diff --git a/cell_samples.csv b/cell_samples.csv
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+466906,1,1,1,1,2,1,1,1,1,2
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diff --git a/lab-svm.ipynb b/lab-svm.ipynb
index bbbfd6b..af92712 100644
--- a/lab-svm.ipynb
+++ b/lab-svm.ipynb
@@ -44,30 +44,555 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 2,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Collecting scikit-learn==0.23.1\n",
+ " Downloading scikit-learn-0.23.1.tar.gz (7.2 MB)\n",
+ "\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m7.2/7.2 MB\u001b[0m \u001b[31m3.9 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m00:01\u001b[0m00:01\u001b[0m\n",
+ "\u001b[?25h Installing build dependencies ... \u001b[?25lerror\n",
+ " \u001b[1;31merror\u001b[0m: \u001b[1msubprocess-exited-with-error\u001b[0m\n",
+ " \n",
+ " \u001b[31m×\u001b[0m \u001b[32mpip subprocess to install build dependencies\u001b[0m did not run successfully.\n",
+ " \u001b[31m│\u001b[0m exit code: \u001b[1;36m1\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m╰─>\u001b[0m \u001b[31m[486 lines of output]\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Ignoring numpy: markers 'python_version == \"3.6\" and platform_system != \"AIX\" and platform_python_implementation == \"CPython\"' don't match your environment\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Ignoring numpy: markers 'python_version == \"3.6\" and platform_system != \"AIX\" and platform_python_implementation != \"CPython\"' don't match your environment\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Ignoring numpy: markers 'python_version == \"3.7\" and platform_system != \"AIX\"' don't match your environment\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Ignoring numpy: markers 'python_version == \"3.6\" and platform_system == \"AIX\"' don't match your environment\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Ignoring numpy: markers 'python_version == \"3.7\" and platform_system == \"AIX\"' don't match your environment\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Ignoring numpy: markers 'python_version >= \"3.8\" and platform_system == \"AIX\"' don't match your environment\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Collecting setuptools\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Downloading setuptools-75.6.0-py3-none-any.whl.metadata (6.7 kB)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Collecting wheel\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Downloading wheel-0.45.1-py3-none-any.whl.metadata (2.3 kB)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Collecting Cython>=0.28.5\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Downloading Cython-3.0.11-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl.metadata (3.2 kB)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Collecting numpy==1.17.3\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Downloading numpy-1.17.3.zip (6.4 MB)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25l \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m0.0/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m?\u001b[0m eta \u001b[36m-:--:--\u001b[0m\n",
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+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m1.5/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.2 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:02\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m1.6/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.3 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:02\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m1.9/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:02\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m2.1/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.6 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m2.1/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.6 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m2.2/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.0 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:02\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m2.3/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.0 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:02\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m2.5/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.0 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m2.9/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.3 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m3.0/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.2 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m3.0/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.1 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m3.0/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m3.8 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m3.4/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.0 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m3.6/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.0 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m3.7/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.0 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m3.9/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.0 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m4.1/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.1 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m4.3/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.1 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m4.4/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.1 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m4.6/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.1 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m4.8/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.1 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m4.9/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.1 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m5.1/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.2 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m5.4/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.2 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━━━\u001b[0m \u001b[32m5.6/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.3 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━\u001b[0m \u001b[32m5.7/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.2 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━━\u001b[0m \u001b[32m5.9/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.2 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m \u001b[32m6.3/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m \u001b[32m6.4/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m6.4/6.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.3 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25h Preparing metadata (setup.py): started\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Preparing metadata (setup.py): finished with status 'done'\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Collecting scipy>=0.19.1\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Downloading scipy-1.14.1-cp312-cp312-macosx_10_13_x86_64.whl.metadata (60 kB)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25l \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m0.0/60.8 kB\u001b[0m \u001b[31m?\u001b[0m eta \u001b[36m-:--:--\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m60.8/60.8 kB\u001b[0m \u001b[31m1.5 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25hINFO: pip is looking at multiple versions of scipy to determine which version is compatible with other requirements. This could take a while.\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Downloading scipy-1.14.0-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl.metadata (60 kB)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25l \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m0.0/60.8 kB\u001b[0m \u001b[31m?\u001b[0m eta \u001b[36m-:--:--\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m60.8/60.8 kB\u001b[0m \u001b[31m1.8 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25h Downloading scipy-1.13.1-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl.metadata (60 kB)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25l \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m0.0/60.6 kB\u001b[0m \u001b[31m?\u001b[0m eta \u001b[36m-:--:--\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m51.2/60.6 kB\u001b[0m \u001b[31m19.8 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m60.6/60.6 kB\u001b[0m \u001b[31m1.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25h Downloading scipy-1.13.0-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl.metadata (60 kB)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25l \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m0.0/60.6 kB\u001b[0m \u001b[31m?\u001b[0m eta \u001b[36m-:--:--\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m60.6/60.6 kB\u001b[0m \u001b[31m1.9 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25h Downloading scipy-1.12.0-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl.metadata (60 kB)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25l \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m0.0/60.4 kB\u001b[0m \u001b[31m?\u001b[0m eta \u001b[36m-:--:--\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m60.4/60.4 kB\u001b[0m \u001b[31m1.7 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25h Downloading scipy-1.11.4-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl.metadata (60 kB)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25l \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m0.0/60.4 kB\u001b[0m \u001b[31m?\u001b[0m eta \u001b[36m-:--:--\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m20.5/60.4 kB\u001b[0m \u001b[31m5.6 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m51.2/60.4 kB\u001b[0m \u001b[31m1.7 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
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+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25h Downloading scipy-1.11.2-cp312-cp312-macosx_10_9_x86_64.whl.metadata (54 kB)\n",
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+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25hINFO: pip is still looking at multiple versions of scipy to determine which version is compatible with other requirements. This could take a while.\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Downloading scipy-1.11.1.tar.gz (56.0 MB)\n",
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+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━\u001b[0m \u001b[32m52.6/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.7 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━\u001b[0m \u001b[32m52.8/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━━\u001b[0m \u001b[32m53.0/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.5 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━\u001b[0m \u001b[32m53.2/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.5 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━\u001b[0m \u001b[32m53.4/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.5 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━\u001b[0m \u001b[32m53.6/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.5 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m\u001b[90m━\u001b[0m \u001b[32m53.7/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━\u001b[0m \u001b[32m54.0/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━\u001b[0m \u001b[32m54.2/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━\u001b[0m \u001b[32m54.4/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━\u001b[0m \u001b[32m54.5/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m\u001b[90m━\u001b[0m \u001b[32m54.6/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m \u001b[32m54.7/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m \u001b[32m54.9/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.3 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[90m╺\u001b[0m \u001b[32m55.2/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m \u001b[32m55.5/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.5 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m \u001b[32m55.6/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m \u001b[32m55.7/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m \u001b[32m56.0/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m \u001b[32m56.0/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m \u001b[32m56.0/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m \u001b[32m56.0/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m \u001b[32m56.0/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m \u001b[32m56.0/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[91m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\u001b[91m╸\u001b[0m \u001b[32m56.0/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m4.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m56.0/56.0 MB\u001b[0m \u001b[31m3.9 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[?25h Installing build dependencies: started\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Installing build dependencies: finished with status 'done'\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Getting requirements to build wheel: started\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Getting requirements to build wheel: finished with status 'done'\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Installing backend dependencies: started\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Installing backend dependencies: finished with status 'done'\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Preparing metadata (pyproject.toml): started\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m Preparing metadata (pyproject.toml): finished with status 'error'\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[1;31merror\u001b[0m: \u001b[1msubprocess-exited-with-error\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m×\u001b[0m \u001b[32mPreparing metadata \u001b[0m\u001b[1;32m(\u001b[0m\u001b[32mpyproject.toml\u001b[0m\u001b[1;32m)\u001b[0m did not run successfully.\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m│\u001b[0m exit code: \u001b[1;36m1\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m╰─>\u001b[0m \u001b[31m[54 lines of output]\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m \u001b[36m\u001b[1m+ meson setup /private/var/folders/4k/80dptcl93wn3tj14ld1zdd280000gn/T/pip-install-t0dcqrkp/scipy_ae36914eedce4c428fd25b9c59f055d8 /private/var/folders/4k/80dptcl93wn3tj14ld1zdd280000gn/T/pip-install-t0dcqrkp/scipy_ae36914eedce4c428fd25b9c59f055d8/.mesonpy-spe61fwh/build -Dbuildtype=release -Db_ndebug=if-release -Db_vscrt=md --native-file=/private/var/folders/4k/80dptcl93wn3tj14ld1zdd280000gn/T/pip-install-t0dcqrkp/scipy_ae36914eedce4c428fd25b9c59f055d8/.mesonpy-spe61fwh/build/meson-python-native-file.ini\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m The Meson build system\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Version: 1.6.0\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Source dir: /private/var/folders/4k/80dptcl93wn3tj14ld1zdd280000gn/T/pip-install-t0dcqrkp/scipy_ae36914eedce4c428fd25b9c59f055d8\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Build dir: /private/var/folders/4k/80dptcl93wn3tj14ld1zdd280000gn/T/pip-install-t0dcqrkp/scipy_ae36914eedce4c428fd25b9c59f055d8/.mesonpy-spe61fwh/build\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Build type: native build\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Project name: SciPy\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Project version: 1.11.1\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m C compiler for the host machine: cc (clang 15.0.0 \"Apple clang version 15.0.0 (clang-1500.3.9.4)\")\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m C linker for the host machine: cc ld64 1053.12\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m C++ compiler for the host machine: c++ (clang 15.0.0 \"Apple clang version 15.0.0 (clang-1500.3.9.4)\")\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m C++ linker for the host machine: c++ ld64 1053.12\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Cython compiler for the host machine: cython (cython 0.29.37)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Host machine cpu family: x86_64\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Host machine cpu: x86_64\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Program python found: YES (/opt/anaconda3/bin/python)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Did not find pkg-config by name 'pkg-config'\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Found pkg-config: NO\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Run-time dependency python found: YES 3.12\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Program cython found: YES (/private/var/folders/4k/80dptcl93wn3tj14ld1zdd280000gn/T/pip-build-env-f5kvdc80/overlay/bin/cython)\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Compiler for C supports arguments -Wno-unused-but-set-variable: YES\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Compiler for C supports arguments -Wno-unused-function: YES\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Compiler for C supports arguments -Wno-conversion: YES\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Compiler for C supports arguments -Wno-misleading-indentation: YES\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Library m found: YES\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m ../../meson.build:82:0: ERROR: Unknown compiler(s): [['gfortran'], ['flang-new'], ['flang'], ['nvfortran'], ['pgfortran'], ['ifort'], ['ifx'], ['g95']]\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m The following exception(s) were encountered:\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `gfortran --help` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'gfortran'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `gfortran --version` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'gfortran'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `gfortran -V` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'gfortran'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `flang-new --help` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'flang-new'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `flang-new --version` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'flang-new'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `flang-new -V` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'flang-new'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `flang --help` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'flang'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `flang --version` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'flang'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `flang -V` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'flang'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `nvfortran --help` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'nvfortran'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `nvfortran --version` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'nvfortran'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `nvfortran -V` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'nvfortran'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `pgfortran --help` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'pgfortran'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `pgfortran --version` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'pgfortran'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `pgfortran -V` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'pgfortran'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `ifort --help` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'ifort'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `ifort --version` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'ifort'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `ifort -V` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'ifort'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `ifx --help` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'ifx'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `ifx --version` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'ifx'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `ifx -V` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'ifx'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `g95 --help` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'g95'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `g95 --version` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'g95'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m Running `g95 -V` gave \"[Errno 2] No such file or directory: 'g95'\"\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m A full log can be found at /private/var/folders/4k/80dptcl93wn3tj14ld1zdd280000gn/T/pip-install-t0dcqrkp/scipy_ae36914eedce4c428fd25b9c59f055d8/.mesonpy-spe61fwh/build/meson-logs/meson-log.txt\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m[end of output]\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[1;35mnote\u001b[0m: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[1;31merror\u001b[0m: \u001b[1mmetadata-generation-failed\u001b[0m\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m×\u001b[0m Encountered error while generating package metadata.\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m╰─>\u001b[0m See above for output.\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[1;35mnote\u001b[0m: This is an issue with the package mentioned above, not pip.\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[1;36mhint\u001b[0m: See above for details.\n",
+ " \u001b[31m \u001b[0m \u001b[31m[end of output]\u001b[0m\n",
+ " \n",
+ " \u001b[1;35mnote\u001b[0m: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.\n",
+ "\u001b[?25h\u001b[1;31merror\u001b[0m: \u001b[1msubprocess-exited-with-error\u001b[0m\n",
+ "\n",
+ "\u001b[31m×\u001b[0m \u001b[32mpip subprocess to install build dependencies\u001b[0m did not run successfully.\n",
+ "\u001b[31m│\u001b[0m exit code: \u001b[1;36m1\u001b[0m\n",
+ "\u001b[31m╰─>\u001b[0m See above for output.\n",
+ "\n",
+ "\u001b[1;35mnote\u001b[0m: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.\n"
+ ]
+ }
+ ],
"source": [
- "#!pip install scikit-learn==0.23.1"
+ "!pip install scikit-learn==0.23.1"
]
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 1,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "ename": "ModuleNotFoundError",
+ "evalue": "No module named 'piplite'",
+ "output_type": "error",
+ "traceback": [
+ "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+ "\u001b[0;31mModuleNotFoundError\u001b[0m Traceback (most recent call last)",
+ "Cell \u001b[0;32mIn[1], line 1\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mimport\u001b[39;00m \u001b[38;5;21;01mpiplite\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 2\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mawait\u001b[39;00m piplite\u001b[38;5;241m.\u001b[39minstall([\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mpandas\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m])\n\u001b[1;32m 3\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mawait\u001b[39;00m piplite\u001b[38;5;241m.\u001b[39minstall([\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mmatplotlib\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m])\n",
+ "\u001b[0;31mModuleNotFoundError\u001b[0m: No module named 'piplite'"
+ ]
+ }
+ ],
"source": [
"import piplite\n",
"await piplite.install(['pandas'])\n",
"await piplite.install(['matplotlib'])\n",
"await piplite.install(['numpy'])\n",
"await piplite.install(['scikit-learn'])\n",
- "await piplite.install(['scipy'])\n"
+ "await piplite.install(['scipy'])\n",
+ "#ignore"
]
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 3,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
@@ -93,7 +618,9 @@
" response = await pyfetch(url)\n",
" if response.status == 200:\n",
" with open(filename, \"wb\") as f:\n",
- " f.write(await response.bytes())\n"
+ " f.write(await response.bytes())\n",
+ "\n",
+ "#ignore\n"
]
},
{
@@ -131,7 +658,27 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 11,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import requests\n",
+ "def download_file(url, filename):\n",
+ " # Send an HTTP request to the URL\n",
+ " response = requests.get(url)\n",
+ " # Check if the request was successful (status code 200)\n",
+ " if response.status_code == 200:\n",
+ " # Write the content of the response to the file in binary mode\n",
+ " with open(filename, \"wb\") as f:\n",
+ " f.write(response.content)\n",
+ " print(f\"File downloaded: {filename}\")\n",
+ " else:\n",
+ " print(f\"Failed to download file. Status code: {response.status_code}\")\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 7,
"metadata": {
"button": false,
"new_sheet": false,
@@ -142,7 +689,8 @@
"outputs": [],
"source": [
"#Click here and press Shift+Enter\n",
- "path=\"https://cf-courses-data.s3.us.cloud-object-storage.appdomain.cloud/IBMDeveloperSkillsNetwork-ML0101EN-SkillsNetwork/labs/Module%203/data/cell_samples.csv\""
+ "\n",
+ "path=\"https://cf-courses-data.s3.us.cloud-object-storage.appdomain.cloud/IBMDeveloperSkillsNetwork-ML0101EN-SkillsNetwork/labs/Module%203/data/cell_samples.csv\"\n"
]
},
{
@@ -160,16 +708,24 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 12,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "File downloaded: cell_samples.csv\n"
+ ]
+ }
+ ],
"source": [
- "await download(path, \"cell_samples.csv\")"
+ "download = download_file(path, \"cell_samples.csv\")"
]
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 13,
"metadata": {
"button": false,
"new_sheet": false,
@@ -177,7 +733,137 @@
"read_only": false
}
},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/html": [
+ "\n",
+ "\n",
+ "
\n",
+ " \n",
+ " \n",
+ " ID \n",
+ " Clump \n",
+ " UnifSize \n",
+ " UnifShape \n",
+ " MargAdh \n",
+ " SingEpiSize \n",
+ " BareNuc \n",
+ " BlandChrom \n",
+ " NormNucl \n",
+ " Mit \n",
+ " Class \n",
+ " \n",
+ " \n",
+ " \n",
+ " \n",
+ " 0 \n",
+ " 1000025 \n",
+ " 5 \n",
+ " 1 \n",
+ " 1 \n",
+ " 1 \n",
+ " 2 \n",
+ " 1 \n",
+ " 3 \n",
+ " 1 \n",
+ " 1 \n",
+ " 2 \n",
+ " \n",
+ " \n",
+ " 1 \n",
+ " 1002945 \n",
+ " 5 \n",
+ " 4 \n",
+ " 4 \n",
+ " 5 \n",
+ " 7 \n",
+ " 10 \n",
+ " 3 \n",
+ " 2 \n",
+ " 1 \n",
+ " 2 \n",
+ " \n",
+ " \n",
+ " 2 \n",
+ " 1015425 \n",
+ " 3 \n",
+ " 1 \n",
+ " 1 \n",
+ " 1 \n",
+ " 2 \n",
+ " 2 \n",
+ " 3 \n",
+ " 1 \n",
+ " 1 \n",
+ " 2 \n",
+ " \n",
+ " \n",
+ " 3 \n",
+ " 1016277 \n",
+ " 6 \n",
+ " 8 \n",
+ " 8 \n",
+ " 1 \n",
+ " 3 \n",
+ " 4 \n",
+ " 3 \n",
+ " 7 \n",
+ " 1 \n",
+ " 2 \n",
+ " \n",
+ " \n",
+ " 4 \n",
+ " 1017023 \n",
+ " 4 \n",
+ " 1 \n",
+ " 1 \n",
+ " 3 \n",
+ " 2 \n",
+ " 1 \n",
+ " 3 \n",
+ " 1 \n",
+ " 1 \n",
+ " 2 \n",
+ " \n",
+ " \n",
+ "
\n",
+ "
"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
"source": [
"ax = cell_df[cell_df['Class'] == 4][0:50].plot(kind='scatter', x='Clump', y='UnifSize', color='DarkBlue', label='malignant');\n",
"cell_df[cell_df['Class'] == 2][0:50].plot(kind='scatter', x='Clump', y='UnifSize', color='Yellow', label='benign', ax=ax);\n",
@@ -221,9 +918,31 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 15,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "ID int64\n",
+ "Clump int64\n",
+ "UnifSize int64\n",
+ "UnifShape int64\n",
+ "MargAdh int64\n",
+ "SingEpiSize int64\n",
+ "BareNuc object\n",
+ "BlandChrom int64\n",
+ "NormNucl int64\n",
+ "Mit int64\n",
+ "Class int64\n",
+ "dtype: object"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 15,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
"source": [
"cell_df.dtypes"
]
@@ -237,9 +956,31 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 16,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "ID int64\n",
+ "Clump int64\n",
+ "UnifSize int64\n",
+ "UnifShape int64\n",
+ "MargAdh int64\n",
+ "SingEpiSize int64\n",
+ "BareNuc int64\n",
+ "BlandChrom int64\n",
+ "NormNucl int64\n",
+ "Mit int64\n",
+ "Class int64\n",
+ "dtype: object"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 16,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
"source": [
"cell_df = cell_df[pd.to_numeric(cell_df['BareNuc'], errors='coerce').notnull()]\n",
"cell_df['BareNuc'] = cell_df['BareNuc'].astype('int')\n",
@@ -248,9 +989,24 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 17,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([[ 5, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 1],\n",
+ " [ 5, 4, 4, 5, 7, 10, 3, 2, 1],\n",
+ " [ 3, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 1],\n",
+ " [ 6, 8, 8, 1, 3, 4, 3, 7, 1],\n",
+ " [ 4, 1, 1, 3, 2, 1, 3, 1, 1]])"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 17,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
"source": [
"feature_df = cell_df[['Clump', 'UnifSize', 'UnifShape', 'MargAdh', 'SingEpiSize', 'BareNuc', 'BlandChrom', 'NormNucl', 'Mit']]\n",
"X = np.asarray(feature_df)\n",
@@ -266,9 +1022,20 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 18,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "array([2, 2, 2, 2, 2])"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 18,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
"source": [
"cell_df['Class'] = cell_df['Class'].astype('int')\n",
"y = np.asarray(cell_df['Class'])\n",
@@ -291,9 +1058,18 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 19,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Train set: (546, 9) (546,)\n",
+ "Test set: (137, 9) (137,)\n"
+ ]
+ }
+ ],
"source": [
"X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=4)\n",
"print ('Train set:', X_train.shape, y_train.shape)\n",
@@ -325,9 +1101,427 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 20,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/html": [
+ "SVC() In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook. "
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
"source": [
"# Compute confusion matrix\n",
"cnf_matrix = confusion_matrix(y_test, yhat, labels=[2,4])\n",
@@ -435,9 +1669,20 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 25,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "0.9639038982104676"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 25,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
"source": [
"from sklearn.metrics import f1_score\n",
"f1_score(y_test, yhat, average='weighted') "
@@ -452,9 +1697,20 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 26,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "0.9444444444444444"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 26,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
"source": [
"from sklearn.metrics import jaccard_score\n",
"jaccard_score(y_test, yhat,pos_label=2)"
@@ -470,11 +1726,26 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": null,
+ "execution_count": 27,
"metadata": {},
- "outputs": [],
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Avg F1-score: 0.9639\n",
+ "Jaccard score: 0.9444\n"
+ ]
+ }
+ ],
"source": [
- "# write your code here\n"
+ "# write your code here\n",
+ "clf2 = svm.SVC(kernel=\"linear\")\n",
+ "clf2.fit(X_train, y_train) \n",
+ "yhat2 = clf2.predict(X_test)\n",
+ "print(\"Avg F1-score: %.4f\" % f1_score(y_test, yhat2, average='weighted'))\n",
+ "print(\"Jaccard score: %.4f\" % jaccard_score(y_test, yhat2,pos_label=2))\n",
+ "\n"
]
},
{
@@ -505,7 +1776,7 @@
],
"metadata": {
"kernelspec": {
- "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
+ "display_name": "base",
"language": "python",
"name": "python3"
},
@@ -519,7 +1790,7 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
- "version": "3.11.8"
+ "version": "3.12.4"
}
},
"nbformat": 4,