如何用numpy用pandas列表解线性方程
NumPy和Pandas是Python中常用的数据处理库，可以用于解决线性方程组的问题。下面是使用NumPy和Pandas解线性方程的步骤：
- 导入NumPy和Pandas库：
import numpy as np
import pandas as pd- 创建线性方程组的系数矩阵A和常数向量b：
A = np.array([[2, 3], [4, 1]])
b = np.array([8, 10])- 使用NumPy的线性代数模块（np.linalg）中的solve函数求解线性方程组：
x = np.linalg.solve(A, b)- 打印解x：
print("解x的值为：", x)以上代码使用NumPy的solve函数直接求解线性方程组的解x。
另外，Pandas库主要用于数据处理和分析，不直接提供解线性方程的函数。但可以使用Pandas的DataFrame来表示线性方程组的系数矩阵A和常数向量b，然后使用NumPy的solve函数求解。
示例代码如下：
# 创建DataFrame表示系数矩阵A和常数向量b
df = pd.DataFrame([[2, 3, 8], [4, 1, 10]], columns=['x1', 'x2', 'b'])
# 提取系数矩阵A和常数向量b
A = df[['x1', 'x2']].values
b = df['b'].values
# 使用NumPy的solve函数求解线性方程组
x = np.linalg.solve(A, b)
# 打印解x
print("解x的值为：", x)这样，我们就可以使用NumPy和Pandas来解决线性方程组的问题了。
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1回答
Numpy:奇异矩阵
、、、
我试图用NumPy计算X'X形式的矩阵的逆，如下所示。
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/jianghaochu/data/master/x.csv')
X = np.array(df)
X.shape # returns (92, 18)
np.linalg.det(np.matmul(X.transpose(), X)) # returns 8.029863818629298
np.linalg.matrix_rank(np.matmul(X.transpose(), X)) # retur
浏览 5提问于2020-03-20得票数 3
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我已经搜索了几个小时了，整整一天我都在研究如何用Python生成一个枢轴表。我对蟒蛇很陌生，所以请容忍我。
我想要的是获取一个csv文件，提取第一列，并使用该列中数字的计数或频率生成一个枢轴表，然后排序降序。
import pandas
import numpy
from numpy import recfromtxt
a = recfromtxt('1.csv', skiprows=1, usecols=0, delimiter=',')
print a
^我得到的是第一列的清单2 2 2 6 7
我需要的是导出2列
2-3
6-1
7-1
浏览 1提问于2013-10-16得票数 1
以下是示例代码。
import pandas as pd, numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10, 1)), columns=list('A'))
我有一个列表dl=0,2,3,4,7
在list指定的索引位置，我希望将A列设置为"Yes“。
以下代码可以正常工作
df.loc[dl,'A']='Yes'
对于不在索引中的列值，如何用“No”填充“A”列？如果这是一个重复的帖子，请原谅。
浏览 89提问于2019-05-29得票数 1
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1回答
我有一个pandas.DataFrame，其中一个列作为图像。该列的每一行都是作为2d numpy.array的图像。我用DataFrame将csv文件保存到pandas.DataFrame.to_csv()中。但是，当我打开csv文件时，列变成字符串而不是numpy.array。
如何读取csv文件并保存numpy.array
浏览 0提问于2017-03-13得票数 11
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1回答
我只想知道如何将一列dataframe的所有元素设置为Pandas中的数组。
就像这样，第一栏和第二栏
a b c d one two
0 1 2 3 4 [1, 2] [1, 2]
1 2 2 3 4 [2, 2] [2, 2]
2 3 2 3 4 [3, 2] [3, 2]
我试过了，但只有这样：
d['one']=[[1,2],[2,2],[3,2]]
如果我想使用numpy数组而不是python内置数组，比如：
d['one']=np.array([[1,2],[2,2],[3,2]])
它涉及到：
a b c d one two
0
浏览 0提问于2019-03-22得票数 2
我有一个简单的HDF5文件(由PyTables创建)，它有10列和100000行。对于每个值，我必须应用一个简单的线性方程，每列都有不同的参数，并将其写入CSV。
我天真的做法是绕着桌子转：
for row in table.iterrows():
print "%f,%f,..." % (row['a'] * 1.0 + 2.0, row['b'] * 3.0 + 4.0, ...)
但是，我想知道，选择这些列并以这种方式计算它们，然后迭代生成的数组是否会更有效：
a = numpy.add(numpy.multiply(table.c
浏览 5提问于2014-09-01得票数 0
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我知道我可以在Pandas中的groupby上生成一个类似SQL的求和。
output = pd.read_csv("file.csv").groupby(['cat1', 'cat2']).sum()
我希望将此输出作为numpy数组，但当我尝试output.as_matrix()或output.values时，它们只提供聚合和列。如何用cat1、cat2和和作为一个numpy数组得到矩阵？
例如，output可能类似于
Cat1 Cat2 Sum
---- ---- ---
Mon Sunny 25
Tue Rainy 15
Su
浏览 0提问于2018-07-02得票数 0
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在绘制整个列都填充了NaN的切片DataFrame时，我遇到了一些问题。
怎么回事：
pandas.DataFrame(
dict(
A=pandas.Series([np.NaN]*32),
B=pd.Series(range(-1,32))
)
).plot()
不同于：
#Ugly fix
pandas.DataFrame(
dict(
A=pandas.Series( [0] + [numpy.NaN]*32),
B=pd.Series(range(-1,32))
)
).plot()
通过
浏览 1提问于2012-07-27得票数 0
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2回答
我有这样一个Dataframe (列不是并排的)：
Num A Num B Num C Marked
0 213 314 512
1 612 516 713
2 613 678 125
3 163 813 312
和一个像list = [612,813,512,713]这样的列表
现在我想比较一下，如果在dataframe中存在来自列表的值，然后用1标记它，用0标记它，这样输出是：
Num A Num B Num C Marked
0 213 314 512 1
1 612 516 713 1
2 613
浏览 6提问于2021-12-13得票数 0
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注:我在一段时间前就做了这件事，从那以后我学到了更多，足以理解为什么我所要求的是不现实的。在问这个问题之前，我也应该对同情做更多的研究。
我想要创建一个程序，输入一个线性方程或线性方程组作为字符串，作为回报，您输入的变量的值如下：
equation = input('Expression: ')
# Code to solve your linear equation here
print(answer)
为了明确起见，我希望能够解决像x+5=10这样的问题，或者像2x+3y=29这样的问题，并得到一个类似"5"或"4，7"的输出。
我试过搜索多
浏览 0提问于2021-02-24得票数 0
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我有一个Pandas DataFrame，它的列用Python tuples标记。
这些列标签元组可以不包含任何内容。
当我尝试使用以下任一方法向数据框添加列时，标记元组中的None被隐式转换为numpy.nan。
方法1-使用dataframe[ NewColumn ] = ...语法添加列
>>> import pandas
>>> df = pandas.DataFrame()
>>> column_label = ( 'foo', None )
>>> df[column_label] = [ 1,
浏览 1提问于2016-01-05得票数 1
我正在寻找稀疏矩阵(scipy.sparse.csc_matrix)中包含非零元素的第一列。实际上，从i-th开始的第一列包含一个非零元素。
这是某种类型的线性方程解算器的一部分。对于稠密矩阵，我有以下结论：(相关行是pcol = ...)
import numpy
D = numpy.matrix([[1,0,0],[2,0,0],[3,0,1]])
i = 1
pcol = i + numpy.argmax(numpy.any(D[:,i:], axis=0))
if pcol != i:
# Pivot columns i, pcol
D[:,[i,pcol]] =
浏览 0提问于2015-06-15得票数 2
我知道如何用numpy来求解基本的线性矩阵方程。
但是，我有一个矩阵A，方程A^2 + xA + yI = 0，其中x和y不是向量，而是标量。I是单位矩阵，0是维数匹配A的零矩阵。
对于小型矩阵来说，这是一个非常简单的方法(当然，假设存在一个解决方案)，但是我正在练习一个编码面试，并希望用python来解决类似的问题。也许给出的矩阵很大..。
下面是一个样本矩阵A，它得到解x=-2，y=1：
np.array([[1,1,0],
[0,1,0]
[0,0,1]]
在纸上，这与解线性方程组x= -2和x+y=-1一样容易。我所面临的问题是将上述形式的方程解
浏览 4提问于2020-02-22得票数 1
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1回答
使用Python创建非线性回归
、、、、
我有一个简单的数据；
x = numpy.array([1,2,3,
4,5,6,
7,8,9,
10,11,12,
13,14,15,
16,17,18,
19,20,21,
22,23,24])
y = numpy.array([2149,2731,3397,
3088,2928,2108,
浏览 4提问于2013-12-07得票数 2
我编写了以下模块myinit.py：
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
复制到搜索路径。
sudo cp init.py /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/myinit.py
现在进入我的python与cmd中python的交互环境。
import myinit
dir(pd)
NameError: name 'pd' is not defined
dir(pandas)
NameError: name 'pandas'
浏览 1提问于2020-01-19得票数 0
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4回答
熊猫Lambda功能的南支持
、、、、
我试图在Pandas中编写一个lambda函数，检查Col1是否是Nan，如果是，则使用另一列的数据。我很难让代码(下面)正确编译/执行。
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({ 'Col1' : [1,2,3,np.NaN], 'Col2': [7, 8, 9, 10]})
df2=df.apply(lambda x: x['Col2'] if x['Col1'].isnull() else x['Col1'], axis=1)
有没有
浏览 1提问于2017-05-19得票数 14
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1回答
我正在尝试用python从一个Numpy数组创建一个数据透视表。我做了很多研究，但我找不到一个直接的解决方案。我知道你可以用Pandas来做，但我在安装它时遇到了问题--但肯定有一种方法可以在没有Pandas的情况下完成。我的Numpy数组是
[[ 4057 8 1374]
[ 4057 9 759]
[ 4057 11 96]
...,
[89205 16 146]
[89205 17 154]
[89205 18 244]]
我需要一个透视表，其中行是第一列，列是第二列，值是第三列。请帮帮我！
谢谢
浏览 1提问于2013-06-11得票数 6
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1回答
使用如下所示的多级列创建Pandas数据格式非常简单：
import numpy as np
import pandas as pd
dat = np.random.randn(5, 4)
header = pd.MultiIndex.from_product([['Truck','Car'],
['Speed','Position']],
names=['','
浏览 3提问于2021-06-08得票数 1
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2回答
我将pandas数据帧的一部分转换为numpy数组，并希望用列的平均值填充它的值，类似于我在pandas中执行以下操作： df.fillna(df.mean(), inplace = True) 到目前为止，我唯一能做到的方法就是对列进行迭代。还有别的办法吗？ 谢谢!
浏览 11提问于2021-09-18得票数 2
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如何在pandas数据帧中将一列的所有行转换为numpy数组格式？示例数据帧：
df=pd.DataFrame({
"actual":["1,0,0,1","0,0,1,0"],
"predicted":["[1,0,0,0]","[0,1,1,1]"]
})
理想数据帧：
我尝试使用下面的代码将actual列转换为数组格式，但失败了。
df['actual']=df.actual(lambda x: np.array([int
浏览 17提问于2021-05-16得票数 0
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2回答
我有一个线性方程，我试图用Python来处理它。这个线性方程列在一个列表中。
z=['i=(6040.66194238063)+(51.7296373326464*a)+(41.7319764455748*b)+(-193.993966414084*c)+(-215.670960526368*d)+(-531.841753178744*e)+(5047.1039987166*f)+(3925.37115184923*g)+(77.7712765761365*h)']
我想找到一种方法来构建一个包含所有常量的列表。
浏览 1提问于2014-06-20得票数 1
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我正在使用Scitkit-learn (0.20.0)处理一些统计示例，并试图在使用Seaborn (0.9.0)时绘制一些东西。当我试图绘制使用Pandas的concat()函数组合的数据集时，我经常会遇到错误。
下面是我所能构建的最起码的例子：
import numpy
import pandas
import seaborn
X = numpy.array([[-1, -1, "A"]])
P = numpy.array([[-0.8, -1]])
data_x = pandas.DataFrame(X, columns=('x','y'
浏览 4提问于2018-10-22得票数 4
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我在Dash中有一个pandas dataframe，它在返回到html.Div()之前使用下面的函数转换成HTML - def generate_table(dataframe, max_rows=10):
return html.Table(
# Header
[html.Tr([html.Th(col) for col in dataframe.columns])] +
# Body
[html.Tr([
html.Td(dataframe.iloc[i][col]) for col in
浏览 49提问于2020-10-04得票数 0
回答已采纳
我编写了一个熊猫函数，它运行良好(代码的第二行)。当我试图将函数的输出分配给数据格式中的列时，我会得到一个错误TypeError: unhashable type: 'list'
我在下面的函数中发布了一个，并使用了这个问题的答案中所示的方法。但它还是失败了
import pandas as pd
import numpy as np
def benford_function(value):
if value == '':
return []
if ("." in value):
before
浏览 0提问于2018-04-24得票数 0
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1回答
获取某些元素的错误
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.signal import argrelextrema
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
#Import our historical data
data = pd.read_csv('Data/sample.csv')
data.columns = [['Date','open','high','low','close
浏览 5提问于2019-11-01得票数 0
1回答
我有一个带有一系列numpy的ints数组。我想用本系列中缺少的值填充0s。
最初，我在pandas数据格式的列中有这些值，但为了简单起见，我决定使用numpy数组来发布这个问题。
>>> a = np.array([15, 25, 0, 45, 0, 0, 75, 85])
>>> a
>>> array([15, 25, 0, 45, 0, 0, 75, 85])
我要输出，
>>> array([15, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85])
我想在不使用循环的情况下解决这个问题，因为
浏览 1提问于2020-05-05得票数 0
回答已采纳
sort已弃用，因此不再工作。
我想对每一行中的列进行排序，即保持行的顺序不变，但对列进行排序。下面给了我一个KeyError。
import numpy as np
import pandas as pd
n = 100
np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, (1000, n)), columns=[f"x{i}" for i in range(n)])
df.sort_values(by=df.columns.tolist(), axis=1, inplace=True)
>>
浏览 6提问于2021-07-14得票数 0
1回答
我正在尝试使用python从excel文件中提取某些列，我需要自动化的过程，而不是复制和粘贴。一些列名被重复以显示不同类型的数据，例如。Jan-Dec重复了几次。我基本上需要B，C，I，L和EW:FM列，但我不知道如何用pandas写这些。我是python的新手，任何帮助都将不胜感激。
代码：
import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_excel('path', sheet_name="1. Sheet_name")
print(data)
header=data.iloc[5]
data=dat
浏览 0提问于2020-06-20得票数 1
1回答
我的问题非常接近于这个：
我用'pyarrow‘引擎把csv文件转换成了拼板。当我读取文件时，发现了一个架构错误。与前面的问题不同，似乎有些拼花文件添加了新列，而不是原始文件中的列。
ddf = dd.read_parquet('snappywork',
columns = colnames
)
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 2, in <module>
浏览 0提问于2019-07-20得票数 1
我有一个熊猫数据框架df，我使用下面的代码来创建数据框架
import numpy as np
import pandas as pd
data = np.array([11234466, 77777777, 12345678, 23452345])
data1 = np.array([99999999, 66666666, 44332211, 56781234])
df=pd.DataFrame({'A' : [data.tolist()]})
df1=pd.DataFrame({'A' : [data1.tolist()]})
df=pd.concat([d
浏览 3提问于2018-01-07得票数 1
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我有一个pandas数据框，其中一列包含带有前导零的数据。我想通过保留前导零来导出CSV格式的数据框。所以我尝试了下面的代码
import numpy as np
import pandas as pd
import os
os.chdir(path)
x=np.array(['0134','0567','0012','0009'])
df=pd.DataFrame(x,columns=['Test'])
df.dtypes
df.Test=df.Test.astype("str")
df.to_
浏览 0提问于2019-06-11得票数 1
1回答
我有一个数据帧和nparray，如下所示 import pandas as pd
import numpy as np
dic = {'A': {0: 0.9, 1: "NaN", 2: 1.8, 3: "NaN"},
'C': {0: 0.1, 1: 2.8, 2: -0.1, 3: 0.5},
'B': {0: 0.7, 1: -0.6, 2: -0.1, 3: -0.1},}
df=pd.DataFrame(dic)
print(df)
A C B
0
浏览 42提问于2020-03-28得票数 1
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我刚从Pandas 0.11升级到0.13.0rc1。升级导致了一个与Series.fillna()相关的错误。
>>> df
sales net_pft
STK_ID RPT_Date
600809 20060331 5.8951 1.1241
20060630 8.3031 1.5464
20060930 11.9084 2.2990
20061231 NaN 2.6060
20070331 5.912
浏览 0提问于2013-12-17得票数 4
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4回答
交叉张贴在上
我正在为我的python3.9lambda使用AWS放大器和pipenv。我试着用熊猫来创建一个数据，做一些处理，并将它写回CSV，以进行sagemaker推断。
复制代码示例：
import pandas as pd
(代码在此之后立即失败)
错误消息：
以下是完整的错误消息：
[ERROR] Runtime.ImportModuleError: Unable to import module 'index':
IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!
Import
浏览 5提问于2021-08-28得票数 1
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4回答
我有一个numpy 2D数组，它的形状是(4898, )，其中每一行中的元素用一个分号分隔，但仍然存储在一个列中，而不是多个列中(希望得到的结果)。如何在2D数组的每个数组中出现分号时创建一个分隔符。为此，我编写了以下Python脚本，但它会引发错误。
stochastic_gradient_descent_winequality.py
import numpy
import pandas
if __name__ == '__main__' :
with open('winequality-white.csv', 'r') as f_
浏览 5提问于2017-05-26得票数 5
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2回答
考虑第1行上的复数数学函数: f(x) = sin(x / 5) * exp(x / 10) +5* exp(-x / 2)
N次多项式(w_0 + w_1 x+ w_2 x^2 +.+ w_n x^n)是由n+1不同的点唯一定义的。这意味着它的系数w_0 .w_n可由下列线性方程组确定：
其中x_1，.，x_n，x_ {n + 1}是多项式通过的点，由f (x_1)，.，f (x_n)，f (x_ {n + 1}) -在这些点必须取的值。
我试图为三次多项式构造一个线性方程组(即指定系数矩阵A和自由向量b)，它必须与函数f在点1、4、10和15处重合。用scipy.lin
浏览 2提问于2017-05-29得票数 3
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1回答
我目前正在努力用python解线性方程组。我尝试过使用numpy.linalg.solve，但它似乎只适用于正方形数组，而我的并非如此。是否有其他我不知道的函数可以用来解决我的系统，或者我应该在这里尝试实现一些不同的方法？提前谢谢。
浏览 3提问于2013-06-14得票数 4
我只想在dataframe中的int数据类型上执行log2转换，而不丢失第一列和第一行中的(字符串)标签 ? 在excel中，转换后的结果如下所示 ? 请建议我如何用python编码，因为由于字符串的存在，我使用简单的np.log2()转换时出错 代码： import pandas as pd
import numpy as np
data1 = pd.read_excel("#here i mention Path Of ExcelFile")
data2 = np.log2(data1) 错误： AttributeError: 'str'
浏览 9提问于2021-11-02得票数 1
1回答
我在探索如何添加一个新列，并从其他列中计算值。
假设'small‘是一个值小于5的列，我想将这个信息记录在一个名为'small’的新列中，如果这个列的值为1，则该列的值为0。
我知道你可以用这样的矮胖来做：
import pandas as pd
import numpy as np
rawData = pd.read_csv('data.csv', encoding = 'ISO-8859-1')
rawData['small'] = np.where(rawData['value'] < 5, '
浏览 0提问于2018-03-24得票数 1
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2回答
我所做的工作如下：
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
client = Client()
raw_data_df = dd.read_csv('dataset/nyctaxi/nyctaxi/*.csv', assume_missing=True, parse_dates=['tpep_pickup_datetime', 'tpep_dropoff_datetime'])
dataset是从Mathew所做的演示中提取出来的，并被用作dask data
浏览 0提问于2018-07-20得票数 2
回答已采纳
我正在尝试在pandas数据帧中创建一个新列，然后根据条件格式分配一个整数值。下面是一个例子：
如果((a > 1) & (a < 5))取值10，如果((a >= 5) & (a < 10))取值24，如果((a > 10) & (a < 5))取值57
其中'a‘是数据帧中的另一列。
有没有办法在不创建函数的情况下用pandas/numpy来做这件事？我尝试了几种不同的方法，但都不起作用。
浏览 2提问于2017-12-03得票数 0
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我是python和pandas的新手，你能告诉我是否有可能解组和解轴这样的数据框架？
源数据中的组位于唯一由前缀空格标记的列中，如下所示
import pandas as pd
import numpy
df = pd.DataFrame([
['Costs', numpy.nan, numpy.nan, numpy.nan],
[' Vehicles', numpy.nan, numpy.nan, numpy.nan],
[' Cars', numpy.nan, numpy.nan, numpy.nan],
浏览 0提问于2020-01-27得票数 2
4回答
如何乘以列表列表的位置
、、、、
如何将此列表与python相乘：
A = [ [0.45, 0.89, 0.91],
[0.5, 0.78, 0.55],
[0.134, 0.571, 0.142] ]
如何将每列相乘，例如0.45*0.5*0.134 = 0.03015；0.89*0.78*0.571 = 0.3961；0.91*0.55*0.142= 0.071071
[0.03015,0.3961,0.071071]
我如何用python做到这一点呢？
浏览 1提问于2018-05-22得票数 1
嗨，伙计们，我想通过Pandas从雅虎金融公司下载多只股票。
但同时，我需要只为每个股票保存"Adj“列。
此外，我希望创建一个包含所有这些"Adj “列的DataFrame，将列名设置为股票代码。
我试着用这个代码但是我被卡住了。
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime
import pandas_datareader.data as web
stocks = ['ORCL', 'TSLA', 'IBM','YELP&
浏览 4提问于2021-05-28得票数 0
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1回答
是否有一种方法可以强制将pd.DataFrame列编码为给定类型，即使该列的所有值都为null？parquet在其模式中自动分配"null“这一事实阻止了我将许多文件加载到单个dask.dataframe中。
试着用df.column_name = df.column_name.astype(sometype)来投熊猫栏是行不通的。
为什么我要问这个
我想将许多拼板文件加载到一个dask.dataframe中。所有文件都是从同样多的pd.DataFrame实例中生成的，使用df.to_parquet(filename)。所有的dataframes都有相同的列，但是对于某些特定的列，可能
浏览 1提问于2018-05-01得票数 16
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例如，在这种形式中，我有一个numpy数组A：
A = [["a", "b", "c"],
["d", "e", "f"],
["g", "h", "i"]]
现在我想迭代这个数组。
首先，我希望输出是一个列表或像这样的numpy数组。因此，逐行迭代：
O = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g&
浏览 1提问于2018-04-22得票数 0
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我需要在pandas数据框中为两个不同的列在每个项目周围添加单引号。一列具有整数值，另一列具有字符串值。然后我想把用单引号括起来的项目放到一个新的列中。 我使用for循环和numpy的savetxt方法尝试了多个关于stackoverflow的建议。(我不需要使用numpy)我尝试过Regex。不能让它准确地工作。 import pandas as pd
import numpy as np
data = {"id": [101, 102, 103, 104, 105],
"person": ['Ty', 'Al'
浏览 82提问于2019-04-09得票数 4
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def afun(group):
aa=len(group)
group.sort_values(inplace=True)
return pandas.DataFrame({'score':numpy.arange(aa),'price':group})
df = pandas.DataFrame({
'stock':numpy.repeat( ['AAPL','GOOG','YHOO'], 3 ),
'date&
浏览 0提问于2016-08-15得票数 3
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我正在努力解决的问题如下。我有一些冗余的线性方程-- Ax =s，其中A不是平方，但行数比列数多。任何建议都将不胜感激。
这是我想尽可能优雅地做的事情。我有一些n行m列的矩阵A；n >= m。
我想从A生成一个方阵B，这样就可以从A中选择m行，B是一个正则矩阵。
这样我就可以得到正则矩阵，并且我可以使用numpy.linalg.solve来计算解决方案。
浏览 3提问于2015-03-14得票数 2
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