bench/mp/analysis.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import plotly.express as px\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import seaborn as sns\n",
    "\n",
    "sns.set_context(\"poster\")\n",
    "plt.rcParams[\"grid.linewidth\"] = 0.2\n",
    "pd.set_option(\"display.max_rows\", 500)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Load results"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>number_moyopy</th>\n",
       "      <th>number_spglib</th>\n",
       "      <th>jaccard</th>\n",
       "      <th>number_moyopy_last</th>\n",
       "      <th>number_spglib_last</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>material_id</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1</th>\n",
       "      <td>[229, 229, 229, 229, 229, 229, 229]</td>\n",
       "      <td>[229, 229, 229, 229, 229, 229, 229]</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>229</td>\n",
       "      <td>229</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-10</th>\n",
       "      <td>[221, 221, 221, 221, 221, 221, 221]</td>\n",
       "      <td>[221, 221, 221, 221, 221, 221, 221]</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>221</td>\n",
       "      <td>221</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-100</th>\n",
       "      <td>[229, 229, 229, 229, 229, 229, 229]</td>\n",
       "      <td>[229, 229, 229, 229, 229, 229, 229]</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>229</td>\n",
       "      <td>229</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1000</th>\n",
       "      <td>[225, 225, 225, 225, 225, 225, 225]</td>\n",
       "      <td>[225, 225, 225, 225, 225, 225, 225]</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>225</td>\n",
       "      <td>225</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-10000</th>\n",
       "      <td>[194, 194, 194, 194, 194, 194, 194]</td>\n",
       "      <td>[194, 194, 194, 194, 194, 194, 194]</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>194</td>\n",
       "      <td>194</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-9999</th>\n",
       "      <td>[71, 71, 71, 71, 71, 71, 71]</td>\n",
       "      <td>[71, 71, 71, 71, 71, 71, 71]</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>71</td>\n",
       "      <td>71</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mvc-11882</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mvc-14327</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 15]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mvc-14772</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 8, 8, 216]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 8, 8, 216]</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>216</td>\n",
       "      <td>216</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mvc-5327</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 9, 9]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>154718 rows × 5 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                                   number_moyopy  \\\n",
       "material_id                                        \n",
       "mp-1         [229, 229, 229, 229, 229, 229, 229]   \n",
       "mp-10        [221, 221, 221, 221, 221, 221, 221]   \n",
       "mp-100       [229, 229, 229, 229, 229, 229, 229]   \n",
       "mp-1000      [225, 225, 225, 225, 225, 225, 225]   \n",
       "mp-10000     [194, 194, 194, 194, 194, 194, 194]   \n",
       "...                                          ...   \n",
       "mp-9999             [71, 71, 71, 71, 71, 71, 71]   \n",
       "mvc-11882                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mvc-14327                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 15]   \n",
       "mvc-14772                [1, 1, 1, 1, 8, 8, 216]   \n",
       "mvc-5327                   [1, 1, 1, 1, 1, 9, 9]   \n",
       "\n",
       "                                   number_spglib   jaccard  \\\n",
       "material_id                                                  \n",
       "mp-1         [229, 229, 229, 229, 229, 229, 229]  1.000000   \n",
       "mp-10        [221, 221, 221, 221, 221, 221, 221]  1.000000   \n",
       "mp-100       [229, 229, 229, 229, 229, 229, 229]  1.000000   \n",
       "mp-1000      [225, 225, 225, 225, 225, 225, 225]  1.000000   \n",
       "mp-10000     [194, 194, 194, 194, 194, 194, 194]  1.000000   \n",
       "...                                          ...       ...   \n",
       "mp-9999             [71, 71, 71, 71, 71, 71, 71]  1.000000   \n",
       "mvc-11882                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]  1.000000   \n",
       "mvc-14327                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.333333   \n",
       "mvc-14772                [1, 1, 1, 1, 8, 8, 216]  1.000000   \n",
       "mvc-5327                   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  1.000000   \n",
       "\n",
       "             number_moyopy_last  number_spglib_last  \n",
       "material_id                                          \n",
       "mp-1                        229                 229  \n",
       "mp-10                       221                 221  \n",
       "mp-100                      229                 229  \n",
       "mp-1000                     225                 225  \n",
       "mp-10000                    194                 194  \n",
       "...                         ...                 ...  \n",
       "mp-9999                      71                  71  \n",
       "mvc-11882                     1                   1  \n",
       "mvc-14327                    15                   9  \n",
       "mvc-14772                   216                 216  \n",
       "mvc-5327                      9                   9  \n",
       "\n",
       "[154718 rows x 5 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df = pd.read_json(\"stats.json\")\n",
    "df.sort_values([\"material_id\", \"symprec\"], inplace=True)\n",
    "\n",
    "series_moyopy = df.groupby(\"material_id\")[\"number_moyopy\"].apply(list)\n",
    "series_spglib = df.groupby(\"material_id\")[\"number_spglib\"].apply(list)\n",
    "\n",
    "df_stat = pd.concat([series_moyopy, series_spglib], axis=1)\n",
    "# jaccard_index(A, B) := |A ∩ B| / |A ∪ B|\n",
    "df_stat[\"jaccard\"] = df_stat.apply(\n",
    "    lambda row: len(set(row[\"number_moyopy\"]) & set(row[\"number_spglib\"]))\n",
    "    / len(set(row[\"number_moyopy\"]) | set(row[\"number_spglib\"])),\n",
    "    axis=1,\n",
    ")\n",
    "df_stat[\"number_moyopy_last\"] = df_stat[\"number_moyopy\"].apply(lambda x: x[-1])\n",
    "df_stat[\"number_spglib_last\"] = df_stat[\"number_spglib\"].apply(lambda x: x[-1])\n",
    "df_stat"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Compare elapsed time with spglib\n",
    "\n",
    "moyopy is ~4x faster than spglib on average."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "4.313539139342082"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df[\"time_spglib\"].sum() / df[\"time_moyopy\"].sum()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "image/png": "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",
      "text/plain": [
       "<Figure size 675x675 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.75, 6.75))\n",
    "# df.plot.scatter(x='time_spglib', y='time_moyopy', ax=ax, facecolors='none', edgecolors='C0')\n",
    "ax.scatter(\n",
    "    df[\"time_spglib\"], df[\"time_moyopy\"], facecolors=\"none\", edgecolors=\"C0\", s=8, linewidths=1\n",
    ")\n",
    "ax.set_xlim(0, 0.1)\n",
    "ax.set_ylim(0, 0.1)\n",
    "ax.set_xlabel(\"spglib (s)\")\n",
    "ax.set_ylabel(\"moyopy (s)\")\n",
    "ax.set_aspect(\"equal\")\n",
    "ax.set_title(\"mp_computed_structure_entries\")\n",
    "ax.grid()\n",
    "fig.savefig(\"mp.png\", bbox_inches=\"tight\", pad_inches=0.0, dpi=200)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Compare detected space group with spglib\n",
    "\n",
    "moyopy gives the same group number for 98% of Materials Project structures."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0.018194392378391655"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "len(df_stat[df_stat[\"jaccard\"] < 1]) / len(df_stat)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "application/vnd.plotly.v1+json": {
       "config": {
        "plotlyServerURL": "https://plotly.com"
       },
       "data": [
        {
         "alignmentgroup": "True",
         "bingroup": "x",
         "hovertemplate": "jaccard=%{x}<br>count=%{y}<extra></extra>",
         "legendgroup": "",
         "marker": {
          "color": "#636efa",
          "pattern": {
           "shape": ""
          }
         },
         "name": "",
         "offsetgroup": "",
         "orientation": "v",
         "showlegend": false,
         "type": "histogram",
         "x": [
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.75,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.25,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.8,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.25,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.4,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6,
          0.5,
          0.75,
          0.8,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.8,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.8,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.8,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.8,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.4,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.8,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.25,
          0.5,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.25,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.8,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.4,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.4,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.8,
          0.75,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6,
          0.6,
          0.25,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.25,
          0.4,
          0.5,
          0.8,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.25,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.6,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.25,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.8,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.4,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.25,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.25,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.4,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6,
          0.75,
          0.5,
          0.8,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.25,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.8,
          0.6,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.8,
          0.6,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.25,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.25,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.8,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.4,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.8,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.8,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.4,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.8,
          0.8,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.8,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.25,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.8,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.25,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.8,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6,
          0.6,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.8,
          0.5,
          0.8,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.8,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.4,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.25,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.8,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.25,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.75,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.75,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.25,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.6666666666666666,
          0.75,
          0.3333333333333333
         ],
         "xaxis": "x",
         "yaxis": "y"
        }
       ],
       "layout": {
        "barmode": "relative",
        "legend": {
         "tracegroupgap": 0
        },
        "margin": {
         "t": 60
        },
        "template": {
         "data": {
          "bar": [
           {
            "error_x": {
             "color": "#2a3f5f"
            },
            "error_y": {
             "color": "#2a3f5f"
            },
            "marker": {
             "line": {
              "color": "#E5ECF6",
              "width": 0.5
             },
             "pattern": {
              "fillmode": "overlay",
              "size": 10,
              "solidity": 0.2
             }
            },
            "type": "bar"
           }
          ],
          "barpolar": [
           {
            "marker": {
             "line": {
              "color": "#E5ECF6",
              "width": 0.5
             },
             "pattern": {
              "fillmode": "overlay",
              "size": 10,
              "solidity": 0.2
             }
            },
            "type": "barpolar"
           }
          ],
          "carpet": [
           {
            "aaxis": {
             "endlinecolor": "#2a3f5f",
             "gridcolor": "white",
             "linecolor": "white",
             "minorgridcolor": "white",
             "startlinecolor": "#2a3f5f"
            },
            "baxis": {
             "endlinecolor": "#2a3f5f",
             "gridcolor": "white",
             "linecolor": "white",
             "minorgridcolor": "white",
             "startlinecolor": "#2a3f5f"
            },
            "type": "carpet"
           }
          ],
          "choropleth": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "type": "choropleth"
           }
          ],
          "contour": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "contour"
           }
          ],
          "contourcarpet": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "type": "contourcarpet"
           }
          ],
          "heatmap": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "heatmap"
           }
          ],
          "heatmapgl": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "heatmapgl"
           }
          ],
          "histogram": [
           {
            "marker": {
             "pattern": {
              "fillmode": "overlay",
              "size": 10,
              "solidity": 0.2
             }
            },
            "type": "histogram"
           }
          ],
          "histogram2d": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "histogram2d"
           }
          ],
          "histogram2dcontour": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "histogram2dcontour"
           }
          ],
          "mesh3d": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "type": "mesh3d"
           }
          ],
          "parcoords": [
           {
            "line": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "parcoords"
           }
          ],
          "pie": [
           {
            "automargin": true,
            "type": "pie"
           }
          ],
          "scatter": [
           {
            "fillpattern": {
             "fillmode": "overlay",
             "size": 10,
             "solidity": 0.2
            },
            "type": "scatter"
           }
          ],
          "scatter3d": [
           {
            "line": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scatter3d"
           }
          ],
          "scattercarpet": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scattercarpet"
           }
          ],
          "scattergeo": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scattergeo"
           }
          ],
          "scattergl": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scattergl"
           }
          ],
          "scattermapbox": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scattermapbox"
           }
          ],
          "scatterpolar": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scatterpolar"
           }
          ],
          "scatterpolargl": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scatterpolargl"
           }
          ],
          "scatterternary": [
           {
            "marker": {
             "colorbar": {
              "outlinewidth": 0,
              "ticks": ""
             }
            },
            "type": "scatterternary"
           }
          ],
          "surface": [
           {
            "colorbar": {
             "outlinewidth": 0,
             "ticks": ""
            },
            "colorscale": [
             [
              0,
              "#0d0887"
             ],
             [
              0.1111111111111111,
              "#46039f"
             ],
             [
              0.2222222222222222,
              "#7201a8"
             ],
             [
              0.3333333333333333,
              "#9c179e"
             ],
             [
              0.4444444444444444,
              "#bd3786"
             ],
             [
              0.5555555555555556,
              "#d8576b"
             ],
             [
              0.6666666666666666,
              "#ed7953"
             ],
             [
              0.7777777777777778,
              "#fb9f3a"
             ],
             [
              0.8888888888888888,
              "#fdca26"
             ],
             [
              1,
              "#f0f921"
             ]
            ],
            "type": "surface"
           }
          ],
          "table": [
           {
            "cells": {
             "fill": {
              "color": "#EBF0F8"
             },
             "line": {
              "color": "white"
             }
            },
            "header": {
             "fill": {
              "color": "#C8D4E3"
             },
             "line": {
              "color": "white"
             }
            },
            "type": "table"
           }
          ]
         },
         "layout": {
          "annotationdefaults": {
           "arrowcolor": "#2a3f5f",
           "arrowhead": 0,
           "arrowwidth": 1
          },
          "autotypenumbers": "strict",
          "coloraxis": {
           "colorbar": {
            "outlinewidth": 0,
            "ticks": ""
           }
          },
          "colorscale": {
           "diverging": [
            [
             0,
             "#8e0152"
            ],
            [
             0.1,
             "#c51b7d"
            ],
            [
             0.2,
             "#de77ae"
            ],
            [
             0.3,
             "#f1b6da"
            ],
            [
             0.4,
             "#fde0ef"
            ],
            [
             0.5,
             "#f7f7f7"
            ],
            [
             0.6,
             "#e6f5d0"
            ],
            [
             0.7,
             "#b8e186"
            ],
            [
             0.8,
             "#7fbc41"
            ],
            [
             0.9,
             "#4d9221"
            ],
            [
             1,
             "#276419"
            ]
           ],
           "sequential": [
            [
             0,
             "#0d0887"
            ],
            [
             0.1111111111111111,
             "#46039f"
            ],
            [
             0.2222222222222222,
             "#7201a8"
            ],
            [
             0.3333333333333333,
             "#9c179e"
            ],
            [
             0.4444444444444444,
             "#bd3786"
            ],
            [
             0.5555555555555556,
             "#d8576b"
            ],
            [
             0.6666666666666666,
             "#ed7953"
            ],
            [
             0.7777777777777778,
             "#fb9f3a"
            ],
            [
             0.8888888888888888,
             "#fdca26"
            ],
            [
             1,
             "#f0f921"
            ]
           ],
           "sequentialminus": [
            [
             0,
             "#0d0887"
            ],
            [
             0.1111111111111111,
             "#46039f"
            ],
            [
             0.2222222222222222,
             "#7201a8"
            ],
            [
             0.3333333333333333,
             "#9c179e"
            ],
            [
             0.4444444444444444,
             "#bd3786"
            ],
            [
             0.5555555555555556,
             "#d8576b"
            ],
            [
             0.6666666666666666,
             "#ed7953"
            ],
            [
             0.7777777777777778,
             "#fb9f3a"
            ],
            [
             0.8888888888888888,
             "#fdca26"
            ],
            [
             1,
             "#f0f921"
            ]
           ]
          },
          "colorway": [
           "#636efa",
           "#EF553B",
           "#00cc96",
           "#ab63fa",
           "#FFA15A",
           "#19d3f3",
           "#FF6692",
           "#B6E880",
           "#FF97FF",
           "#FECB52"
          ],
          "font": {
           "color": "#2a3f5f"
          },
          "geo": {
           "bgcolor": "white",
           "lakecolor": "white",
           "landcolor": "#E5ECF6",
           "showlakes": true,
           "showland": true,
           "subunitcolor": "white"
          },
          "hoverlabel": {
           "align": "left"
          },
          "hovermode": "closest",
          "mapbox": {
           "style": "light"
          },
          "paper_bgcolor": "white",
          "plot_bgcolor": "#E5ECF6",
          "polar": {
           "angularaxis": {
            "gridcolor": "white",
            "linecolor": "white",
            "ticks": ""
           },
           "bgcolor": "#E5ECF6",
           "radialaxis": {
            "gridcolor": "white",
            "linecolor": "white",
            "ticks": ""
           }
          },
          "scene": {
           "xaxis": {
            "backgroundcolor": "#E5ECF6",
            "gridcolor": "white",
            "gridwidth": 2,
            "linecolor": "white",
            "showbackground": true,
            "ticks": "",
            "zerolinecolor": "white"
           },
           "yaxis": {
            "backgroundcolor": "#E5ECF6",
            "gridcolor": "white",
            "gridwidth": 2,
            "linecolor": "white",
            "showbackground": true,
            "ticks": "",
            "zerolinecolor": "white"
           },
           "zaxis": {
            "backgroundcolor": "#E5ECF6",
            "gridcolor": "white",
            "gridwidth": 2,
            "linecolor": "white",
            "showbackground": true,
            "ticks": "",
            "zerolinecolor": "white"
           }
          },
          "shapedefaults": {
           "line": {
            "color": "#2a3f5f"
           }
          },
          "ternary": {
           "aaxis": {
            "gridcolor": "white",
            "linecolor": "white",
            "ticks": ""
           },
           "baxis": {
            "gridcolor": "white",
            "linecolor": "white",
            "ticks": ""
           },
           "bgcolor": "#E5ECF6",
           "caxis": {
            "gridcolor": "white",
            "linecolor": "white",
            "ticks": ""
           }
          },
          "title": {
           "x": 0.05
          },
          "xaxis": {
           "automargin": true,
           "gridcolor": "white",
           "linecolor": "white",
           "ticks": "",
           "title": {
            "standoff": 15
           },
           "zerolinecolor": "white",
           "zerolinewidth": 2
          },
          "yaxis": {
           "automargin": true,
           "gridcolor": "white",
           "linecolor": "white",
           "ticks": "",
           "title": {
            "standoff": 15
           },
           "zerolinecolor": "white",
           "zerolinewidth": 2
          }
         }
        },
        "xaxis": {
         "anchor": "y",
         "domain": [
          0,
          1
         ],
         "range": [
          0,
          0.9
         ],
         "title": {
          "text": "jaccard"
         }
        },
        "yaxis": {
         "anchor": "x",
         "domain": [
          0,
          1
         ],
         "title": {
          "text": "count"
         }
        }
       }
      }
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "fig = px.histogram(df_stat[df_stat[\"jaccard\"] < 1], x=\"jaccard\", range_x=[0, 0.9])\n",
    "fig"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>number_moyopy</th>\n",
       "      <th>number_spglib</th>\n",
       "      <th>jaccard</th>\n",
       "      <th>number_moyopy_last</th>\n",
       "      <th>number_spglib_last</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>material_id</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1002572</th>\n",
       "      <td>[1, 3, 18, 18, 18, 58, 58]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 18, 18, 18, 58, 58]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>58</td>\n",
       "      <td>58</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1002574</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 6, 58, 58, 58, 58]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 6, 31, 58, 58, 58]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>58</td>\n",
       "      <td>58</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1003313</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 12, 12, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 8, 12, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1006613</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 43]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>43</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1013760</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 15]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-998627</th>\n",
       "      <td>[161, 161, 161, 161, 161, 161, 167]</td>\n",
       "      <td>[161, 161, 161, 161, 161, 161, 161]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>167</td>\n",
       "      <td>161</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-998781</th>\n",
       "      <td>[6, 6, 6, 6, 6, 6, 38]</td>\n",
       "      <td>[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-999337</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 156, 156, 156]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 8, 156, 156, 156]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>156</td>\n",
       "      <td>156</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-999539</th>\n",
       "      <td>[4, 4, 4, 36, 36, 36, 186]</td>\n",
       "      <td>[1, 4, 4, 36, 36, 36, 186]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>186</td>\n",
       "      <td>186</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mvc-14327</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 15]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>2815 rows × 5 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                                   number_moyopy  \\\n",
       "material_id                                        \n",
       "mp-1002572            [1, 3, 18, 18, 18, 58, 58]   \n",
       "mp-1002574             [1, 1, 6, 58, 58, 58, 58]   \n",
       "mp-1003313             [1, 1, 1, 12, 12, 12, 12]   \n",
       "mp-1006613                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 43]   \n",
       "mp-1013760                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 15]   \n",
       "...                                          ...   \n",
       "mp-998627    [161, 161, 161, 161, 161, 161, 167]   \n",
       "mp-998781                 [6, 6, 6, 6, 6, 6, 38]   \n",
       "mp-999337            [1, 1, 1, 1, 156, 156, 156]   \n",
       "mp-999539             [4, 4, 4, 36, 36, 36, 186]   \n",
       "mvc-14327                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 15]   \n",
       "\n",
       "                                   number_spglib   jaccard  \\\n",
       "material_id                                                  \n",
       "mp-1002572            [1, 1, 18, 18, 18, 58, 58]  0.750000   \n",
       "mp-1002574             [1, 1, 6, 31, 58, 58, 58]  0.750000   \n",
       "mp-1003313              [1, 1, 1, 8, 12, 12, 12]  0.666667   \n",
       "mp-1006613                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]  0.500000   \n",
       "mp-1013760                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]  0.500000   \n",
       "...                                          ...       ...   \n",
       "mp-998627    [161, 161, 161, 161, 161, 161, 161]  0.500000   \n",
       "mp-998781                  [6, 6, 6, 6, 6, 6, 6]  0.500000   \n",
       "mp-999337            [1, 1, 1, 8, 156, 156, 156]  0.666667   \n",
       "mp-999539             [1, 4, 4, 36, 36, 36, 186]  0.750000   \n",
       "mvc-14327                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.333333   \n",
       "\n",
       "             number_moyopy_last  number_spglib_last  \n",
       "material_id                                          \n",
       "mp-1002572                   58                  58  \n",
       "mp-1002574                   58                  58  \n",
       "mp-1003313                   12                  12  \n",
       "mp-1006613                   43                   1  \n",
       "mp-1013760                   15                   2  \n",
       "...                         ...                 ...  \n",
       "mp-998627                   167                 161  \n",
       "mp-998781                    38                   6  \n",
       "mp-999337                   156                 156  \n",
       "mp-999539                   186                 186  \n",
       "mvc-14327                    15                   9  \n",
       "\n",
       "[2815 rows x 5 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df_stat[df_stat[\"jaccard\"] < 1]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>number_moyopy</th>\n",
       "      <th>number_spglib</th>\n",
       "      <th>jaccard</th>\n",
       "      <th>number_moyopy_last</th>\n",
       "      <th>number_spglib_last</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>material_id</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1978851</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 5, 12]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 15]</td>\n",
       "      <td>0.250000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-775285</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 19]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>19</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1289332</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 31]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "      <td>31</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1288374</th>\n",
       "      <td>[3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]</td>\n",
       "      <td>[1, 3, 3, 3, 3, 3, 35]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>35</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1274032</th>\n",
       "      <td>[3, 3, 3, 3, 3, 3, 12]</td>\n",
       "      <td>[3, 3, 3, 3, 3, 3, 13]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>13</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1097885</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1179946</th>\n",
       "      <td>[38, 38, 38, 38, 38, 38, 187]</td>\n",
       "      <td>[38, 38, 38, 38, 38, 38, 189]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>187</td>\n",
       "      <td>189</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-714929</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 12]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1044171</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 19]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>19</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1272198</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 12]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1042295</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 18]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>18</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1574878</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.333333</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1283290</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 42, 121, 121, 119]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 5, 121, 121, 121]</td>\n",
       "      <td>0.400000</td>\n",
       "      <td>119</td>\n",
       "      <td>121</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2227391</th>\n",
       "      <td>[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6]</td>\n",
       "      <td>[6, 6, 6, 6, 6, 6, 38]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2227372</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2232906</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2228988</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2230137</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2231831</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2232156</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2227442</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1029673</th>\n",
       "      <td>[61, 61, 61, 61, 61, 61, 57]</td>\n",
       "      <td>[61, 61, 61, 61, 61, 61, 61]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>57</td>\n",
       "      <td>61</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2236419</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2635564</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2226798</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-504122</th>\n",
       "      <td>[15, 15, 15, 15, 15, 15, 12]</td>\n",
       "      <td>[15, 15, 15, 15, 15, 15, 15]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-550745</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>146</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-555645</th>\n",
       "      <td>[55, 55, 55, 55, 55, 55, 51]</td>\n",
       "      <td>[55, 55, 55, 55, 55, 55, 55]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>51</td>\n",
       "      <td>55</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-556290</th>\n",
       "      <td>[11, 11, 11, 11, 11, 11, 1]</td>\n",
       "      <td>[11, 11, 11, 11, 11, 11, 11]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>11</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-566602</th>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]</td>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-569765</th>\n",
       "      <td>[129, 129, 129, 129, 129, 129, 123]</td>\n",
       "      <td>[129, 129, 129, 129, 129, 129, 129]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>123</td>\n",
       "      <td>129</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-608311</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-608595</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-647158</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2233607</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2225848</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2218826</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2223113</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1542758</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1569012</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1571229</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1573704</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-998241</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1652491</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1778883</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1798334</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1802603</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1873967</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1986469</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2225410</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-20167</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2214791</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2216037</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 143]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>143</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2217112</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2217953</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>146</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2218227</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2218262</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2218549</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2218764</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-655344</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2219744</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2222050</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-20168</th>\n",
       "      <td>[5, 5, 5, 5, 43, 70, 70]</td>\n",
       "      <td>[5, 5, 5, 5, 5, 70, 141]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>70</td>\n",
       "      <td>141</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-655986</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-663190</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-662241</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-758015</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-759872</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-762511</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-762595</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-765704</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-769938</th>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 11]</td>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>11</td>\n",
       "      <td>14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-771307</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-771349</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-772239</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-774602</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-774855</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-774889</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-775897</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-776174</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-776391</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-781082</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 40]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-781613</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-801079</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-849280</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-849534</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-863112</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-880318</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-998195</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-998204</th>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 99]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>99</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-998226</th>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 99]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>99</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-757298</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-757296</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>146</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-756263</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-755212</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1504268</th>\n",
       "      <td>[15, 15, 15, 15, 15, 15, 15]</td>\n",
       "      <td>[15, 15, 15, 15, 15, 15, 74]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "      <td>74</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-663224</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-663506</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-666026</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-666931</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-672113</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-675089</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-675376</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-680383</th>\n",
       "      <td>[118, 118, 118, 118, 118, 118, 1]</td>\n",
       "      <td>[118, 118, 118, 118, 118, 118, 118]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>118</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-683170</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-683427</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-685168</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-660318</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-686465</th>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-715558</th>\n",
       "      <td>[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]</td>\n",
       "      <td>[10, 10, 10, 10, 10, 10, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-715572</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-715614</th>\n",
       "      <td>[12, 12, 12, 12, 12, 12, 10]</td>\n",
       "      <td>[12, 12, 12, 12, 12, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-715811</th>\n",
       "      <td>[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]</td>\n",
       "      <td>[10, 10, 10, 10, 10, 10, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-729507</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-730040</th>\n",
       "      <td>[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]</td>\n",
       "      <td>[9, 9, 9, 9, 9, 9, 15]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-752471</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>146</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-752890</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-753108</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-753140</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-753851</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-754705</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-705312</th>\n",
       "      <td>[33, 33, 33, 33, 33, 33, 1]</td>\n",
       "      <td>[33, 33, 33, 33, 33, 33, 33]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>33</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1410049</th>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 38]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1642632</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1402976</th>\n",
       "      <td>[25, 25, 25, 25, 25, 25, 25]</td>\n",
       "      <td>[25, 25, 25, 25, 25, 25, 47]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>25</td>\n",
       "      <td>47</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1202027</th>\n",
       "      <td>[61, 61, 61, 61, 61, 61, 57]</td>\n",
       "      <td>[61, 61, 61, 61, 61, 61, 61]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>57</td>\n",
       "      <td>61</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1207333</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1208912</th>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]</td>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1210259</th>\n",
       "      <td>[15, 15, 15, 15, 15, 15, 12]</td>\n",
       "      <td>[15, 15, 15, 15, 15, 15, 15]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1213882</th>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]</td>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1218257</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1222451</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1224380</th>\n",
       "      <td>[46, 46, 46, 46, 46, 46, 38]</td>\n",
       "      <td>[46, 46, 46, 46, 46, 46, 46]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "      <td>46</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1233136</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>146</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1233274</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1234239</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>146</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1192773</th>\n",
       "      <td>[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]</td>\n",
       "      <td>[9, 9, 9, 9, 9, 9, 15]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1235580</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1236182</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1236188</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1246060</th>\n",
       "      <td>[152, 152, 152, 152, 152, 152, 152]</td>\n",
       "      <td>[152, 152, 152, 152, 152, 152, 166]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>152</td>\n",
       "      <td>166</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1247560</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 7]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1252807</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1258196</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1260941</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 15]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1265172</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 26]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>26</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1407045</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1272971</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1273508</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1235635</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1191810</th>\n",
       "      <td>[194, 194, 194, 194, 194, 194, 191]</td>\n",
       "      <td>[194, 194, 194, 194, 194, 194, 194]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>191</td>\n",
       "      <td>194</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1185567</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1181801</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1043118</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 148]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>148</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1044661</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1048044</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 81]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>81</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1079285</th>\n",
       "      <td>[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6]</td>\n",
       "      <td>[6, 6, 6, 6, 6, 6, 38]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1080508</th>\n",
       "      <td>[4, 4, 4, 4, 4, 4, 4]</td>\n",
       "      <td>[4, 4, 4, 4, 4, 4, 31]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>31</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1100459</th>\n",
       "      <td>[74, 74, 74, 74, 74, 74, 65]</td>\n",
       "      <td>[74, 74, 74, 74, 74, 74, 74]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>65</td>\n",
       "      <td>74</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1101699</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1101709</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1104259</th>\n",
       "      <td>[44, 44, 44, 44, 44, 44, 44]</td>\n",
       "      <td>[44, 44, 44, 44, 44, 44, 119]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>44</td>\n",
       "      <td>119</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1104988</th>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]</td>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1105110</th>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]</td>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1134064</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1173030</th>\n",
       "      <td>[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]</td>\n",
       "      <td>[5, 5, 5, 5, 5, 5, 115]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>115</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1176434</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 7]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1176530</th>\n",
       "      <td>[15, 15, 15, 15, 15, 15, 12]</td>\n",
       "      <td>[15, 15, 15, 15, 15, 15, 15]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1176688</th>\n",
       "      <td>[60, 60, 60, 60, 60, 60, 8]</td>\n",
       "      <td>[60, 60, 60, 60, 60, 60, 60]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>60</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1176706</th>\n",
       "      <td>[57, 57, 57, 57, 57, 57, 51]</td>\n",
       "      <td>[57, 57, 57, 57, 57, 57, 57]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>51</td>\n",
       "      <td>57</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1176739</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1176913</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1177343</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1178130</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 155]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>155</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1178195</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1179688</th>\n",
       "      <td>[12, 12, 12, 12, 12, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>[12, 12, 12, 12, 12, 12, 71]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>71</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1180706</th>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]</td>\n",
       "      <td>[14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1180725</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 15]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1273731</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1273900</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1271165</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-998607</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1286142</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1286827</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1286870</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1281222</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1280608</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1280463</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1280055</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1291928</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1277622</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1277332</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1275887</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1285668</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1306042</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1275198</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1296462</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1285654</th>\n",
       "      <td>[1, 8, 8, 8, 8, 8, 36]</td>\n",
       "      <td>[1, 8, 8, 8, 8, 8, 38]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>36</td>\n",
       "      <td>38</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1394463</th>\n",
       "      <td>[9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]</td>\n",
       "      <td>[9, 9, 9, 9, 9, 9, 15]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1392664</th>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 46]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>46</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1307814</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1325463</th>\n",
       "      <td>[40, 40, 40, 40, 40, 40, 40]</td>\n",
       "      <td>[40, 40, 40, 40, 40, 40, 63]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>40</td>\n",
       "      <td>63</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1330148</th>\n",
       "      <td>[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]</td>\n",
       "      <td>[5, 5, 5, 5, 5, 5, 15]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1274129</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 82]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>82</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1356129</th>\n",
       "      <td>[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]</td>\n",
       "      <td>[5, 5, 5, 5, 5, 5, 24]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>24</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1386281</th>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>[8, 8, 8, 8, 8, 8, 160]</td>\n",
       "      <td>0.500000</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>160</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-756381</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 5, 164]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>164</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1285988</th>\n",
       "      <td>[1, 2, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 2, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1178232</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1570791</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1291752</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 2, 2, 2, 15]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-765697</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 8, 44]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>44</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1291817</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 15]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1307565</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 15, 15, 15, 12]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 15, 15, 15, 15]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-765706</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1311816</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 148]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>148</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1176740</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-780322</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1299584</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 8, 8, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 8, 8, 8, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1301164</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-18995</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 12, 71]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>71</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1780502</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 2, 2, 15]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1306174</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 11]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>11</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-861570</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 12, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 12, 12, 166]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>166</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-504097</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 12, 12, 12, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 12, 12, 12, 12, 141]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>141</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2219207</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 8, 8, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 8, 8, 160]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>160</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1272359</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1272257</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1271793</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 12, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 12, 12, 166]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>166</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1274527</th>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>[2, 2, 2, 2, 2, 12, 166]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>166</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2234217</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 5, 5, 5, 5]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 5, 5, 21]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>21</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1273482</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 15]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1274978</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 5, 5, 5]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 5, 5, 24]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>24</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2232275</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 22, 22, 22, 22, 22]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 22, 22, 22, 22, 119]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>22</td>\n",
       "      <td>119</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2218876</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-558328</th>\n",
       "      <td>[143, 143, 143, 143, 143, 157, 157]</td>\n",
       "      <td>[143, 143, 143, 143, 143, 157, 185]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>157</td>\n",
       "      <td>185</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1275338</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 6, 6]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 6, 31]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "      <td>31</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1275461</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1272680</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2665409</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1233672</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 2, 2, 2, 148]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>148</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2226833</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 2, 2, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-31770</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 9, 9, 9]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 9, 9, 74]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "      <td>74</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-552575</th>\n",
       "      <td>[6, 6, 25, 25, 25, 25, 25]</td>\n",
       "      <td>[6, 6, 25, 25, 25, 25, 47]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>25</td>\n",
       "      <td>47</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1212290</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 10]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1281679</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 6, 6, 6, 6, 6]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 6, 6, 6, 6, 10]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2221678</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 15]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1284576</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 13, 13, 10]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 13, 13, 13]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "      <td>13</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1206588</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2219285</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 8, 44]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>44</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1274025</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 9, 9, 7]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 9, 9, 9]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>7</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1276134</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 1, 8, 74]</td>\n",
       "      <td>0.666667</td>\n",
       "      <td>8</td>\n",
       "      <td>74</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-552162</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 5, 15, 15]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 1, 5, 15, 87]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "      <td>87</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-850203</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 5, 5, 44, 44]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 5, 5, 44, 74]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>44</td>\n",
       "      <td>74</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-756307</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 7, 14, 14, 14, 14]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 7, 14, 14, 14, 166]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>14</td>\n",
       "      <td>166</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-2234128</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 2, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 2, 12, 166]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>166</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1247181</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 12, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 12, 12, 74]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>74</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1295190</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 8, 8, 12, 10]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 8, 8, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1218163</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 3, 21, 21, 21]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 3, 21, 21, 22]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>21</td>\n",
       "      <td>22</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1281584</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 2, 15, 15, 12]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 2, 15, 15, 15]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-756601</th>\n",
       "      <td>[1, 8, 12, 12, 12, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>[1, 8, 12, 12, 12, 12, 166]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>166</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1080742</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 5, 136, 136, 136]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 1, 5, 136, 136, 139]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>136</td>\n",
       "      <td>139</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>mp-1247489</th>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 2, 12, 12]</td>\n",
       "      <td>[1, 1, 2, 2, 2, 12, 166]</td>\n",
       "      <td>0.750000</td>\n",
       "      <td>12</td>\n",
       "      <td>166</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                                   number_moyopy  \\\n",
       "material_id                                        \n",
       "mp-1978851                [1, 1, 1, 1, 1, 5, 12]   \n",
       "mp-775285                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]   \n",
       "mp-1289332                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]   \n",
       "mp-1288374                 [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3]   \n",
       "mp-1274032                [3, 3, 3, 3, 3, 3, 12]   \n",
       "mp-1097885                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1179946         [38, 38, 38, 38, 38, 38, 187]   \n",
       "mp-714929                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]   \n",
       "mp-1044171                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]   \n",
       "mp-1272198                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]   \n",
       "mp-1042295                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]   \n",
       "mp-1574878                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]   \n",
       "mp-1283290          [1, 1, 1, 42, 121, 121, 119]   \n",
       "mp-2227391                 [6, 6, 6, 6, 6, 6, 6]   \n",
       "mp-2227372                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2232906                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2228988                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2230137                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2231831                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2232156                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-2227442                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1029673          [61, 61, 61, 61, 61, 61, 57]   \n",
       "mp-2236419                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2635564                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2226798                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-504122           [15, 15, 15, 15, 15, 15, 12]   \n",
       "mp-550745                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-555645           [55, 55, 55, 55, 55, 55, 51]   \n",
       "mp-556290            [11, 11, 11, 11, 11, 11, 1]   \n",
       "mp-566602           [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]   \n",
       "mp-569765    [129, 129, 129, 129, 129, 129, 123]   \n",
       "mp-608311                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-608595                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-647158                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2233607                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-2225848                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2218826                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2223113                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1542758                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1569012                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1571229                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1573704                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-998241                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1652491                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1778883                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1798334                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1802603                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1873967                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1986469                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2225410                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-20167                   [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2214791                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-2216037                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2217112                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2217953                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2218227                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-2218262                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2218549                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2218764                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-655344                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2219744                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-2222050                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-20168                [5, 5, 5, 5, 43, 70, 70]   \n",
       "mp-655986                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-663190                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-662241                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-758015                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-759872                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-762511                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-762595                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-765704                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-769938           [14, 14, 14, 14, 14, 14, 11]   \n",
       "mp-771307                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-771349                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-772239                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-774602                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-774855                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-774889                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-775897                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-776174                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-776391                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-781082                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-781613                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-801079                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-849280                  [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-849534                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-863112                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-880318                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-998195                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-998204                  [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]   \n",
       "mp-998226                  [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]   \n",
       "mp-757298                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-757296                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-756263                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-755212                  [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1504268          [15, 15, 15, 15, 15, 15, 15]   \n",
       "mp-663224                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-663506                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-666026                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-666931                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-672113                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-675089                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-675376                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-680383      [118, 118, 118, 118, 118, 118, 1]   \n",
       "mp-683170                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-683427                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-685168                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-660318                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-686465                  [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]   \n",
       "mp-715558           [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]   \n",
       "mp-715572                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-715614           [12, 12, 12, 12, 12, 12, 10]   \n",
       "mp-715811           [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]   \n",
       "mp-729507                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-730040                  [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]   \n",
       "mp-752471                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-752890                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-753108                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-753140                  [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-753851                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-754705                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-705312            [33, 33, 33, 33, 33, 33, 1]   \n",
       "mp-1410049                 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]   \n",
       "mp-1642632                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1402976          [25, 25, 25, 25, 25, 25, 25]   \n",
       "mp-1202027          [61, 61, 61, 61, 61, 61, 57]   \n",
       "mp-1207333                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1208912          [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]   \n",
       "mp-1210259          [15, 15, 15, 15, 15, 15, 12]   \n",
       "mp-1213882          [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]   \n",
       "mp-1218257                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1222451                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1224380          [46, 46, 46, 46, 46, 46, 38]   \n",
       "mp-1233136                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1233274                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1234239                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1192773                 [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]   \n",
       "mp-1235580                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1236182                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1236188                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1246060   [152, 152, 152, 152, 152, 152, 152]   \n",
       "mp-1247560                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1252807                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1258196                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1260941                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1265172                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1407045                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1272971                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1273508                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1235635                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1191810   [194, 194, 194, 194, 194, 194, 191]   \n",
       "mp-1185567                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1181801                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1043118                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1044661                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1048044                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1079285                 [6, 6, 6, 6, 6, 6, 6]   \n",
       "mp-1080508                 [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4]   \n",
       "mp-1100459          [74, 74, 74, 74, 74, 74, 65]   \n",
       "mp-1101699                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1101709                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1104259          [44, 44, 44, 44, 44, 44, 44]   \n",
       "mp-1104988          [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]   \n",
       "mp-1105110          [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]   \n",
       "mp-1134064                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1173030                 [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]   \n",
       "mp-1176434                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1176530          [15, 15, 15, 15, 15, 15, 12]   \n",
       "mp-1176688           [60, 60, 60, 60, 60, 60, 8]   \n",
       "mp-1176706          [57, 57, 57, 57, 57, 57, 51]   \n",
       "mp-1176739                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1176913                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1177343                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1178130                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1178195                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1179688          [12, 12, 12, 12, 12, 12, 12]   \n",
       "mp-1180706          [14, 14, 14, 14, 14, 14, 12]   \n",
       "mp-1180725                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1273731                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1273900                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1271165                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-998607                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1286142                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1286827                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1286870                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1281222                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1280608                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1280463                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1280055                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1291928                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1277622                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1277332                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1275887                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1285668                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1306042                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1275198                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1296462                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1285654                [1, 8, 8, 8, 8, 8, 36]   \n",
       "mp-1394463                 [9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]   \n",
       "mp-1392664                 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]   \n",
       "mp-1307814                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1325463          [40, 40, 40, 40, 40, 40, 40]   \n",
       "mp-1330148                 [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]   \n",
       "mp-1274129                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]   \n",
       "mp-1356129                 [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]   \n",
       "mp-1386281                 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]   \n",
       "mp-756381                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]   \n",
       "mp-1285988                 [1, 2, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1178232                 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]   \n",
       "mp-1570791                 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]   \n",
       "mp-1291752                 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-765697                  [1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]   \n",
       "mp-1291817                 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1307565             [1, 1, 1, 15, 15, 15, 12]   \n",
       "mp-765706                  [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]   \n",
       "mp-1311816                 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1176740                 [1, 1, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-780322                  [1, 1, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1299584                 [1, 1, 1, 8, 8, 8, 8]   \n",
       "mp-1301164                 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-18995                 [2, 2, 2, 2, 2, 12, 12]   \n",
       "mp-1780502                 [1, 1, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1306174                 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-861570               [1, 1, 1, 1, 12, 12, 12]   \n",
       "mp-504097             [2, 2, 12, 12, 12, 12, 12]   \n",
       "mp-2219207                 [1, 1, 1, 8, 8, 8, 8]   \n",
       "mp-1272359                 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1272257                 [1, 1, 2, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1271793              [2, 2, 2, 2, 12, 12, 12]   \n",
       "mp-1274527               [2, 2, 2, 2, 2, 12, 12]   \n",
       "mp-2234217                 [1, 1, 1, 5, 5, 5, 5]   \n",
       "mp-1273482                 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1274978                 [1, 1, 1, 1, 5, 5, 5]   \n",
       "mp-2232275            [1, 1, 22, 22, 22, 22, 22]   \n",
       "mp-2218876                 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-558328    [143, 143, 143, 143, 143, 157, 157]   \n",
       "mp-1275338                 [1, 1, 1, 1, 1, 6, 6]   \n",
       "mp-1275461                 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1272680                 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]   \n",
       "mp-2665409                 [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-1233672                 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-2226833                 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]   \n",
       "mp-31770                   [1, 1, 1, 1, 9, 9, 9]   \n",
       "mp-552575             [6, 6, 25, 25, 25, 25, 25]   \n",
       "mp-1212290                 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]   \n",
       "mp-1281679                 [1, 1, 6, 6, 6, 6, 6]   \n",
       "mp-2221678                 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]   \n",
       "mp-1284576              [1, 1, 1, 1, 13, 13, 10]   \n",
       "mp-1206588                 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]   \n",
       "mp-2219285                 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]   \n",
       "mp-1274025                 [1, 1, 1, 1, 9, 9, 7]   \n",
       "mp-1276134                 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]   \n",
       "mp-552162                [1, 1, 1, 1, 5, 15, 15]   \n",
       "mp-850203                [1, 1, 1, 5, 5, 44, 44]   \n",
       "mp-756307              [1, 1, 7, 14, 14, 14, 14]   \n",
       "mp-2234128               [1, 1, 2, 2, 2, 12, 12]   \n",
       "mp-1247181              [1, 1, 2, 2, 12, 12, 12]   \n",
       "mp-1295190               [1, 1, 1, 8, 8, 12, 10]   \n",
       "mp-1218163              [1, 1, 1, 3, 21, 21, 21]   \n",
       "mp-1281584              [1, 1, 1, 2, 15, 15, 12]   \n",
       "mp-756601             [1, 8, 12, 12, 12, 12, 12]   \n",
       "mp-1080742           [1, 1, 1, 5, 136, 136, 136]   \n",
       "mp-1247489               [1, 1, 2, 2, 2, 12, 12]   \n",
       "\n",
       "                                   number_spglib   jaccard  \\\n",
       "material_id                                                  \n",
       "mp-1978851                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 15]  0.250000   \n",
       "mp-775285                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 19]  0.333333   \n",
       "mp-1289332                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 31]  0.333333   \n",
       "mp-1288374                [1, 3, 3, 3, 3, 3, 35]  0.333333   \n",
       "mp-1274032                [3, 3, 3, 3, 3, 3, 13]  0.333333   \n",
       "mp-1097885                [1, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.333333   \n",
       "mp-1179946         [38, 38, 38, 38, 38, 38, 189]  0.333333   \n",
       "mp-714929                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 12]  0.333333   \n",
       "mp-1044171                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 19]  0.333333   \n",
       "mp-1272198                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 12]  0.333333   \n",
       "mp-1042295                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 18]  0.333333   \n",
       "mp-1574878                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.333333   \n",
       "mp-1283290           [1, 1, 1, 5, 121, 121, 121]  0.400000   \n",
       "mp-2227391                [6, 6, 6, 6, 6, 6, 38]  0.500000   \n",
       "mp-2227372                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-2232906                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-2228988                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-2230137                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]  0.500000   \n",
       "mp-2231831                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]  0.500000   \n",
       "mp-2232156                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-2227442                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1029673          [61, 61, 61, 61, 61, 61, 61]  0.500000   \n",
       "mp-2236419                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-2635564                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-2226798                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-504122           [15, 15, 15, 15, 15, 15, 15]  0.500000   \n",
       "mp-550745                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]  0.500000   \n",
       "mp-555645           [55, 55, 55, 55, 55, 55, 55]  0.500000   \n",
       "mp-556290           [11, 11, 11, 11, 11, 11, 11]  0.500000   \n",
       "mp-566602           [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]  0.500000   \n",
       "mp-569765    [129, 129, 129, 129, 129, 129, 129]  0.500000   \n",
       "mp-608311                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-608595                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]  0.500000   \n",
       "mp-647158                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-2233607                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-2225848                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-2218826                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-2223113                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1542758                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-1569012                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]  0.500000   \n",
       "mp-1571229                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-1573704                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-998241                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1652491                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-1778883                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-1798334                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-1802603                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1873967                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-1986469                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]  0.500000   \n",
       "mp-2225410                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-20167                   [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2]  0.500000   \n",
       "mp-2214791                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-2216037               [1, 1, 1, 1, 1, 1, 143]  0.500000   \n",
       "mp-2217112                 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]  0.500000   \n",
       "mp-2217953               [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]  0.500000   \n",
       "mp-2218227                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-2218262                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-2218549                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]  0.500000   \n",
       "mp-2218764                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-655344                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-2219744                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-2222050                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-20168                [5, 5, 5, 5, 5, 70, 141]  0.500000   \n",
       "mp-655986                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-663190                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-662241                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-758015                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-759872                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-762511                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-762595                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]  0.500000   \n",
       "mp-765704                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-769938           [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]  0.500000   \n",
       "mp-771307                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-771349                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-772239                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-774602                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-774855                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-774889                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-775897                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-776174                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-776391                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-781082                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 40]  0.500000   \n",
       "mp-781613                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-801079                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-849280                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-849534                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-863112                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-880318                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-998195                  [1, 1, 1, 1, 1, 8, 8]  0.500000   \n",
       "mp-998204                 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 99]  0.500000   \n",
       "mp-998226                 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 99]  0.500000   \n",
       "mp-757298                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-757296                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]  0.500000   \n",
       "mp-756263                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-755212                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-1504268          [15, 15, 15, 15, 15, 15, 74]  0.500000   \n",
       "mp-663224                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-663506                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-666026                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-666931                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-672113                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-675089                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-675376                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-680383    [118, 118, 118, 118, 118, 118, 118]  0.500000   \n",
       "mp-683170                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-683427                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-685168                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]  0.500000   \n",
       "mp-660318                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-686465                 [8, 8, 8, 8, 8, 8, 12]  0.500000   \n",
       "mp-715558           [10, 10, 10, 10, 10, 10, 12]  0.500000   \n",
       "mp-715572                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-715614           [12, 12, 12, 12, 12, 12, 12]  0.500000   \n",
       "mp-715811           [10, 10, 10, 10, 10, 10, 12]  0.500000   \n",
       "mp-729507                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-730040                 [9, 9, 9, 9, 9, 9, 15]  0.500000   \n",
       "mp-752471                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]  0.500000   \n",
       "mp-752890                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-753108                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-753140                 [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-753851                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-754705                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-705312           [33, 33, 33, 33, 33, 33, 33]  0.500000   \n",
       "mp-1410049                [8, 8, 8, 8, 8, 8, 38]  0.500000   \n",
       "mp-1642632                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-1402976          [25, 25, 25, 25, 25, 25, 47]  0.500000   \n",
       "mp-1202027          [61, 61, 61, 61, 61, 61, 61]  0.500000   \n",
       "mp-1207333                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-1208912          [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]  0.500000   \n",
       "mp-1210259          [15, 15, 15, 15, 15, 15, 15]  0.500000   \n",
       "mp-1213882          [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]  0.500000   \n",
       "mp-1218257                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]  0.500000   \n",
       "mp-1222451                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1224380          [46, 46, 46, 46, 46, 46, 46]  0.500000   \n",
       "mp-1233136               [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]  0.500000   \n",
       "mp-1233274                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-1234239               [1, 1, 1, 1, 1, 1, 146]  0.500000   \n",
       "mp-1192773                [9, 9, 9, 9, 9, 9, 15]  0.500000   \n",
       "mp-1235580                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1236182                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]  0.500000   \n",
       "mp-1236188                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-1246060   [152, 152, 152, 152, 152, 152, 166]  0.500000   \n",
       "mp-1247560                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 7]  0.500000   \n",
       "mp-1252807                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-1258196                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]  0.500000   \n",
       "mp-1260941                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 15]  0.500000   \n",
       "mp-1265172                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 26]  0.500000   \n",
       "mp-1407045                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-1272971                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-1273508                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1235635                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1191810   [194, 194, 194, 194, 194, 194, 194]  0.500000   \n",
       "mp-1185567                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1181801                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 3]  0.500000   \n",
       "mp-1043118               [2, 2, 2, 2, 2, 2, 148]  0.500000   \n",
       "mp-1044661                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-1048044                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 81]  0.500000   \n",
       "mp-1079285                [6, 6, 6, 6, 6, 6, 38]  0.500000   \n",
       "mp-1080508                [4, 4, 4, 4, 4, 4, 31]  0.500000   \n",
       "mp-1100459          [74, 74, 74, 74, 74, 74, 74]  0.500000   \n",
       "mp-1101699                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-1101709                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1104259         [44, 44, 44, 44, 44, 44, 119]  0.500000   \n",
       "mp-1104988          [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]  0.500000   \n",
       "mp-1105110          [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]  0.500000   \n",
       "mp-1134064                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-1173030               [5, 5, 5, 5, 5, 5, 115]  0.500000   \n",
       "mp-1176434                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 7]  0.500000   \n",
       "mp-1176530          [15, 15, 15, 15, 15, 15, 15]  0.500000   \n",
       "mp-1176688          [60, 60, 60, 60, 60, 60, 60]  0.500000   \n",
       "mp-1176706          [57, 57, 57, 57, 57, 57, 57]  0.500000   \n",
       "mp-1176739                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-1176913                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-1177343                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1178130               [1, 1, 1, 1, 1, 1, 155]  0.500000   \n",
       "mp-1178195                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-1179688          [12, 12, 12, 12, 12, 12, 71]  0.500000   \n",
       "mp-1180706          [14, 14, 14, 14, 14, 14, 14]  0.500000   \n",
       "mp-1180725                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 15]  0.500000   \n",
       "mp-1273731                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-1273900                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-1271165                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 12]  0.500000   \n",
       "mp-998607                  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1286142                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-1286827                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 6]  0.500000   \n",
       "mp-1286870                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-1281222                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-1280608                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 5]  0.500000   \n",
       "mp-1280463                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-1280055                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1291928                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-1277622                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-1277332                [2, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.500000   \n",
       "mp-1275887                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1285668                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 4]  0.500000   \n",
       "mp-1306042                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 8]  0.500000   \n",
       "mp-1275198                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  0.500000   \n",
       "mp-1296462                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-1285654                [1, 8, 8, 8, 8, 8, 38]  0.500000   \n",
       "mp-1394463                [9, 9, 9, 9, 9, 9, 15]  0.500000   \n",
       "mp-1392664                [8, 8, 8, 8, 8, 8, 46]  0.500000   \n",
       "mp-1307814                 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 9]  0.500000   \n",
       "mp-1325463          [40, 40, 40, 40, 40, 40, 63]  0.500000   \n",
       "mp-1330148                [5, 5, 5, 5, 5, 5, 15]  0.500000   \n",
       "mp-1274129                [1, 1, 1, 1, 1, 1, 82]  0.500000   \n",
       "mp-1356129                [5, 5, 5, 5, 5, 5, 24]  0.500000   \n",
       "mp-1386281               [8, 8, 8, 8, 8, 8, 160]  0.500000   \n",
       "mp-756381                [1, 1, 1, 1, 1, 5, 164]  0.666667   \n",
       "mp-1285988                [1, 2, 2, 2, 2, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-1178232                [1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-1570791                [1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-1291752                [1, 1, 1, 2, 2, 2, 15]  0.666667   \n",
       "mp-765697                 [1, 1, 1, 1, 1, 8, 44]  0.666667   \n",
       "mp-1291817                [1, 1, 1, 1, 1, 2, 15]  0.666667   \n",
       "mp-1307565             [1, 1, 1, 15, 15, 15, 15]  0.666667   \n",
       "mp-765706                 [1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-1311816               [1, 1, 1, 1, 2, 2, 148]  0.666667   \n",
       "mp-1176740                [1, 1, 2, 2, 2, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-780322                 [1, 1, 2, 2, 2, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-1299584                [1, 1, 1, 8, 8, 8, 12]  0.666667   \n",
       "mp-1301164                [1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-18995                 [2, 2, 2, 2, 2, 12, 71]  0.666667   \n",
       "mp-1780502                [1, 1, 2, 2, 2, 2, 15]  0.666667   \n",
       "mp-1306174                [1, 1, 1, 1, 2, 2, 11]  0.666667   \n",
       "mp-861570              [1, 1, 1, 1, 12, 12, 166]  0.666667   \n",
       "mp-504097            [2, 2, 12, 12, 12, 12, 141]  0.666667   \n",
       "mp-2219207               [1, 1, 1, 1, 8, 8, 160]  0.666667   \n",
       "mp-1272359                [1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-1272257                [1, 1, 1, 2, 2, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-1271793             [2, 2, 2, 2, 12, 12, 166]  0.666667   \n",
       "mp-1274527              [2, 2, 2, 2, 2, 12, 166]  0.666667   \n",
       "mp-2234217                [1, 1, 1, 1, 5, 5, 21]  0.666667   \n",
       "mp-1273482                [1, 1, 1, 1, 2, 2, 15]  0.666667   \n",
       "mp-1274978                [1, 1, 1, 1, 5, 5, 24]  0.666667   \n",
       "mp-2232275           [1, 1, 22, 22, 22, 22, 119]  0.666667   \n",
       "mp-2218876                [1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-558328    [143, 143, 143, 143, 143, 157, 185]  0.666667   \n",
       "mp-1275338                [1, 1, 1, 1, 1, 6, 31]  0.666667   \n",
       "mp-1275461                [1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-1272680                [1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-2665409                [1, 1, 1, 1, 2, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-1233672               [1, 1, 1, 2, 2, 2, 148]  0.666667   \n",
       "mp-2226833                [1, 1, 1, 2, 2, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-31770                  [1, 1, 1, 1, 9, 9, 74]  0.666667   \n",
       "mp-552575             [6, 6, 25, 25, 25, 25, 47]  0.666667   \n",
       "mp-1212290                [1, 1, 1, 1, 1, 2, 10]  0.666667   \n",
       "mp-1281679                [1, 1, 6, 6, 6, 6, 10]  0.666667   \n",
       "mp-2221678                [1, 1, 1, 1, 1, 2, 15]  0.666667   \n",
       "mp-1284576              [1, 1, 1, 1, 13, 13, 13]  0.666667   \n",
       "mp-1206588                [1, 1, 1, 1, 1, 2, 12]  0.666667   \n",
       "mp-2219285                [1, 1, 1, 1, 1, 8, 44]  0.666667   \n",
       "mp-1274025                 [1, 1, 1, 1, 9, 9, 9]  0.666667   \n",
       "mp-1276134                [1, 1, 1, 1, 1, 8, 74]  0.666667   \n",
       "mp-552162                [1, 1, 1, 1, 5, 15, 87]  0.750000   \n",
       "mp-850203                [1, 1, 1, 5, 5, 44, 74]  0.750000   \n",
       "mp-756307             [1, 1, 7, 14, 14, 14, 166]  0.750000   \n",
       "mp-2234128              [1, 1, 2, 2, 2, 12, 166]  0.750000   \n",
       "mp-1247181              [1, 1, 2, 2, 12, 12, 74]  0.750000   \n",
       "mp-1295190               [1, 1, 1, 8, 8, 12, 12]  0.750000   \n",
       "mp-1218163              [1, 1, 1, 3, 21, 21, 22]  0.750000   \n",
       "mp-1281584              [1, 1, 1, 2, 15, 15, 15]  0.750000   \n",
       "mp-756601            [1, 8, 12, 12, 12, 12, 166]  0.750000   \n",
       "mp-1080742           [1, 1, 1, 5, 136, 136, 139]  0.750000   \n",
       "mp-1247489              [1, 1, 2, 2, 2, 12, 166]  0.750000   \n",
       "\n",
       "             number_moyopy_last  number_spglib_last  \n",
       "material_id                                          \n",
       "mp-1978851                   12                  15  \n",
       "mp-775285                     4                  19  \n",
       "mp-1289332                    6                  31  \n",
       "mp-1288374                    3                  35  \n",
       "mp-1274032                   12                  13  \n",
       "mp-1097885                    2                  12  \n",
       "mp-1179946                  187                 189  \n",
       "mp-714929                     2                  12  \n",
       "mp-1044171                    4                  19  \n",
       "mp-1272198                    2                  12  \n",
       "mp-1042295                    4                  18  \n",
       "mp-1574878                    6                   8  \n",
       "mp-1283290                  119                 121  \n",
       "mp-2227391                    6                  38  \n",
       "mp-2227372                    1                   8  \n",
       "mp-2232906                    1                   8  \n",
       "mp-2228988                    1                   8  \n",
       "mp-2230137                    1                   6  \n",
       "mp-2231831                    1                   6  \n",
       "mp-2232156                    2                  12  \n",
       "mp-2227442                    1                   8  \n",
       "mp-1029673                   57                  61  \n",
       "mp-2236419                    1                   5  \n",
       "mp-2635564                    1                   5  \n",
       "mp-2226798                    1                   8  \n",
       "mp-504122                    12                  15  \n",
       "mp-550745                     1                 146  \n",
       "mp-555645                    51                  55  \n",
       "mp-556290                     1                  11  \n",
       "mp-566602                    12                  14  \n",
       "mp-569765                   123                 129  \n",
       "mp-608311                     1                   5  \n",
       "mp-608595                     1                   4  \n",
       "mp-647158                     1                   9  \n",
       "mp-2233607                    2                  12  \n",
       "mp-2225848                    1                   8  \n",
       "mp-2218826                    1                   8  \n",
       "mp-2223113                    1                   8  \n",
       "mp-1542758                    2                  12  \n",
       "mp-1569012                    1                   6  \n",
       "mp-1571229                    1                   5  \n",
       "mp-1573704                    1                   8  \n",
       "mp-998241                     1                   8  \n",
       "mp-1652491                    1                   2  \n",
       "mp-1778883                    1                   5  \n",
       "mp-1798334                    1                   9  \n",
       "mp-1802603                    1                   8  \n",
       "mp-1873967                    1                   9  \n",
       "mp-1986469                    1                   3  \n",
       "mp-2225410                    1                   8  \n",
       "mp-20167                      1                   2  \n",
       "mp-2214791                    2                  12  \n",
       "mp-2216037                    1                 143  \n",
       "mp-2217112                    1                   8  \n",
       "mp-2217953                    1                 146  \n",
       "mp-2218227                    2                  12  \n",
       "mp-2218262                    1                   8  \n",
       "mp-2218549                    1                   6  \n",
       "mp-2218764                    2                  12  \n",
       "mp-655344                     1                   8  \n",
       "mp-2219744                    1                   8  \n",
       "mp-2222050                    1                   8  \n",
       "mp-20168                     70                 141  \n",
       "mp-655986                     1                   2  \n",
       "mp-663190                     1                   8  \n",
       "mp-662241                     1                   9  \n",
       "mp-758015                     1                   8  \n",
       "mp-759872                     1                   8  \n",
       "mp-762511                     1                   9  \n",
       "mp-762595                     1                   4  \n",
       "mp-765704                     1                   8  \n",
       "mp-769938                    11                  14  \n",
       "mp-771307                     1                   8  \n",
       "mp-771349                     1                   9  \n",
       "mp-772239                     1                   9  \n",
       "mp-774602                     1                   8  \n",
       "mp-774855                     1                   8  \n",
       "mp-774889                     1                   8  \n",
       "mp-775897                     1                   8  \n",
       "mp-776174                     1                   8  \n",
       "mp-776391                     1                   8  \n",
       "mp-781082                     1                  40  \n",
       "mp-781613                     1                   8  \n",
       "mp-801079                     1                   2  \n",
       "mp-849280                     2                  12  \n",
       "mp-849534                     1                   8  \n",
       "mp-863112                     1                   8  \n",
       "mp-880318                     1                   9  \n",
       "mp-998195                     1                   8  \n",
       "mp-998204                     8                  99  \n",
       "mp-998226                     8                  99  \n",
       "mp-757298                     1                   5  \n",
       "mp-757296                     1                 146  \n",
       "mp-756263                     1                   8  \n",
       "mp-755212                     2                  12  \n",
       "mp-1504268                   15                  74  \n",
       "mp-663224                     1                   8  \n",
       "mp-663506                     1                   2  \n",
       "mp-666026                     1                   5  \n",
       "mp-666931                     1                   5  \n",
       "mp-672113                     1                   2  \n",
       "mp-675089                     1                   5  \n",
       "mp-675376                     1                   8  \n",
       "mp-680383                     1                 118  \n",
       "mp-683170                     1                   2  \n",
       "mp-683427                     1                   2  \n",
       "mp-685168                     1                   4  \n",
       "mp-660318                     1                   9  \n",
       "mp-686465                     8                  12  \n",
       "mp-715558                    10                  12  \n",
       "mp-715572                     1                   5  \n",
       "mp-715614                    10                  12  \n",
       "mp-715811                    10                  12  \n",
       "mp-729507                     1                   5  \n",
       "mp-730040                     9                  15  \n",
       "mp-752471                     1                 146  \n",
       "mp-752890                     1                   2  \n",
       "mp-753108                     1                   9  \n",
       "mp-753140                     2                  12  \n",
       "mp-753851                     1                   5  \n",
       "mp-754705                     1                   9  \n",
       "mp-705312                     1                  33  \n",
       "mp-1410049                    8                  38  \n",
       "mp-1642632                    1                   2  \n",
       "mp-1402976                   25                  47  \n",
       "mp-1202027                   57                  61  \n",
       "mp-1207333                    2                  12  \n",
       "mp-1208912                   12                  14  \n",
       "mp-1210259                   12                  15  \n",
       "mp-1213882                   12                  14  \n",
       "mp-1218257                    1                   3  \n",
       "mp-1222451                    1                   8  \n",
       "mp-1224380                   38                  46  \n",
       "mp-1233136                    1                 146  \n",
       "mp-1233274                    1                   5  \n",
       "mp-1234239                    1                 146  \n",
       "mp-1192773                    9                  15  \n",
       "mp-1235580                    1                   8  \n",
       "mp-1236182                    1                   6  \n",
       "mp-1236188                    2                  12  \n",
       "mp-1246060                  152                 166  \n",
       "mp-1247560                    1                   7  \n",
       "mp-1252807                    1                   5  \n",
       "mp-1258196                    1                   3  \n",
       "mp-1260941                    1                  15  \n",
       "mp-1265172                    1                  26  \n",
       "mp-1407045                    2                  12  \n",
       "mp-1272971                    1                   2  \n",
       "mp-1273508                    1                   8  \n",
       "mp-1235635                    1                   8  \n",
       "mp-1191810                  191                 194  \n",
       "mp-1185567                    1                   8  \n",
       "mp-1181801                    1                   3  \n",
       "mp-1043118                    2                 148  \n",
       "mp-1044661                    1                   2  \n",
       "mp-1048044                    1                  81  \n",
       "mp-1079285                    6                  38  \n",
       "mp-1080508                    4                  31  \n",
       "mp-1100459                   65                  74  \n",
       "mp-1101699                    1                   5  \n",
       "mp-1101709                    1                   8  \n",
       "mp-1104259                   44                 119  \n",
       "mp-1104988                   12                  14  \n",
       "mp-1105110                   12                  14  \n",
       "mp-1134064                    1                   9  \n",
       "mp-1173030                    5                 115  \n",
       "mp-1176434                    1                   7  \n",
       "mp-1176530                   12                  15  \n",
       "mp-1176688                    8                  60  \n",
       "mp-1176706                   51                  57  \n",
       "mp-1176739                    1                   2  \n",
       "mp-1176913                    1                   9  \n",
       "mp-1177343                    1                   8  \n",
       "mp-1178130                    1                 155  \n",
       "mp-1178195                    1                   5  \n",
       "mp-1179688                   12                  71  \n",
       "mp-1180706                   12                  14  \n",
       "mp-1180725                    2                  15  \n",
       "mp-1273731                    1                   2  \n",
       "mp-1273900                    1                   2  \n",
       "mp-1271165                    1                  12  \n",
       "mp-998607                     1                   8  \n",
       "mp-1286142                    1                   2  \n",
       "mp-1286827                    1                   6  \n",
       "mp-1286870                    1                   5  \n",
       "mp-1281222                    1                   5  \n",
       "mp-1280608                    1                   5  \n",
       "mp-1280463                    1                   9  \n",
       "mp-1280055                    1                   8  \n",
       "mp-1291928                    1                   2  \n",
       "mp-1277622                    1                   2  \n",
       "mp-1277332                    2                  12  \n",
       "mp-1275887                    1                   8  \n",
       "mp-1285668                    1                   4  \n",
       "mp-1306042                    1                   8  \n",
       "mp-1275198                    1                   2  \n",
       "mp-1296462                    1                   9  \n",
       "mp-1285654                   36                  38  \n",
       "mp-1394463                    9                  15  \n",
       "mp-1392664                    8                  46  \n",
       "mp-1307814                    1                   9  \n",
       "mp-1325463                   40                  63  \n",
       "mp-1330148                    5                  15  \n",
       "mp-1274129                    1                  82  \n",
       "mp-1356129                    5                  24  \n",
       "mp-1386281                    8                 160  \n",
       "mp-756381                     5                 164  \n",
       "mp-1285988                    2                  12  \n",
       "mp-1178232                    2                  12  \n",
       "mp-1570791                    2                  12  \n",
       "mp-1291752                    2                  15  \n",
       "mp-765697                     8                  44  \n",
       "mp-1291817                    2                  15  \n",
       "mp-1307565                   12                  15  \n",
       "mp-765706                     2                  12  \n",
       "mp-1311816                    2                 148  \n",
       "mp-1176740                    2                  12  \n",
       "mp-780322                     2                  12  \n",
       "mp-1299584                    8                  12  \n",
       "mp-1301164                    2                  12  \n",
       "mp-18995                     12                  71  \n",
       "mp-1780502                    2                  15  \n",
       "mp-1306174                    2                  11  \n",
       "mp-861570                    12                 166  \n",
       "mp-504097                    12                 141  \n",
       "mp-2219207                    8                 160  \n",
       "mp-1272359                    2                  12  \n",
       "mp-1272257                    2                  12  \n",
       "mp-1271793                   12                 166  \n",
       "mp-1274527                   12                 166  \n",
       "mp-2234217                    5                  21  \n",
       "mp-1273482                    2                  15  \n",
       "mp-1274978                    5                  24  \n",
       "mp-2232275                   22                 119  \n",
       "mp-2218876                    2                  12  \n",
       "mp-558328                   157                 185  \n",
       "mp-1275338                    6                  31  \n",
       "mp-1275461                    2                  12  \n",
       "mp-1272680                    2                  12  \n",
       "mp-2665409                    2                  12  \n",
       "mp-1233672                    2                 148  \n",
       "mp-2226833                    2                  12  \n",
       "mp-31770                      9                  74  \n",
       "mp-552575                    25                  47  \n",
       "mp-1212290                    2                  10  \n",
       "mp-1281679                    6                  10  \n",
       "mp-2221678                    2                  15  \n",
       "mp-1284576                   10                  13  \n",
       "mp-1206588                    2                  12  \n",
       "mp-2219285                    8                  44  \n",
       "mp-1274025                    7                   9  \n",
       "mp-1276134                    8                  74  \n",
       "mp-552162                    15                  87  \n",
       "mp-850203                    44                  74  \n",
       "mp-756307                    14                 166  \n",
       "mp-2234128                   12                 166  \n",
       "mp-1247181                   12                  74  \n",
       "mp-1295190                   10                  12  \n",
       "mp-1218163                   21                  22  \n",
       "mp-1281584                   12                  15  \n",
       "mp-756601                    12                 166  \n",
       "mp-1080742                  136                 139  \n",
       "mp-1247489                   12                 166  "
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "df_stat[\n",
    "    (df_stat[\"number_moyopy_last\"] < df_stat[\"number_spglib_last\"]) & (df_stat[\"jaccard\"] < 1)\n",
    "].sort_values(\"jaccard\")"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "moyo",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.7"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}