|
132e4dc39b47b7f185e7fc980cba2481029b0782
|
64b5aa1eb27eb88adfa6615569cc841ca1559da2
|
/model.py
|
b04a8a36a1cb62c04e87dd6ddb8d3b7c54b4933e
|
[] |
no_license
|
Orientsoft/moop-project-service
|
5150a5cc94cd0ae80d8a9f5217d6a03f83cb8e58
|
125c1c38698e3166c1233918813eb0374c6fc24e
|
refs/heads/master
| 2021-06-13T22:11:34.557834
| 2019-08-19T04:20:28
| 2019-08-19T04:20:28
| 180,714,034
| 0
| 1
| null | 2021-03-25T22:34:31
| 2019-04-11T04:26:44
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,859
|
py
|
from pymodm import CharField, ReferenceField, ListField, \
IntegerField, BooleanField, DateTimeField, ObjectIdField, FloatField
from pymodm.connection import connect
from pymodm import MongoModel
from app import app
connect(app.config['MONGODB_URL'])
class CATEGORY(MongoModel):
name = CharField()
delete = BooleanField()
class Meta:
collection_name = 'category'
final = True
class TYPE(MongoModel):
name = CharField()
category = ReferenceField(CATEGORY)
delete = BooleanField()
class Meta:
collection_name = 'type'
final = True
class IMAGE(MongoModel):
url = CharField()
desc = CharField()
package = ListField()
delete = BooleanField()
class Meta:
collection_name = 'image'
final = True
class PROJECT(MongoModel):
creator = ObjectIdField()
title = CharField()
description = CharField(blank=True)
requirement = CharField(blank=True)
material = CharField(blank=True)
reference = CharField(blank=True)
tag = ReferenceField(TYPE)
image = ReferenceField(IMAGE)
labs = ListField()
hisUrl = CharField(blank=True)
timeConsume = CharField()
base = ReferenceField('PROJECT', blank=True)
# base = ReferenceField('PROJECT')
spec = CharField()
repoName = CharField(blank=True)
delete = BooleanField(default=False)
createdAt = DateTimeField()
updatedAt = DateTimeField()
class Meta:
collection_name = 'project'
final = True
class PURCHASE(MongoModel):
purchaser = ObjectIdField()
limit = DateTimeField()
project = ReferenceField(PROJECT)
remark = CharField(blank=True)
createdAt = DateTimeField()
updatedAt = DateTimeField()
delete = BooleanField(default=False)
class Meta:
collection_name = 'purchase'
final = True
|
[
"xuyilin@orientsoft.cn"
] |
xuyilin@orientsoft.cn
|
ef5806f2b7e2fcb8f91a277225c28611c8bb9372
|
912a92696f6a7af147957b4ca631d2d54c894708
|
/mysql_insert.py
|
762a0adf1bc227aa8f9c62ede6f72de1c486eaa8
|
[] |
no_license
|
mbu4135/syntax
|
169801d454f61470ee9d9f2eb5848b64048e1526
|
49df6f5d9aabe1549d576c5874f805d91de7e4b3
|
refs/heads/master
| 2022-11-11T13:47:23.625279
| 2020-07-02T11:59:50
| 2020-07-02T11:59:50
| 276,634,360
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 5,539
|
py
|
#!python
import mysql.connector
# MySQL Connection 연결
mydb = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="mbu4135",
passwd="1288zpmqal",
charset="utf8",
database="menshut"
)
mycursor = mydb.cursor()
sql = "insert into products(id, pid, pName, price, description, available, category, item, pCode, picture, date, info1, info2, info3, info4) values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
val = [
(1, 1, 'a11', '150', 'a11', '4', 'a1', 'a11', 'a11', 'a11.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(2, 2, 'a12', '150', 'a12', '4', 'a1', 'a11', 'a11', 'a11.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(3, 3, 'a13', '150', 'a13', '4', 'a1', 'a11', 'a11', 'a11.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(4, 4, 'a14', '150', 'a14', '4', 'a1', 'a11', 'a11', 'a11.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(5, 5, 'a15', '150', 'a15', '4', 'a1', 'a11', 'a11', 'a11.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(6, 6, 'a21', '150', 'a21', '4', 'a2', 'a21', 'a21', 'a21.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(7, 7, 'a22', '150', 'a22', '4', 'a2', 'a21', 'a21', 'a21.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(8, 8, 'a23', '150', 'a23', '4', 'a2', 'a21', 'a21', 'a21.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(9, 9, 'a24', '150', 'a24', '4', 'a2', 'a21', 'a21', 'a21.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(10, 10, 'a25', '150', 'a25', '4', 'a2', 'a21', 'a21', 'a21.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(11, 11, 'a31', '150', 'a31', '4', 'a3', 'a31', 'a31', 'a31.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(12, 12, 'a32', '150', 'a32', '4', 'a3', 'a31', 'a31', 'a31.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(13, 13, 'a33', '150', 'a33', '4', 'a3', 'a31', 'a31', 'a31.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(14, 14, 'a34', '150', 'a34', '4', 'a3', 'a31', 'a31', 'a31.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(15, 15, 'a35', '150', 'a35', '4', 'a3', 'a31', 'a31', 'a31.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', '냉동식품', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
(16, 16, 'icebox', '1500', 'add icebox', '100', 'icebox', 'icebox', 'icebox', 'icebox.jpg', '2018-09-20 07:10:40', '필요', 'aa', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.','Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididuorum.'),
]
mycursor.executemany(sql, val)
mydb.commit()
print(mycursor.rowcount, "record inserted.")
|
[
"mbu4135@gmail.com"
] |
mbu4135@gmail.com
|
1f6afb30746022d633cebe4683fd56aa66329559
|
a9b13c8cb02197cfed32af7b36f7689fc341923d
|
/third_party/pointnet2/pointnet2/utils/pointnet2_modules.py
|
ccf1931036e305d6eca5dee0e69cba9808f4cfab
|
[
"Unlicense"
] |
permissive
|
zeta1999/PUGAN-pytorch
|
3ab896fefdb15e1575f3e3983658143aefccea50
|
d98803ac0b02270d5f1f187362228391bc16ee81
|
refs/heads/master
| 2022-11-28T05:56:29.444569
| 2020-08-05T07:45:46
| 2020-08-05T07:45:46
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 7,338
|
py
|
from __future__ import (
division,
absolute_import,
with_statement,
print_function,
unicode_literals,
)
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import etw_pytorch_utils as pt_utils
from pointnet2.utils import pointnet2_utils
if False:
# Workaround for type hints without depending on the `typing` module
from typing import *
class _PointnetSAModuleBase(nn.Module):
def __init__(self):
super(_PointnetSAModuleBase, self).__init__()
self.npoint = None
self.groupers = None
self.mlps = None
def forward(self, xyz, features=None):
# type: (_PointnetSAModuleBase, torch.Tensor, torch.Tensor) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]
r"""
Parameters
----------
xyz : torch.Tensor
(B, N, 3) tensor of the xyz coordinates of the features
features : torch.Tensor
(B, C, N) tensor of the descriptors of the the features
Returns
-------
new_xyz : torch.Tensor
(B, npoint, 3) tensor of the new features' xyz
new_features : torch.Tensor
(B, \sum_k(mlps[k][-1]), npoint) tensor of the new_features descriptors
"""
new_features_list = []
xyz_flipped = xyz.transpose(1, 2).contiguous()
new_xyz = (
pointnet2_utils.gather_operation(
xyz_flipped, pointnet2_utils.furthest_point_sample(xyz, self.npoint)
)
.transpose(1, 2)
.contiguous()
if self.npoint is not None
else None
)
for i in range(len(self.groupers)):
new_features = self.groupers[i](
xyz, new_xyz, features
) # (B, C, npoint, nsample)
new_features = self.mlps[i](new_features) # (B, mlp[-1], npoint, nsample)
new_features = F.max_pool2d(
new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)]
) # (B, mlp[-1], npoint, 1)
new_features = new_features.squeeze(-1) # (B, mlp[-1], npoint)
new_features_list.append(new_features)
return new_xyz, torch.cat(new_features_list, dim=1)
class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase):
r"""Pointnet set abstrction layer with multiscale grouping
Parameters
----------
npoint : int
Number of features
radii : list of float32
list of radii to group with
nsamples : list of int32
Number of samples in each ball query
mlps : list of list of int32
Spec of the pointnet before the global max_pool for each scale
bn : bool
Use batchnorm
"""
def __init__(self, npoint, radii, nsamples, mlps, bn=True, use_xyz=True):
# type: (PointnetSAModuleMSG, int, List[float], List[int], List[List[int]], bool, bool) -> None
super(PointnetSAModuleMSG, self).__init__()
assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps)
self.npoint = npoint
self.groupers = nn.ModuleList()
self.mlps = nn.ModuleList()
for i in range(len(radii)):
radius = radii[i]
nsample = nsamples[i]
self.groupers.append(
pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz)
if npoint is not None
else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz)
)
mlp_spec = mlps[i]
if use_xyz:
mlp_spec[0] += 3
self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn))
class PointnetSAModule(PointnetSAModuleMSG):
r"""Pointnet set abstrction layer
Parameters
----------
npoint : int
Number of features
radius : float
Radius of ball
nsample : int
Number of samples in the ball query
mlp : list
Spec of the pointnet before the global max_pool
bn : bool
Use batchnorm
"""
def __init__(
self, mlp, npoint=None, radius=None, nsample=None, bn=True, use_xyz=True
):
# type: (PointnetSAModule, List[int], int, float, int, bool, bool) -> None
super(PointnetSAModule, self).__init__(
mlps=[mlp],
npoint=npoint,
radii=[radius],
nsamples=[nsample],
bn=bn,
use_xyz=use_xyz,
)
class PointnetFPModule(nn.Module):
r"""Propigates the features of one set to another
Parameters
----------
mlp : list
Pointnet module parameters
bn : bool
Use batchnorm
"""
def __init__(self, mlp, bn=True):
# type: (PointnetFPModule, List[int], bool) -> None
super(PointnetFPModule, self).__init__()
self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn)
def forward(self, unknown, known, unknow_feats, known_feats):
# type: (PointnetFPModule, torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor) -> torch.Tensor
r"""
Parameters
----------
unknown : torch.Tensor
(B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features
known : torch.Tensor
(B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features
unknow_feats : torch.Tensor
(B, C1, n) tensor of the features to be propigated to
known_feats : torch.Tensor
(B, C2, m) tensor of features to be propigated
Returns
-------
new_features : torch.Tensor
(B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features
"""
if known is not None:
dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known)
dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8)
norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True)
weight = dist_recip / norm
interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(
known_feats, idx, weight
)
else:
interpolated_feats = known_feats.expand(
*(known_feats.size()[0:2] + [unknown.size(1)])
)
if unknow_feats is not None:
new_features = torch.cat(
[interpolated_feats, unknow_feats], dim=1
) # (B, C2 + C1, n)
else:
new_features = interpolated_feats
new_features = new_features.unsqueeze(-1)
new_features = self.mlp(new_features)
return new_features.squeeze(-1)
if __name__ == "__main__":
from torch.autograd import Variable
torch.manual_seed(1)
torch.cuda.manual_seed_all(1)
xyz = Variable(torch.randn(2, 9, 3).cuda(), requires_grad=True)
xyz_feats = Variable(torch.randn(2, 9, 6).cuda(), requires_grad=True)
test_module = PointnetSAModuleMSG(
npoint=2, radii=[5.0, 10.0], nsamples=[6, 3], mlps=[[9, 3], [9, 6]]
)
test_module.cuda()
print(test_module(xyz, xyz_feats))
# test_module = PointnetFPModule(mlp=[6, 6])
# test_module.cuda()
# from torch.autograd import gradcheck
# inputs = (xyz, xyz, None, xyz_feats)
# test = gradcheck(test_module, inputs, eps=1e-6, atol=1e-4)
# print(test)
for _ in range(1):
_, new_features = test_module(xyz, xyz_feats)
new_features.backward(torch.cuda.FloatTensor(*new_features.size()).fill_(1))
print(new_features)
print(xyz.grad)
|
[
"115010192@link.cuhk.edu.cn"
] |
115010192@link.cuhk.edu.cn
|
6abd2f24cc4ad733006580282ac09bf510536f72
|
936d1c2415f2a3aca5260d53d02d14aa2bc32cab
|
/blog/forms.py
|
9f51c09d0aa8063314d7c3c7769472eb23f1fb85
|
[] |
no_license
|
GiancarloLainati/misperris
|
7780fc651af6b00ea07c539aaeedcd0c0b39090a
|
e9a6de2b7b72fb5c8c596a5c94255bbe49e920bb
|
refs/heads/master
| 2020-04-03T09:07:03.508369
| 2018-11-29T07:29:09
| 2018-11-29T07:29:09
| 155,153,978
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,099
|
py
|
from django import forms
from .models import Rescatado
from django.contrib.auth.forms import UserCreationForm
from django.contrib.auth.models import User
from django.utils.translation import ugettext, ugettext_lazy as _
class RescatadoForm(forms.ModelForm):
class Meta:
model = Rescatado
fields = ('fotografia', 'nombre', 'raza', 'descripcion', 'estado',)
class SignUpForm(UserCreationForm):
nombre = forms.CharField(max_length=30, required=False, help_text='Opcional.')
apellido = forms.CharField(max_length=30, required=False, help_text='Opcional.')
email = forms.EmailField(max_length=254, help_text='Requerido. Ingrese una dirección de correo válida.')
password1 = forms.CharField(label=_("Contraseña"),
widget=forms.PasswordInput)
password2 = forms.CharField(label=_("Confirme Contraseña"),
widget=forms.PasswordInput,
help_text=_("Ingrese la misma contraseña, para su verificación."))
class Meta:
model = User
fields = ('username', 'nombre', 'apellido', 'email', 'password1', 'password2', )
|
[
"giancarlo.lainati@gmail.com"
] |
giancarlo.lainati@gmail.com
|
2f212cbdaff33e04a0d6a82a973081554b25887e
|
7a75a1693682699429c8316a9616fa78a7ca112d
|
/tools/corals/unique_mlg_id/unique_mlg_id.py
|
faeaef14a45e2a0138b686b7751a39dfb8f5166b
|
[
"MIT"
] |
permissive
|
gregvonkuster/galaxy_tools
|
da1c36f155df1dd4adb0e971dbe7024953023082
|
e9edd90c95f0d12da19f45d4d11b374f87149550
|
refs/heads/master
| 2023-07-06T13:13:03.839910
| 2023-06-27T13:59:33
| 2023-06-27T13:59:33
| 87,340,615
| 4
| 2
|
MIT
| 2021-11-24T17:51:21
| 2017-04-05T18:00:56
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,859
|
py
|
#!/usr/bin/env python
import argparse
import sys
import psycopg2
from sqlalchemy import MetaData, create_engine
from sqlalchemy.engine.url import make_url
class UniqueMGLIDGenerator(object):
def __init__(self):
self.args = None
self.conn = None
self.parse_args()
self.outfh = open(self.args.output, "w")
self.connect_db()
self.engine = create_engine(self.args.database_connection_string)
self.metadata = MetaData(self.engine)
def parse_args(self):
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--database_connection_string', dest='database_connection_string', help='Postgres database connection string'),
parser.add_argument('--output', dest='output', help='Output dataset'),
self.args = parser.parse_args()
def connect_db(self):
url = make_url(self.args.database_connection_string)
args = url.translate_connect_args(username='user')
args.update(url.query)
assert url.get_dialect().name == 'postgresql', 'This script can only be used with PostgreSQL.'
self.conn = psycopg2.connect(**args)
def run(self):
cmd = """
SELECT DISTINCT coral_mlg_rep_sample_id
FROM genotype
WHERE coral_mlg_rep_sample_id is not NULL
ORDER BY coral_mlg_rep_sample_id;
"""
cur = self.conn.cursor()
cur.execute(cmd)
rows = cur.fetchall()
for tup in rows:
self.outfh.write("%s\n" % tup[0])
self.outfh.close()
def shutdown(self):
self.conn.close()
def stop_err(self, msg):
sys.stderr.write(msg)
self.outfh.flush()
self.outfh.close()
sys.exit(1)
if __name__ == '__main__':
umlgidg = UniqueMGLIDGenerator()
umlgidg.run()
umlgidg.shutdown()
|
[
"ghv2@psu.edu"
] |
ghv2@psu.edu
|
aecae2495ee934f94b0d6207d9604948f7df3c18
|
30cb3825d3896846d7212cfa2211f09a1fc51660
|
/Blackjack/Blackjack_Minimax.py
|
d72c437fd5546f664e897aa8baa1bbcf586e9260
|
[] |
no_license
|
ac185467/Dank-Miner
|
1fe7b18c0e9742744e4021f93ac5e2938b1883c1
|
d6bc32edc12a2f9509f7a3029ec39f37d0f03514
|
refs/heads/main
| 2023-03-18T03:06:44.137204
| 2021-02-11T15:42:00
| 2021-02-11T15:42:00
| null | 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 7,344
|
py
|
number_of_decks=1
deck = {
1: 4*number_of_decks,
2: 4*number_of_decks,
3: 4*number_of_decks,
4: 4*number_of_decks,
5: 4*number_of_decks,
6: 4*number_of_decks,
7: 4*number_of_decks,
8: 4*number_of_decks,
9: 4*number_of_decks,
10: 16*number_of_decks, }
def updated_deck(array_of_cards):
global deck
a = dict(deck)
updated = {}
for i in array_of_cards:
a[i] -= 1
for i in a:
if a[i] > 0:
updated[i] = a[i]
return updated
def get_total(array_of_cards):
total = 0
ace_num = 0
for i in array_of_cards:
if i == 1:
ace_num += 1
else:
total += i
if ace_num > 0:
sums = []
for i in range(0, ace_num + 1):
newtot = total + i + (11 * (ace_num - i))
if newtot <= 21:
sums.append(newtot)
if len(sums) > 0:
sums = sorted(sums)
return sums[-1]
else:
return total + ace_num
else:
return total
def bust_cases(array_of_cards):
""" Returns : [bustcasesarray,nobustcasesarray,buscaseinteger,nobustcseinteger] """
global deck
total = get_total(array_of_cards)
bust_case = 0
no_bust_case = 0
busted = []
not_busted = []
for i in deck:
new_cards = []
for j in array_of_cards:
new_cards.append(j)
new_cards.append(i)
new_total = get_total(new_cards)
if new_total > 21:
bust_case += deck[i]
busted.append(new_cards)
else:
# less than 21
no_bust_case += deck[i]
not_busted.append(new_cards)
return [busted, not_busted, bust_case, no_bust_case]
def draw_1_card(array_of_cards):
"""Returns an array of arrays. The sub-arrays are all the possible cases that can happen when a card is drawn."""
global deck
updated = updated_deck(array_of_cards)
all = []
for i in updated:
a = []
for x in array_of_cards:
a.append(x)
a.append(i)
all.append(a)
return all
def card_analysis(your_array_of_cards, oppponent_array_of_cards):
"""Given two decks of cards, analyses the probability of the player winning, losing, and there being a draw.
Returns: [scenarios_won,scenarios_drawn,scenarios_lost]. All of the numbers in the array are integers."""
win = 0
lose = 0
draw = 0
mytotal = get_total(your_array_of_cards)
if len(your_array_of_cards) >= 5 and mytotal <= 21:
return [1, 0, 0]
elif mytotal==21:
return [1,0,0]
cards = draw_1_card(oppponent_array_of_cards)
for c in cards:
total = get_total(c)
if total >= 17 or len(c) >= 4:
if mytotal == total:
draw += 1
# print(str(c)+" D")
elif total == 21:
lose += 1
# print(str(c)+" L")
elif total > 21:
win += 1
# print(str(c)+" W")
elif mytotal > total:
win += 1
# print(str(c)+" W")
else:
lose += 1
# print(str(c)+" L")
else:
try_again = card_analysis(your_array_of_cards, c)
win += try_again[0]
draw += try_again[1]
lose += try_again[2]
a = [win, draw, lose]
return a
def winning_probability(your_array, opponent_array):
"""Converts the number of cases from the function 'card_analysis' into probabilities.
Returns: [win_probability, draw_probability, lose_probability]. (All probabilities are in the perspective of the
player who has the hand labeled 'your_array')."""
a = card_analysis(your_array, opponent_array)
return [a[0] / (a[0] + a[2]),
a[1] / (a[0] + a[1] + a[2]),
a[2] / (a[0] + a[2])]
def bust_probability(your_array):
"""Returns the probability of the given hand to bust (go over 21 and automatically lose the game). """
a = bust_cases(your_array)
return a[-2] / (a[-1] + a[-2])
def hit_win_prob(array_of_initial_cards, opponent_cards):
"""Analyzes the overall probability of the player winning, if they draw one card."""
cards = draw_1_card(array_of_initial_cards)
won = 0
allcases = 0
b = []
blackjacks = []
for c in cards:
total = get_total(c)
results = card_analysis(c, opponent_cards)
if total == 21:
won += results[0]
blackjacks.append(c)
elif total < 21:
won += results[0]
b.append(c)
allcases = allcases + results[0]+ results[2]
return [won / allcases, b, blackjacks]
def all_cases(you, memer):
win_as_is = winning_probability(you, memer)[0]
bust_prob = bust_probability(you)
# no_bust_prob=1-bust_prob
draw1_prob = hit_win_prob(you,memer)
paralel_timelines = draw1_prob[1]
blackjacks = draw1_prob[2]
draw1_prob = draw1_prob[0]
draw2_prob_sums = 0
paralel2 = []
for c in paralel_timelines:
asd = hit_win_prob(c,memer)
variations = asd[1]
draw2_prob_sums += asd[0]
for x in variations:
paralel2.append(x)
try:
draw2_prob_sums = draw2_prob_sums / len(paralel_timelines)
except ZeroDivisionError:
draw2_prob_sums = draw2_prob_sums / len(blackjacks)
draw3_prob_sums = 0
paralel3 = []
for c in paralel2:
asd = hit_win_prob(c,memer)
variations = asd[1]
draw3_prob_sums += asd[0]
for x in variations:
paralel3.append(x)
try:
draw3prob = draw3_prob_sums / len(paralel3)
except ZeroDivisionError:
draw3prob = 0
return [win_as_is, draw1_prob, draw2_prob_sums, draw3prob]
def get_move(your_cards, opponent_cards):
"""Returns the optimal move for the player. If the player should hit, returns 'h'. If the player should stand,
returns 's'. This function basically compares the probability of your current hand winning versus the probability
of you to wing if you draw 1 card. """
win_as_is = winning_probability(your_cards, opponent_cards)[0]
draw1_prob = hit_win_prob(array_of_initial_cards=your_cards, opponent_cards=opponent_cards)[0]
if draw1_prob > win_as_is:
return "h"
else:
return "s"
def calculate_house_edge():
"""Calculates the house edge for the given rules. Goes over all possible scenarios. Due to the recursive nature
of the algorithms and the quantitiy of possible scenarios, the process may take a while. """
total=0
cases=0
for i in deck:
for j in deck:
cards=[i,j]
print(cards)
for m in deck:
winpo=all_cases(cards,[m])
winpo=sorted(winpo) #ascending order
#print(asdf,cards,m,winpo[-1])
total+=winpo[-1]
cases+=1
return(total/cases)
|
[
"noreply@github.com"
] |
ac185467.noreply@github.com
|
f9cb487f622a05284e59137684f3b7ea9503bc47
|
1b8a99a4ff80da51dc81dd8354bf9bf1cbd25a8b
|
/2022/maximum_sum_bst_in_binary_tree.py
|
b3643876edb6da66773e8dcb866d0c9d5a497201
|
[] |
no_license
|
eronekogin/leetcode
|
ea639eebe0cd70af9eb4cba59bc68f636d7b3e0c
|
edb870f83f0c4568cce0cacec04ee70cf6b545bf
|
refs/heads/master
| 2023-08-16T10:35:57.164176
| 2023-08-14T11:25:33
| 2023-08-14T11:25:33
| 163,679,450
| 0
| 0
| null | 2021-09-09T12:04:44
| 2018-12-31T15:33:06
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 982
|
py
|
"""
https://leetcode.com/problems/maximum-sum-bst-in-binary-tree/
"""
from test_helper import TreeNode
class Solution:
def maxSumBST(self, root: TreeNode) -> int:
def post_order_traversal(root: TreeNode):
if not root:
return [float('inf'), float('-inf'), 0]
lmin, lmax, lsum = post_order_traversal(root.left)
rmin, rmax, rsum = post_order_traversal(root.right)
if lmax < root.val < rmin: # Current tree is a BST.
newSum = root.val + lsum + rsum
newMin = min(lmin, root.val)
newMax = max(rmax, root.val)
else: # Curren tree is not a BST.
newSum = max(lsum, rsum)
newMin = float('-inf')
newMax = float('inf')
self.maxSum = max(self.maxSum, newSum)
return [newMin, newMax, newSum]
self.maxSum = 0
post_order_traversal(root)
return self.maxSum
|
[
"mengyu.jiang@gmail.com"
] |
mengyu.jiang@gmail.com
|
50d2583280c97df9989918679eb990f1cdb78f30
|
71c0afa66e6c57ce8dead56e3fba52e47d76a4f7
|
/rainfall.py
|
caa1184fc0cec8a8ed979080ae5d40ae232931a2
|
[] |
no_license
|
Ghits9/Neural-Network
|
570fc195c1118eb3b790c8a36ef9345dd226fe6f
|
2748a6bf152d7ded8d8b9cd8522d663fa97da87b
|
refs/heads/master
| 2022-11-07T16:13:17.869053
| 2020-06-24T22:22:56
| 2020-06-24T22:22:56
| 274,779,527
| 0
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 4,700
|
py
|
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[2]:
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import sklearn
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score,mean_absolute_error
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb
from sklearn import preprocessing
# In[3]:
data=pd.read_csv("/home/ghits/Documents/jupyter/rainfall.csv")
print("Data heads:")
print(data.head())
print("Null values in the dataset before preprocessing:")
print(data.isnull().sum())
print("Filling null values with mean of that particular column")
data=data.fillna(np.mean(data))
print("Mean of data:")
print(np.mean(data))
print("Null values in the dataset after preprocessing:")
print(data.isnull().sum())
print("\n\nShape: ",data.shape)
# In[4]:
print("Info:")
print(data.info())
# In[5]:
print("Group by:")
data.groupby('SUBDIVISION').size()
# In[6]:
print("Co-Variance =",data.cov())
print("Co-Relation =",data.corr())
# In[7]:
corr_cols=data.corr()['ANNUAL'].sort_values()[::-1]
print("Index of correlation columns:",corr_cols.index)
# In[8]:
print("Scatter plot of annual and january attributes")
plt.scatter(data.ANNUAL,data.JAN)
# In[9]:
print("Box Plot of annual rainfall data in years 1901-2015")
data['ANNUAL'].plot(kind='box',sharex=False,sharey=False)
# In[10]:
print("Histograms showing the data from attributes (JANUARY to DECEMBER) of the years 1901-2015:")
data['JAN'].hist(bins=20)
data['FEB'].hist(bins=20)
data['MAR'].hist(bins=20)
data['APR'].hist(bins=20)
data['MAY'].hist(bins=20)
data['JUN'].hist(bins=20)
data['JUL'].hist(bins=20)
data['AUG'].hist(bins=20)
data['SEP'].hist(bins=20)
data['OCT'].hist(bins=20)
data['NOV'].hist(bins=20)
data['DEC'].hist(bins=20)
# In[11]:
print("Histogram showing the annual rainfall of the all states:")
data['ANNUAL'].hist(bins=20)
# In[12]:
print("Violin plot of the ANNUAL attribute :-")
sb.violinplot(data=data['ANNUAL'])
# In[16]:
d2=data.drop(['SUBDIVISION','YEAR','ANNUAL','Jan-Feb','Mar-May','Jun-Sep','Oct-Dec'],axis=1)
k=((d2.head().sum()))
month=list(d2.head())
print("Months are: ",month)
print (k)
s=0
for i in d2.sum():
s=s+i
print("Total recorded rainfall in these 12 months",s)
probability=list (k/s)
print (probability)
max_rainfall=max(probability)
for i in range(len(month)):
if probability[i]==max_rainfall:
print("Maximum Rainfall will be in the month of",month[i])
min_rainfall=min(probability)
for i in range(len(month)):
if probability[i]==min_rainfall:
print("Minimum Rainfall will be in the month of",month[i])
# In[17]:
from sklearn import linear_model
print("___Multiple Linear regression model between annual rainfall and the periodic rainfall___")
y=data['ANNUAL']
x=data[['Jan-Feb','Mar-May','Jun-Sep','Oct-Dec']]
train_x,test_x,train_y,test_y=train_test_split(x,y,test_size=0.3,shuffle=False)
'''train_x=train_x[:,np.newaxis]
test_x=test_x[:,np.newaxis]'''
print("Train x shape",train_x.shape,"; Test_x",test_x.shape)
print("Train y shape",train_y.shape,"; Test_y",test_y.shape)
lm=linear_model.LinearRegression()
lm.fit(train_x,train_y)
pred=lm.predict(test_x)
#print(test_y)
#print(pred)
print("Mean Squared Error =",mean_squared_error(test_y,pred))
print("Root Mean Squared Error =",np.sqrt(mean_squared_error(test_y,pred)))
print("Mean Absolute Error =",mean_absolute_error(test_y,pred))
print("r2_score =",r2_score(test_y,pred))
plt.scatter(pred,test_y)
plt.xlabel('TRAIN_X')
plt.ylabel('TRAIN_Y')
plt.show()
# In[20]:
expected=[]
for i in test_y:
if i>2000:
expected.append("high")
else:
expected.append("low")
predicted=[]
for i in pred:
if i>2000:
predicted.append("high")
else:
predicted.append("low")
from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,classification_report
acc=accuracy_score(predicted,expected)
matrix=confusion_matrix(predicted,expected)
clas=classification_report(predicted,expected)
print("accuracy")
print(acc)
print("\n")
print("classification")
print(clas)
# In[21]:
exp=[]
pre=[]
for i in expected:
if i=="high":
exp.append(1)
else:
exp.append(0)
for i in predicted:
if i=="high":
pre.append(1)
else:
pre.append(0)
# In[22]:
from sklearn.metrics import roc_curve,auc
import random
fpr,tpr,threshold=roc_curve(exp,pre)
roc_auc=auc(fpr,tpr)
plt.title("receiver curve operating characteristic")
plt.plot(fpr,tpr,'b',label='AUC = %0.2f'%roc_auc)
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0,1],[0,1],'r--')
plt.xlim([-0.1,1.2])
plt.ylim([-0.1,1.2])
plt.ylabel("True Positive Rate")
plt.xlabel("False Positive Rate")
plt.show()
# In[ ]:
|
[
"ghits9502@gmail.com"
] |
ghits9502@gmail.com
|
1e44c0cd28655bcf945cff142dcbc0131309cc14
|
784c18ff7441b117abf33290ba4c25270fc1ba34
|
/projects/maw/marshal1/env/Scripts/jwk_create.py
|
94bbf6ecf277cef4a82679404ca89463e7540e69
|
[] |
no_license
|
kshitijvr93/Django-Work-Library
|
a1b4dd0fd2936c3303cdce9b508bd9b63c4957cc
|
dd173422d1347f8e464facd2dc137e439df8a34f
|
refs/heads/master
| 2022-12-12T08:23:08.032627
| 2018-12-30T06:59:18
| 2018-12-30T06:59:18
| 152,334,131
| 0
| 0
| null | 2022-12-07T23:52:46
| 2018-10-09T23:21:56
|
Python
|
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 1,311
|
py
|
#!c:\users\kshit\downloads\library_maw_project\marshal\projects\maw\marshal1\env\scripts\python.exe
import json
from Cryptodome.PublicKey import RSA
import argparse
import os
from jwkest.jwk import RSAKey
__author__ = 'rolandh'
def create_and_store_rsa_key_pair(name="pyoidc", path=".", size=1024):
key = RSA.generate(size)
keyfile = os.path.join(path, name)
f = open("%s.key" % keyfile, "w")
f.write(key.exportKey("PEM"))
f.close()
f = open("%s.pub" % keyfile, "w")
f.write(key.publickey().exportKey("PEM"))
f.close()
rsa_key = RSAKey(key=key)
rsa_key.serialize()
# This will create JWK from the public RSA key
jwk_spec = json.dumps(rsa_key.to_dict(), "enc")
f = open(keyfile + ".jwk", "w")
f.write(str(jwk_spec))
f.close()
return key
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-n', dest="name", default="pyoidc",
help="file names")
parser.add_argument('-p', dest="path", default=".",
help="Path to the directory for the files")
parser.add_argument('-s', dest="size", default=1024,
help="Key size", type=int)
args = parser.parse_args()
create_and_store_rsa_key_pair(args.name, args.path, args.size)
|
[
"kshitijvr93@gmail.com"
] |
kshitijvr93@gmail.com
|
622c344ba3007dee7801c57da7b60477a440dd37
|
cdd47579f35f81778615539908d47c43eb8cbe7c
|
/bioinformatics-stronghold/counting-dna-nucelotides.py
|
fd9c5205c05c7018069da56c74bd63914b4c205b
|
[] |
no_license
|
samleenz/rosalind
|
9e77ca4ca47787af5fd4d98c6320fc8be8a86369
|
99174805366535ac4eab2d1f23f9a4b43d8ad240
|
refs/heads/master
| 2020-04-05T07:47:32.367061
| 2017-07-08T09:19:16
| 2017-07-08T09:19:16
| 81,866,658
| 1
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 674
|
py
|
fh = raw_input('data import filename:')
wfile = raw_input('write to filename:')
# fh = 'dataset1.txt'
# wfile = 'testoutput.txt'
## Open file and create a list of bases
with open(fh, 'r') as f: string = f.readline()
lst = list(string)
## Create a dictionary where key = base and value = count
basecount = dict()
for base in lst : basecount[base] = basecount.get(base, 0) + 1
# for key, value in basecount.items() : print key, value
## Write DNA base counts to the output file
w = open(wfile, 'w')
w.write(str(basecount['A'])+' ')
w.write(str(basecount['C'])+' ')
w.write(str(basecount['G'])+' ')
w.write(str(basecount['T'])+' ')
w.close()
print 'written to file', wfile
|
[
"samleenz@me.com"
] |
samleenz@me.com
|
877fd3a48615167668e00f1a778732404c2124d2
|
24f218ad623fd583e94cc6bb93d4fa9a394adff6
|
/ResNet_CatDog_FN.py
|
f835ac947fc5f664d54eb0ca00812ca6855ae548
|
[] |
no_license
|
HazardNeo4869/FactorNormalization
|
98b2bf4b16e0762e6be61f3cb5413c594c8facf5
|
e762cdd6ed19d8d9252c08210573285c5f17e918
|
refs/heads/master
| 2023-01-20T05:04:45.285999
| 2020-11-23T15:11:05
| 2020-11-23T15:11:05
| 298,794,462
| 2
| 0
| null | null | null | null |
UTF-8
|
Python
| false
| false
| 5,290
|
py
|
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[8]:
import os
import numpy as np
import random as random
import gc
import time
import tensorflow as tf
from keras.layers import (Activation, Conv2D, Dense, Dropout, Flatten,BatchNormalization,
GlobalAveragePooling2D, Input, MaxPooling2D, add,concatenate)
from keras import Model
from keras.models import load_model
import pandas as pd
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications import ResNet50
from FN import Estimate_FactorX
from FN import Separate_FactorX
# In[ ]:
train_path = '/home/pkustudent/notebooks/BASICS/Lecture 5.2 - Data Augumentation/data/CatDog/train/'
validation_path = '/home/pkustudent/notebooks/BASICS/Lecture 5.2 - Data Augumentation/data/CatDog/validation/'
N0 = 1500
N1 = 10000
IMSIZE = 224
Epochs = 300
batch_size1 = 75
batch_size2 = 100
K0 = int(N0/batch_size1)
K1 = int(N1/batch_size2)
# In[ ]:
train_generator = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.5,
zoom_range=0.2,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
horizontal_flip=True).flow_from_directory(
train_path,
target_size=(IMSIZE, IMSIZE),
batch_size=N0,
class_mode='categorical')
# In[7]:
model_fn = load_model("./resnet_fn.h5")
# In[ ]:
data = np.load("weight.npz")
fweight = data["fweight"]
beta = data["beta"]
s = data["s"]
ratio = (s[0]/(s[1]+1e-7))**2
Xw = tf.concat([tf.ones([2048,1]),(1/ratio) * tf.ones([1,1])],0)
#Xw = tf.concat([tf.ones([4096,1]),(1/ratio) * tf.ones([1,1])],0)
# In[ ]:
time_cost = np.zeros(Epochs)
time_checker = 0
loss = np.zeros(Epochs)
val_loss = np.zeros(Epochs)
acc = np.zeros(Epochs)
val_acc = np.zeros(Epochs)
metrics = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()
for i in range(Epochs):
cumulated_time = 0.
cumulated_ss_train = 0
cumulated_ss_val = 0
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate = 0.05/np.sqrt(i+1))
train_loss_avg = 0.
test_loss_avg = 0.
train_acc_avg = 0.
test_acc_avg = 0.
for j in range(10):
# 重新生成全样本
X_old,Y0 = next(train_generator)
X_old = tf.reshape(X_old,[N0,224*224*3])
start = time.time()
X0,Z0 = Separate_FactorX(X_old,fweight,beta)
end1 = time.time()
X0 = tf.reshape(X0,[N0,224,224,3])
# 训练
for k in range(K0):
X= X0[k*batch_size1:(k+1)*batch_size1]
Y = Y0[k*batch_size1:(k+1)*batch_size1]
Z = Z0[k*batch_size1:(k+1)*batch_size1]
ss = X.shape[0]
with tf.GradientTape() as tape:
Y_pred = model_fn([X,Z])
Loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true=Y, y_pred=Y_pred)
Loss = tf.reduce_mean(Loss)
grads = tape.gradient(Loss, model_fn.trainable_variables)
grads[len(grads)-2] = Xw * grads[len(grads)-2]
#grads[len(grads)-2] = Xw * grads[len(grads)-2]; grads[len(grads)-1] = bw * grads[len(grads)-1]
optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model_fn.trainable_variables))
train_loss_avg = (cumulated_ss_train * train_loss_avg + ss * Loss.numpy())/(ss+cumulated_ss_train)
metrics.reset_states()
metrics.update_state(y_true=Y, y_pred=Y_pred)
train_acc_avg = (cumulated_ss_train * train_acc_avg + ss * metrics.result().numpy())/(ss+cumulated_ss_train)
cumulated_ss_train = cumulated_ss_train + ss
print("\rEpoch: {:d} batch: {:d} loss: {:.4f} acc: {:.4f} sep_time: {:.2f}| {:.2%}"
.format(i+1, j*K0+k+1 , train_loss_avg, train_acc_avg, end1-start ,(j*K0+k+1)*1.0/(15*K0)), end='', flush=True)
#print(end-start)
end = time.time()
cumulated_time = cumulated_time + end-start
time_checker = time_checker + cumulated_time
time_cost[i] = time_checker
loss[i] = train_loss_avg
acc[i] = train_acc_avg
# 进行验证
for k in range(K1):
data = np.load("./validation/"+str(k)+".npz")
X = data["X11"]
Y = data["Y1"]
Z = data["Z1"]
ss = X.shape[0]
Y_pred = model_fn([X,Z]) # 通过调用model，而不是显式表达
Loss = tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true=Y, y_pred=Y_pred) # 损失采用cross_entropy，是一个ss*1的向量
Loss = tf.reduce_mean(Loss) # 每一维求均值得到均值版本的loss
test_loss_avg = (cumulated_ss_val * test_loss_avg + ss * Loss.numpy())/(ss+cumulated_ss_val)
metrics.reset_states()
metrics.update_state(y_true=Y, y_pred=Y_pred)
test_acc_avg = (cumulated_ss_val* test_acc_avg + ss * metrics.result().numpy())/(ss+cumulated_ss_val)
cumulated_ss_val = cumulated_ss_val + ss
val_loss[i] = test_loss_avg
val_acc[i] = test_acc_avg
print("\rEpoch: {:d}/{:d} | loss: {:.4f} acc: {:.4f} | val_loss: {:.4f} val_acc: {:.4f} | time: {:.2f}s"
.format(i+1, Epochs, loss[i], acc[i], val_loss[i], val_acc[i], cumulated_time), end='\n')
|
[
"noreply@github.com"
] |
HazardNeo4869.noreply@github.com
|
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.