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  1. generation_templates.yaml +117 -0
  2. my_graph.gml +5523 -0
  3. training_template.yaml +55 -0
generation_templates.yaml ADDED
@@ -0,0 +1,117 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ templates:
2
+ direct_forward_relation:
3
+ - '"{source}" points to "{target}".'
4
+ - '"{source}" connects to "{target}".'
5
+ - '"{source}" links to "{target}".'
6
+ - '"{source}" maps to "{target}".'
7
+ - '"{source}" precedes "{target}".'
8
+ - '"{source}" corresponds to "{target}".'
9
+ - '"{source}" is followed by "{target}".'
10
+ direct_reverse_relation:
11
+ - '"{target}" is pointed to by "{source}".'
12
+ - '"{target}" is connected to by "{source}".'
13
+ - '"{target}" is linked to by "{source}".'
14
+ - '"{target}" is mapped to by "{source}".'
15
+ - '"{target}" is preceded by "{source}".'
16
+ - '"{target}" corresponds to "{source}".'
17
+ - '"{target}" follows "{source}".'
18
+ indirect_forward_relation:
19
+ - '"{source}" indirectly points to "{target}".'
20
+ - '"{source}" points to "{target}" via intermediate node(s).'
21
+ - '"{source}" eventually points to "{target}".'
22
+ - '"{source}" connects to "{target}" indirectly.'
23
+ - '"{source}" is connected to "{target}" via intermediary(s).'
24
+ - '"{source}" establishes an indirect connection to "{target}".'
25
+ - '"{source}" links to "{target}" indirectly.'
26
+ - '"{source}" links to "{target}" through one or more intermediaries.'
27
+ - '"{source}" maps to "{target}" indirectly.'
28
+ - '"{source}" is mapped to "{target}" via intermediate mapping(s).'
29
+ - '"{source}" corresponds to "{target}" indirectly.'
30
+ - '"{source}" is indirectly associated with "{target}".'
31
+ - '"{source}" indirectly matches "{target}".'
32
+ - '"{source}" is indirectly followed by "{target}".'
33
+ - 'After "{source}", "{target}" eventually follows (implying intermediate steps).'
34
+ - '"{source}" is eventually followed by "{target}".'
35
+ - '"{source}" eventually precedes "{target}".'
36
+ indirect_reverse_relation:
37
+ - '"{target}" is indirectly pointed to by "{source}".'
38
+ - '"{target}" is pointed to by "{source}" via intermediate node(s).'
39
+ - '"{target}" is eventually pointed to by "{source}".'
40
+ - '"{target}" is indirectly connected to by "{source}".'
41
+ - '"{target}" is connected to by "{source}" via intermediary(s).'
42
+ - '"{target}" receives an indirect connection established by "{source}".'
43
+ - '"{target}" is indirectly linked to by "{source}".'
44
+ - '"{target}" is linked to by "{source}" through one or more intermediaries.'
45
+ - '"{target}" is indirectly mapped to by "{source}".'
46
+ - '"{target}" is mapped to "{source}" via intermediate mapping(s).'
47
+ - '"{target}" is indirectly corresponded to by "{source}".'
48
+ - '"{target}" is indirectly associated with "{source}".'
49
+ - '"{target}" is indirectly matched by "{source}".'
50
+ - '"{target}" indirectly follows "{source}".'
51
+ - '"{target}" eventually follows "{source}" after intermediate steps.'
52
+ - '"{target}" eventually follows "{source}".'
53
+ - '"{target}" is eventually preceded by "{source}".'
54
+ indirect_intermediate_path:
55
+ single:
56
+ - 'The connection is established via "{node}".'
57
+ - 'The path includes an intermediate step via "{node}".'
58
+ - 'This relationship is formed via "{node}".'
59
+ - 'This happens through the intermediate nodes "{node}".'
60
+ - 'The transition occurs through the intermediate nodes "{node}".'
61
+ - 'Communication between them is facilitated through the intermediate nodes "{node}".'
62
+ - 'This relationship follows the path "{source}" → "{node}" → "{target}".'
63
+ begin:
64
+ - 'The connection is established via "{node}"'
65
+ - 'The path includes an intermediate step via "{node}"'
66
+ - 'This relationship is formed via "{node}"'
67
+ - 'This happens through the intermediate nodes "{node}"'
68
+ - 'The transition occurs through the intermediate nodes "{node}"'
69
+ - 'Communication between them is facilitated through the intermediate nodes "{node}"'
70
+ - 'This relationship follows the path "{source}" → "{node}"'
71
+ middle:
72
+ - ', "{node}"'
73
+ - ' → "{node}"'
74
+ end:
75
+ - ', and "{node}".'
76
+ - ' → "{node}" → "{target}".'
77
+ no_forward_relation:
78
+ - '"{source}" does not point to "{target}".'
79
+ - '"{source}" does not connect to "{target}".'
80
+ - '"{source}" does not link to "{target}".'
81
+ - '"{source}" does not map to "{target}".'
82
+ - '"{source}" does not precede "{target}".'
83
+ - '"{source}" does not correspond to "{target}".'
84
+ - '"{source}" is not followed by "{target}".'
85
+ no_reverse_relation:
86
+ - '"{target}" is not pointed to by "{source}".'
87
+ - '"{target}" is not connected to by "{source}".'
88
+ - '"{target}" is not linked to by "{source}".'
89
+ - '"{target}" is not mapped to by "{source}".'
90
+ - '"{target}" is not preceded by "{source}".'
91
+ - '"{target}" does not correspond to "{source}".'
92
+ - '"{target}" does not follow "{source}".'
93
+ node_names:
94
+ - 'There is a node called "{source}" and a node called "{target}".'
95
+ - 'The nodes are labeled "{source}" and "{target}".'
96
+ - 'There is a node "{source}" and another node "{target}".'
97
+ - 'Nodes "{source}" and "{target}" are present.'
98
+ - 'Nodes "{source}" and "{target}" exist.'
99
+ no_intermediate_node:
100
+ - 'There is a direct connection from "{source}" to "{target}" with no intermediate nodes.'
101
+ - 'Between "{source}" and "{target}" there are no intermediary points.'
102
+ - 'The relationship from "{source}" to "{target}" occurs without any intermediate nodes.'
103
+ - 'No intermediate node exists between "{source}" and "{target}".'
104
+ - 'A direct link connects "{source}" and "{target}" without any intervening points.'
105
+
106
+ instruction_templates:
107
+ no_relationship: >
108
+ There is a node named "{source}" and a node named "{target}". There is no relationship between "{source}" and "{target}". They are not used together.
109
+ direct_relation: >
110
+ There is a node named "{source}" and a node named "{target}". A clear directional relationship exists from "{source}" to "{target}". They are usually used together.
111
+ relation_with_single_intermediate: >
112
+ There is a node named "{source}" and a node named "{target}". There is a relationship from "{source}" to "{target}" along the path "{source}" → "{node}" → "{target}" They can be used together with other nodes.
113
+ relation_with_multiple_intermediates:
114
+ begin: >
115
+ There is a node named "{source}" and a node named "{target}". There is a relationship from "{source}" to "{target}" along the path "{source}" → "{node}"
116
+ middle: ' → "{node}"'
117
+ end: ' → "{node}" → "{target}".'
my_graph.gml ADDED
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169
+ label "diff(xgcm.Grid.diff)"
170
+ ]
171
+ node [
172
+ id 42
173
+ label "generate_grid_ds(xgcm.autogenerate)"
174
+ ]
175
+ node [
176
+ id 43
177
+ label "diff_2d_vector(xgcm.Grid.diff_2d_vector)"
178
+ ]
179
+ node [
180
+ id 44
181
+ label "open_catalog(intake)"
182
+ ]
183
+ node [
184
+ id 45
185
+ label "to_dask(intake.catalog.CatalogItem)"
186
+ ]
187
+ node [
188
+ id 46
189
+ label "to(hv.Dataset)"
190
+ ]
191
+ node [
192
+ id 47
193
+ label "datashade(holoviews.operation.datashader)"
194
+ ]
195
+ node [
196
+ id 48
197
+ label "to_dask(Catalog)"
198
+ ]
199
+ node [
200
+ id 49
201
+ label "to_dask(intake.CatalogItem)"
202
+ ]
203
+ node [
204
+ id 50
205
+ label "read(intake.Catalog)"
206
+ ]
207
+ node [
208
+ id 51
209
+ label "__getitem__(intake.Catalog)"
210
+ ]
211
+ node [
212
+ id 52
213
+ label "hvplot.image(hvplot.xarray.HVPlotAccessor)"
214
+ ]
215
+ node [
216
+ id 53
217
+ label "Dataset(holoviews.Dataset)"
218
+ ]
219
+ node [
220
+ id 54
221
+ label "to(holoviews.Dataset.to)"
222
+ ]
223
+ node [
224
+ id 55
225
+ label "Gateway(dask_gateway.Gateway)"
226
+ ]
227
+ node [
228
+ id 56
229
+ label "new_cluster(dask_gateway.Cluster)"
230
+ ]
231
+ node [
232
+ id 57
233
+ label "close(dask.distributed.Client.close)"
234
+ ]
235
+ node [
236
+ id 58
237
+ label "mean(xarray.DataArray)"
238
+ ]
239
+ node [
240
+ id 59
241
+ label "QuadMesh(holoviews.QuadMesh)"
242
+ ]
243
+ node [
244
+ id 60
245
+ label "sel(xarray.DataArray)"
246
+ ]
247
+ node [
248
+ id 61
249
+ label "load(xarray.Dataset)"
250
+ ]
251
+ node [
252
+ id 62
253
+ label "persist(dask.Array)"
254
+ ]
255
+ node [
256
+ id 63
257
+ label "rename(xarray.Dataset)"
258
+ ]
259
+ node [
260
+ id 64
261
+ label "open_dataset(xr)"
262
+ ]
263
+ node [
264
+ id 65
265
+ label "compute(xarray.Dataset)"
266
+ ]
267
+ node [
268
+ id 66
269
+ label "esgf_search"
270
+ ]
271
+ node [
272
+ id 67
273
+ label "open_mfdataset(xarray)"
274
+ ]
275
+ node [
276
+ id 68
277
+ label "open_dataset(xarray)"
278
+ ]
279
+ node [
280
+ id 69
281
+ label "squeeze(xarray.Dataset)"
282
+ ]
283
+ node [
284
+ id 70
285
+ label "sum(xarray.Dataset)"
286
+ ]
287
+ node [
288
+ id 71
289
+ label "squeeze(xarray.core.dataset.Dataset)"
290
+ ]
291
+ node [
292
+ id 72
293
+ label "max(xarray.DataArray)"
294
+ ]
295
+ node [
296
+ id 73
297
+ label "nbytes(xarray.DataArray)"
298
+ ]
299
+ node [
300
+ id 74
301
+ label "to_dataframe(xarray.Dataset)"
302
+ ]
303
+ node [
304
+ id 75
305
+ label "mean(xarray.Dataset)"
306
+ ]
307
+ node [
308
+ id 76
309
+ label "to_dataset_dict(intake.catalog.Catalog)"
310
+ ]
311
+ node [
312
+ id 77
313
+ label "to_dataframe(xarray.DataArray)"
314
+ ]
315
+ node [
316
+ id 78
317
+ label "to_dask(intake.intake.Catalog)"
318
+ ]
319
+ node [
320
+ id 79
321
+ label "degrees(numpy)"
322
+ ]
323
+ node [
324
+ id 80
325
+ label "legend(matplotlib.pyplot)"
326
+ ]
327
+ node [
328
+ id 81
329
+ label "title(matplotlib.pyplot)"
330
+ ]
331
+ node [
332
+ id 82
333
+ label "PlateCarree(cartopy.crs.PlateCarree)"
334
+ ]
335
+ node [
336
+ id 83
337
+ label "where(xarray.DataArray)"
338
+ ]
339
+ node [
340
+ id 84
341
+ label "show(matplotlib.pyplot)"
342
+ ]
343
+ node [
344
+ id 85
345
+ label "open_esm_datastore(intake)"
346
+ ]
347
+ node [
348
+ id 86
349
+ label "unique(intake.catalog.Catalog)"
350
+ ]
351
+ node [
352
+ id 87
353
+ label "pprint(pprint)"
354
+ ]
355
+ node [
356
+ id 88
357
+ label "search(intake.catalog.Catalog)"
358
+ ]
359
+ node [
360
+ id 89
361
+ label "sorted(builtins)"
362
+ ]
363
+ node [
364
+ id 90
365
+ label "search(intake.DataStore)"
366
+ ]
367
+ node [
368
+ id 91
369
+ label "unique(ESMDatastore)"
370
+ ]
371
+ node [
372
+ id 92
373
+ label "search(ESMDatastore)"
374
+ ]
375
+ node [
376
+ id 93
377
+ label "to_dataset_dict(intake.catalog.DataStore)"
378
+ ]
379
+ node [
380
+ id 94
381
+ label "popitem(dict)"
382
+ ]
383
+ node [
384
+ id 95
385
+ label "open_esm_datastore(intake.open_esm_datastore)"
386
+ ]
387
+ node [
388
+ id 96
389
+ label "adapt(dask_gateway.Cluster)"
390
+ ]
391
+ node [
392
+ id 97
393
+ label "cluster_options(dask_gateway.Gateway)"
394
+ ]
395
+ node [
396
+ id 98
397
+ label "adapt(dask_gateway.Gateway)"
398
+ ]
399
+ node [
400
+ id 99
401
+ label "adapt(dask.distributed.Cluster)"
402
+ ]
403
+ node [
404
+ id 100
405
+ label "scale(dask_gateway.Cluster)"
406
+ ]
407
+ node [
408
+ id 101
409
+ label "new_cluster(dask_gateway.Gateway.new_cluster)"
410
+ ]
411
+ node [
412
+ id 102
413
+ label "new_cluster(GatewayCluster)"
414
+ ]
415
+ node [
416
+ id 103
417
+ label "adapt(GatewayCluster)"
418
+ ]
419
+ node [
420
+ id 104
421
+ label "head(pandas.DataFrame.head)"
422
+ ]
423
+ node [
424
+ id 105
425
+ label "read_csv(pandas.read_csv)"
426
+ ]
427
+ node [
428
+ id 106
429
+ label "__getitem__(pandas.DataFrame.__getitem__)"
430
+ ]
431
+ node [
432
+ id 107
433
+ label "len(Built-in len)"
434
+ ]
435
+ node [
436
+ id 108
437
+ label "groupby(pandas.DataFrame.groupby)"
438
+ ]
439
+ node [
440
+ id 109
441
+ label "all()"
442
+ ]
443
+ node [
444
+ id 110
445
+ label "append(list.append)"
446
+ ]
447
+ node [
448
+ id 111
449
+ label "count(pandas.core.groupby.GroupBy.count)"
450
+ ]
451
+ node [
452
+ id 112
453
+ label "plot_precip_changes(Object)"
454
+ ]
455
+ node [
456
+ id 113
457
+ label "figure(matplotlib.pyplot.figure)"
458
+ ]
459
+ node [
460
+ id 114
461
+ label "title(matplotlib.pyplot.title)"
462
+ ]
463
+ node [
464
+ id 115
465
+ label "groupby(pandas.DataFrameGroupBy)"
466
+ ]
467
+ node [
468
+ id 116
469
+ label "nunique(pandas.Series)"
470
+ ]
471
+ node [
472
+ id 117
473
+ label "open_delayed"
474
+ ]
475
+ node [
476
+ id 118
477
+ label "compute(dask)"
478
+ ]
479
+ node [
480
+ id 119
481
+ label "plot(DataArray)"
482
+ ]
483
+ node [
484
+ id 120
485
+ label "dict"
486
+ ]
487
+ node [
488
+ id 121
489
+ label "keys(pandas.Index)"
490
+ ]
491
+ node [
492
+ id 122
493
+ label "list"
494
+ ]
495
+ node [
496
+ id 123
497
+ label "scatter(hvplot.scatter)"
498
+ ]
499
+ node [
500
+ id 124
501
+ label "to_dataframe"
502
+ ]
503
+ node [
504
+ id 125
505
+ label "reset_index"
506
+ ]
507
+ node [
508
+ id 126
509
+ label "head"
510
+ ]
511
+ node [
512
+ id 127
513
+ label "global_mean"
514
+ ]
515
+ node [
516
+ id 128
517
+ label "pipe(xarray.DataArray)"
518
+ ]
519
+ node [
520
+ id 129
521
+ label "swap_dims(xarray.Dataset)"
522
+ ]
523
+ node [
524
+ id 130
525
+ label "drop(xarray.Dataset)"
526
+ ]
527
+ node [
528
+ id 131
529
+ label "transpose(xarray.Dataset)"
530
+ ]
531
+ node [
532
+ id 132
533
+ label "coarsen(xarray.Dataset)"
534
+ ]
535
+ node [
536
+ id 133
537
+ label "fetch(DATASETS)"
538
+ ]
539
+ node [
540
+ id 134
541
+ label "assign(xarray.Dataset)"
542
+ ]
543
+ node [
544
+ id 135
545
+ label "rolling(xarray.Dataset)"
546
+ ]
547
+ node [
548
+ id 136
549
+ label "fetch(ngallery_utils.DATASETS)"
550
+ ]
551
+ node [
552
+ id 137
553
+ label "Triangulation(matplotlib.tri)"
554
+ ]
555
+ node [
556
+ id 138
557
+ label "tripcolor(cartopy.mpl.geoaxes.GeoAxes)"
558
+ ]
559
+ node [
560
+ id 139
561
+ label "min(numpy)"
562
+ ]
563
+ node [
564
+ id 140
565
+ label "max(numpy)"
566
+ ]
567
+ node [
568
+ id 141
569
+ label "tripcolor(matplotlib.axes.Axes)"
570
+ ]
571
+ node [
572
+ id 142
573
+ label "linspace(numpy)"
574
+ ]
575
+ node [
576
+ id 143
577
+ label "hstack(numpy)"
578
+ ]
579
+ node [
580
+ id 144
581
+ label "sin(numpy)"
582
+ ]
583
+ node [
584
+ id 145
585
+ label "WhiteBlueGreenYellowRed(cmaps)"
586
+ ]
587
+ node [
588
+ id 146
589
+ label "from_list(matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap)"
590
+ ]
591
+ node [
592
+ id 147
593
+ label "ListedColormap(matplotlib.colors)"
594
+ ]
595
+ node [
596
+ id 148
597
+ label "subplot(matplotlib.pyplot)"
598
+ ]
599
+ node [
600
+ id 149
601
+ label "plot(xarray.DataArray.plot)"
602
+ ]
603
+ node [
604
+ id 150
605
+ label "read_csv(pandas)"
606
+ ]
607
+ node [
608
+ id 151
609
+ label "head(pandas.DataFrame)"
610
+ ]
611
+ node [
612
+ id 152
613
+ label "query(pandas.DataFrame)"
614
+ ]
615
+ node [
616
+ id 153
617
+ label "get_mapper(fsspec)"
618
+ ]
619
+ node [
620
+ id 154
621
+ label "open_zarr(xarray)"
622
+ ]
623
+ node [
624
+ id 155
625
+ label "squeeze(xarray.DataArray)"
626
+ ]
627
+ node [
628
+ id 156
629
+ label "to_csv(pandas.DataFrame)"
630
+ ]
631
+ node [
632
+ id 157
633
+ label "iloc(pandas.DataFrame)"
634
+ ]
635
+ node [
636
+ id 158
637
+ label "describe(pandas.SeriesGroupBy)"
638
+ ]
639
+ node [
640
+ id 159
641
+ label "sel(xarray.core.dataarray.DataArray)"
642
+ ]
643
+ node [
644
+ id 160
645
+ label "argmax(xarray.DataArray)"
646
+ ]
647
+ node [
648
+ id 161
649
+ label "hvplot(xarray.xarray)"
650
+ ]
651
+ node [
652
+ id 162
653
+ label "assign_coords(xarray.Dataset)"
654
+ ]
655
+ node [
656
+ id 163
657
+ label "sum(xarray.DataArray.sum)"
658
+ ]
659
+ node [
660
+ id 164
661
+ label "load(xarray.DataArray.load)"
662
+ ]
663
+ node [
664
+ id 165
665
+ label "rolling(xarray.DataArray.rolling)"
666
+ ]
667
+ node [
668
+ id 166
669
+ label "legend(matplotlib.pyplot.legend)"
670
+ ]
671
+ node [
672
+ id 167
673
+ label "mean(xarray.DataArray.mean)"
674
+ ]
675
+ node [
676
+ id 168
677
+ label "__call__(LLCMapper.__call__)"
678
+ ]
679
+ node [
680
+ id 169
681
+ label "swap_dims(xarray.DataArray.swap_dims)"
682
+ ]
683
+ node [
684
+ id 170
685
+ label "mean(xarray.core.groupby.GroupBy.mean)"
686
+ ]
687
+ node [
688
+ id 171
689
+ label "colorbar(matplotlib.pylab.colorbar)"
690
+ ]
691
+ node [
692
+ id 172
693
+ label "gridlines(cartopy.mpl.geoaxes.GeoAxes.gridlines)"
694
+ ]
695
+ node [
696
+ id 173
697
+ label "list_clusters(dask_gateway.Gateway)"
698
+ ]
699
+ node [
700
+ id 174
701
+ label "random(dask.array.random.random)"
702
+ ]
703
+ node [
704
+ id 175
705
+ label "dask.array.random.random"
706
+ ]
707
+ node [
708
+ id 176
709
+ label "persist(dask.array.Array)"
710
+ ]
711
+ node [
712
+ id 177
713
+ label "compute(dask.array.Array)"
714
+ ]
715
+ node [
716
+ id 178
717
+ label "close(distributed.Client.close)"
718
+ ]
719
+ node [
720
+ id 179
721
+ label "close(dask_gateway.Cluster.close)"
722
+ ]
723
+ node [
724
+ id 180
725
+ label "scale(dask_gateway.Cluster.scale)"
726
+ ]
727
+ node [
728
+ id 181
729
+ label "open_catalog(intake.open_catalog)"
730
+ ]
731
+ node [
732
+ id 182
733
+ label "list(list)"
734
+ ]
735
+ node [
736
+ id 183
737
+ label "plot(xarray.Dataset)"
738
+ ]
739
+ node [
740
+ id 184
741
+ label "subplots(matplotlib.pyplot.pyplot)"
742
+ ]
743
+ node [
744
+ id 185
745
+ label "plot(matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot)"
746
+ ]
747
+ node [
748
+ id 186
749
+ label "transpose(xarray.DataArray)"
750
+ ]
751
+ node [
752
+ id 187
753
+ label "std(xarray.DataArray)"
754
+ ]
755
+ node [
756
+ id 188
757
+ label "intake.open_esm_datastore(intake.open_esm_datastore)"
758
+ ]
759
+ node [
760
+ id 189
761
+ label "unique(intake.open_esm_datastore)"
762
+ ]
763
+ node [
764
+ id 190
765
+ label "pprint(pprint.pprint)"
766
+ ]
767
+ node [
768
+ id 191
769
+ label "intake.open_esm_datastore"
770
+ ]
771
+ node [
772
+ id 192
773
+ label "search(intake.open_esm_datastore)"
774
+ ]
775
+ node [
776
+ id 193
777
+ label "to_dataset_dict(intake.open_esm_datastore)"
778
+ ]
779
+ node [
780
+ id 194
781
+ label "keys(dict)"
782
+ ]
783
+ node [
784
+ id 195
785
+ label "xarray.DataArray.sel(xarray.DataArray.sel)"
786
+ ]
787
+ node [
788
+ id 196
789
+ label "xarray.DataArray.resample(xarray.DataArray.resample)"
790
+ ]
791
+ node [
792
+ id 197
793
+ label "xarray.DataArray.mean(xarray.DataArray.mean)"
794
+ ]
795
+ node [
796
+ id 198
797
+ label "xarray.DataArray.sum(xarray.DataArray.sum)"
798
+ ]
799
+ node [
800
+ id 199
801
+ label "xarray.apply_ufunc(xarray.apply_ufunc)"
802
+ ]
803
+ node [
804
+ id 200
805
+ label "calc_slope(numpy.polyfit)"
806
+ ]
807
+ node [
808
+ id 201
809
+ label "make_map_plot(object)"
810
+ ]
811
+ node [
812
+ id 202
813
+ label "matplotlib.pyplot.subplot(matplotlib.pyplot.subplot)"
814
+ ]
815
+ node [
816
+ id 203
817
+ label "matplotlib.pyplot.contourf(matplotlib.pyplot.contourf)"
818
+ ]
819
+ node [
820
+ id 204
821
+ label "cartopy.crs.Robinson(coastlines)"
822
+ ]
823
+ node [
824
+ id 205
825
+ label "matplotlib.pyplot.text(matplotlib.pyplot.text)"
826
+ ]
827
+ node [
828
+ id 206
829
+ label "cluster(dask_gateway.Cluster)"
830
+ ]
831
+ node [
832
+ id 207
833
+ label "open_dataset(xarray.Dataset)"
834
+ ]
835
+ node [
836
+ id 208
837
+ label "parse_cf(metpy.DatasetParser)"
838
+ ]
839
+ node [
840
+ id 209
841
+ label "quadmesh(hvplot.HVPlot)"
842
+ ]
843
+ node [
844
+ id 210
845
+ label "opts(holoviews.Options)"
846
+ ]
847
+ node [
848
+ id 211
849
+ label "pn.panel"
850
+ ]
851
+ node [
852
+ id 212
853
+ label "Column(pn.Column)"
854
+ ]
855
+ node [
856
+ id 213
857
+ label "servable(pn.servable)"
858
+ ]
859
+ node [
860
+ id 214
861
+ label "hvplot(xarray.DataArray)"
862
+ ]
863
+ node [
864
+ id 215
865
+ label "__getitem__(xarray.Dataset)"
866
+ ]
867
+ node [
868
+ id 216
869
+ label "Select(pn.widgets.Select)"
870
+ ]
871
+ node [
872
+ id 217
873
+ label "depends(pn.depends)"
874
+ ]
875
+ node [
876
+ id 218
877
+ label "plot"
878
+ ]
879
+ node [
880
+ id 219
881
+ label "defaults(holoviews.opts)"
882
+ ]
883
+ node [
884
+ id 220
885
+ label "Area(holoviews.opts)"
886
+ ]
887
+ node [
888
+ id 221
889
+ label "Ellipse(holoviews.opts)"
890
+ ]
891
+ node [
892
+ id 222
893
+ label "HLine(holoviews.opts)"
894
+ ]
895
+ node [
896
+ id 223
897
+ label "apply_formatter"
898
+ ]
899
+ node [
900
+ id 224
901
+ label "DatetimeTickFormatter(bokeh.models.formatters.DatetimeTickFormatter)"
902
+ ]
903
+ node [
904
+ id 225
905
+ label "adapt(dask_jobqueue.SLURMCluster)"
906
+ ]
907
+ node [
908
+ id 226
909
+ label "transpose(numpy.ndarray)"
910
+ ]
911
+ node [
912
+ id 227
913
+ label "plot(matplotlib.axes.Axes)"
914
+ ]
915
+ node [
916
+ id 228
917
+ label "axes(matplotlib.pyplot)"
918
+ ]
919
+ node [
920
+ id 229
921
+ label "open_zarr(xarray.open_zarr)"
922
+ ]
923
+ node [
924
+ id 230
925
+ label "sel(xarray.DataArray.sel)"
926
+ ]
927
+ node [
928
+ id 231
929
+ label "transpose(xarray.DataArray.transpose)"
930
+ ]
931
+ node [
932
+ id 232
933
+ label "open_dataset(xarray.open_dataset)"
934
+ ]
935
+ node [
936
+ id 233
937
+ label "__getitem__(xarray.DataArray.__getitem__)"
938
+ ]
939
+ node [
940
+ id 234
941
+ label "notnull(xarray.DataArray.notnull)"
942
+ ]
943
+ node [
944
+ id 235
945
+ label "persist(xarray.DataArray.persist)"
946
+ ]
947
+ node [
948
+ id 236
949
+ label "deg2rad(numpy.deg2rad)"
950
+ ]
951
+ node [
952
+ id 237
953
+ label "cos(numpy.cos)"
954
+ ]
955
+ node [
956
+ id 238
957
+ label "Image(holoviews.Image)"
958
+ ]
959
+ node [
960
+ id 239
961
+ label "where(xarray.DataArray.where)"
962
+ ]
963
+ node [
964
+ id 240
965
+ label "concat(xr.concat)"
966
+ ]
967
+ node [
968
+ id 241
969
+ label "InterruptedGoodeHomolosine(cartopy.crs.InterruptedGoodeHomolosine)"
970
+ ]
971
+ node [
972
+ id 242
973
+ label "axes(matplotlib.pyplot.axes)"
974
+ ]
975
+ node [
976
+ id 243
977
+ label "coastlines(cartopy.crs.Axes.coastlines)"
978
+ ]
979
+ node [
980
+ id 244
981
+ label "groupby(xarray.DataArray.groupby)"
982
+ ]
983
+ node [
984
+ id 245
985
+ label "resample(xarray.DataArray.resample)"
986
+ ]
987
+ node [
988
+ id 246
989
+ label "loadtxt(numpy)"
990
+ ]
991
+ node [
992
+ id 247
993
+ label "figure(matplotlib.pyplot)"
994
+ ]
995
+ node [
996
+ id 248
997
+ label "add_subplot(matplotlib.figure.Figure)"
998
+ ]
999
+ node [
1000
+ id 249
1001
+ label "savefig(matplotlib.figure.Figure)"
1002
+ ]
1003
+ node [
1004
+ id 250
1005
+ label "set_extent(cartopy.mpl.geoaxes.GeoAxes)"
1006
+ ]
1007
+ node [
1008
+ id 251
1009
+ label "Orthographic(cartopy.crs)"
1010
+ ]
1011
+ node [
1012
+ id 252
1013
+ label "LAND.with_scale(cartopy.feature.Feature)"
1014
+ ]
1015
+ node [
1016
+ id 253
1017
+ label "add_feature(cartopy.mpl.geoaxes.GeoAxes)"
1018
+ ]
1019
+ node [
1020
+ id 254
1021
+ label "OCEAN.with_scale(cartopy.feature.Feature)"
1022
+ ]
1023
+ node [
1024
+ id 255
1025
+ label "STATES.with_scale(cartopy.feature.Feature)"
1026
+ ]
1027
+ node [
1028
+ id 256
1029
+ label "LAKES.with_scale(cartopy.feature.Feature)"
1030
+ ]
1031
+ node [
1032
+ id 257
1033
+ label "COASTLINE.with_scale(cartopy.feature.Feature)"
1034
+ ]
1035
+ node [
1036
+ id 258
1037
+ label "colorbar(matplotlib.pyplot)"
1038
+ ]
1039
+ node [
1040
+ id 259
1041
+ label "get_mapper(fsspec.fsspec)"
1042
+ ]
1043
+ node [
1044
+ id 260
1045
+ label "fsspec.open(fsspec.fsspec)"
1046
+ ]
1047
+ node [
1048
+ id 261
1049
+ label "persist(xarray.DataArray)"
1050
+ ]
1051
+ node [
1052
+ id 262
1053
+ label "imshow(xarray.plot.imshow)"
1054
+ ]
1055
+ node [
1056
+ id 263
1057
+ label "values(xarray.DataArray)"
1058
+ ]
1059
+ node [
1060
+ id 264
1061
+ label "progress(dask.distributed.Client)"
1062
+ ]
1063
+ node [
1064
+ id 265
1065
+ label "to_pandas(xarray.DataArray)"
1066
+ ]
1067
+ node [
1068
+ id 266
1069
+ label "to_frame(pandas.DataFrame)"
1070
+ ]
1071
+ node [
1072
+ id 267
1073
+ label "assign(pandas.DataFrame)"
1074
+ ]
1075
+ node [
1076
+ id 268
1077
+ label "rename(pandas.DataFrame)"
1078
+ ]
1079
+ node [
1080
+ id 269
1081
+ label "hvplot.points(hvplot.xarray)"
1082
+ ]
1083
+ node [
1084
+ id 270
1085
+ label "rasterize(holoviews.operation.datashader)"
1086
+ ]
1087
+ node [
1088
+ id 271
1089
+ label "open_dataset(xarray.DataArray)"
1090
+ ]
1091
+ node [
1092
+ id 272
1093
+ label "date_range(pandas.core.reshape.DataFrame.date_range)"
1094
+ ]
1095
+ node [
1096
+ id 273
1097
+ label "DataFrame(pandas.core.frame.DataFrame)"
1098
+ ]
1099
+ node [
1100
+ id 274
1101
+ label "arange(numpy.core.multiarray.ndarray.arange)"
1102
+ ]
1103
+ node [
1104
+ id 275
1105
+ label "str(built-in.str)"
1106
+ ]
1107
+ node [
1108
+ id 276
1109
+ label "rand(numpy.random.mtrand.Random.rand)"
1110
+ ]
1111
+ node [
1112
+ id 277
1113
+ label "agg(pandas.core.frame.DataFrame.agg)"
1114
+ ]
1115
+ node [
1116
+ id 278
1117
+ label "astype(pandas.core.series.Series.astype)"
1118
+ ]
1119
+ node [
1120
+ id 279
1121
+ label "resample(pandas.core.frame.DataFrame.resample)"
1122
+ ]
1123
+ node [
1124
+ id 280
1125
+ label "mean(pandas.core.resample.Resampler.mean)"
1126
+ ]
1127
+ node [
1128
+ id 281
1129
+ label "sum(pandas.core.resample.Resampler.sum)"
1130
+ ]
1131
+ node [
1132
+ id 282
1133
+ label "line(hvplot.HvPlot.line)"
1134
+ ]
1135
+ node [
1136
+ id 283
1137
+ label "bar(hvplot.HvPlot.bar)"
1138
+ ]
1139
+ node [
1140
+ id 284
1141
+ label "cols(holoviews.layout.Layout.cols)"
1142
+ ]
1143
+ node [
1144
+ id 285
1145
+ label "interactive(holoviews.layout.Layout.interactive)"
1146
+ ]
1147
+ node [
1148
+ id 286
1149
+ label "stocks(vega_datasets.data.Data.stocks)"
1150
+ ]
1151
+ node [
1152
+ id 287
1153
+ label "Chart(altair.Chart.Chart)"
1154
+ ]
1155
+ node [
1156
+ id 288
1157
+ label "mark_line(altair.Chart.Chart.mark_line)"
1158
+ ]
1159
+ node [
1160
+ id 289
1161
+ label "encode(altair.Chart.Chart.mark_line.encode)"
1162
+ ]
1163
+ node [
1164
+ id 290
1165
+ label "isel(DataArray)"
1166
+ ]
1167
+ node [
1168
+ id 291
1169
+ label "where(xarray)"
1170
+ ]
1171
+ node [
1172
+ id 292
1173
+ label "sum(DataArray)"
1174
+ ]
1175
+ node [
1176
+ id 293
1177
+ label "persist(dask)"
1178
+ ]
1179
+ node [
1180
+ id 294
1181
+ label "mean(DataArray)"
1182
+ ]
1183
+ node [
1184
+ id 295
1185
+ label "std(DataArray)"
1186
+ ]
1187
+ node [
1188
+ id 296
1189
+ label "open_esm_datastore(intake.intake)"
1190
+ ]
1191
+ node [
1192
+ id 297
1193
+ label "search(intake.Catalog)"
1194
+ ]
1195
+ node [
1196
+ id 298
1197
+ label "to_dataset_dict(intake.Subset)"
1198
+ ]
1199
+ node [
1200
+ id 299
1201
+ label "unique(intake.Catalog)"
1202
+ ]
1203
+ node [
1204
+ id 300
1205
+ label "Gateway(dask_gateway.gateway.Gateway)"
1206
+ ]
1207
+ node [
1208
+ id 301
1209
+ label "new_cluster(dask_gateway.gateway.Gateway.new_cluster)"
1210
+ ]
1211
+ node [
1212
+ id 302
1213
+ label "scale(dask.distributed.Cluster.scale)"
1214
+ ]
1215
+ node [
1216
+ id 303
1217
+ label "from_zarr(dask.array.from_zarr)"
1218
+ ]
1219
+ node [
1220
+ id 304
1221
+ label "get_mapper(fsspec.get_mapper)"
1222
+ ]
1223
+ node [
1224
+ id 305
1225
+ label "compute(dask.compute)"
1226
+ ]
1227
+ node [
1228
+ id 306
1229
+ label "store(dask.array.store)"
1230
+ ]
1231
+ node [
1232
+ id 307
1233
+ label "total_nthreads"
1234
+ ]
1235
+ node [
1236
+ id 308
1237
+ label "nthreads(client.Client)"
1238
+ ]
1239
+ node [
1240
+ id 309
1241
+ label "total_ncores"
1242
+ ]
1243
+ node [
1244
+ id 310
1245
+ label "ncores(client.Client)"
1246
+ ]
1247
+ node [
1248
+ id 311
1249
+ label "total_workers"
1250
+ ]
1251
+ node [
1252
+ id 312
1253
+ label "diag_timer.time(DiagnosticTimer.time)"
1254
+ ]
1255
+ node [
1256
+ id 313
1257
+ label "time(time.time)"
1258
+ ]
1259
+ node [
1260
+ id 314
1261
+ label "concat(pd.concat)"
1262
+ ]
1263
+ node [
1264
+ id 315
1265
+ label "read_csv(pd.read_csv)"
1266
+ ]
1267
+ node [
1268
+ id 316
1269
+ label "extension(holoviews)"
1270
+ ]
1271
+ node [
1272
+ id 317
1273
+ label "hv.extension(holoviews)"
1274
+ ]
1275
+ node [
1276
+ id 318
1277
+ label "vstack(numpy)"
1278
+ ]
1279
+ node [
1280
+ id 319
1281
+ label "DataFrame(pandas.DataFrame)"
1282
+ ]
1283
+ node [
1284
+ id 320
1285
+ label "vstack(numpy.ndarray)"
1286
+ ]
1287
+ node [
1288
+ id 321
1289
+ label "query(pandas.DataFrame.query)"
1290
+ ]
1291
+ node [
1292
+ id 322
1293
+ label "project_points(geoviews.operation.project_points)"
1294
+ ]
1295
+ node [
1296
+ id 323
1297
+ label "Points(geoviews.Points)"
1298
+ ]
1299
+ node [
1300
+ id 324
1301
+ label "TriMesh(geoviews.TriMesh)"
1302
+ ]
1303
+ node [
1304
+ id 325
1305
+ label "rasterize(datashader.rasterize)"
1306
+ ]
1307
+ node [
1308
+ id 326
1309
+ label "opts(datashader.opts)"
1310
+ ]
1311
+ node [
1312
+ id 327
1313
+ label "hvplot(hvplot.xarray.hvplot)"
1314
+ ]
1315
+ node [
1316
+ id 328
1317
+ label "hvplot_view_left(CityPlanner)"
1318
+ ]
1319
+ node [
1320
+ id 329
1321
+ label "Row(panel)"
1322
+ ]
1323
+ node [
1324
+ id 330
1325
+ label "Column(panel)"
1326
+ ]
1327
+ node [
1328
+ id 331
1329
+ label "servable(Row(panel))"
1330
+ ]
1331
+ node [
1332
+ id 332
1333
+ label "head(DataFrame)"
1334
+ ]
1335
+ node [
1336
+ id 333
1337
+ label "to_html(DataFrame)"
1338
+ ]
1339
+ node [
1340
+ id 334
1341
+ label "HTML(IPython.display)"
1342
+ ]
1343
+ node [
1344
+ id 335
1345
+ label "coarsen(xarray.DataArray)"
1346
+ ]
1347
+ node [
1348
+ id 336
1349
+ label "_cfnoleap_to_datetime"
1350
+ ]
1351
+ node [
1352
+ id 337
1353
+ label "to_datetimeindex(xarray.Indexes)"
1354
+ ]
1355
+ node [
1356
+ id 338
1357
+ label "_regroup_models_bytime"
1358
+ ]
1359
+ node [
1360
+ id 339
1361
+ label "np.timedelta64(numpy.timedelta64)"
1362
+ ]
1363
+ node [
1364
+ id 340
1365
+ label "concat(xarray.concat)"
1366
+ ]
1367
+ node [
1368
+ id 341
1369
+ label "_reshape"
1370
+ ]
1371
+ node [
1372
+ id 342
1373
+ label "groupby(xarray.Dataset)"
1374
+ ]
1375
+ node [
1376
+ id 343
1377
+ label "apply(xarray.groupby.GroupBy)"
1378
+ ]
1379
+ node [
1380
+ id 344
1381
+ label "isel(xarray.Dataset)"
1382
+ ]
1383
+ node [
1384
+ id 345
1385
+ label "slice(built-ins)"
1386
+ ]
1387
+ node [
1388
+ id 346
1389
+ label "Velocity(ipyleaflet.velocity.Velocity)"
1390
+ ]
1391
+ node [
1392
+ id 347
1393
+ label "_calc_stats"
1394
+ ]
1395
+ node [
1396
+ id 348
1397
+ label "construct(xarray.core.groupby.GroupBy)"
1398
+ ]
1399
+ node [
1400
+ id 349
1401
+ label "_calc_fut_stats"
1402
+ ]
1403
+ node [
1404
+ id 350
1405
+ label "gaus"
1406
+ ]
1407
+ node [
1408
+ id 351
1409
+ label "pdf(scipy.stats.norm)"
1410
+ ]
1411
+ node [
1412
+ id 352
1413
+ label "adapt(dask.cluster.Adaptor)"
1414
+ ]
1415
+ node [
1416
+ id 353
1417
+ label "open_esm_datastore(intake.intakeModule)"
1418
+ ]
1419
+ node [
1420
+ id 354
1421
+ label "search(intake.intakeModule.search)"
1422
+ ]
1423
+ node [
1424
+ id 355
1425
+ label "groupby(xr.core.dataset.DatasetGroupBy)"
1426
+ ]
1427
+ node [
1428
+ id 356
1429
+ label "nunique(xr.core.dataset.DatasetGroupBy.nunique)"
1430
+ ]
1431
+ node [
1432
+ id 357
1433
+ label "dict(dict)"
1434
+ ]
1435
+ node [
1436
+ id 358
1437
+ label "compute(dask.delayed.compute)"
1438
+ ]
1439
+ node [
1440
+ id 359
1441
+ label "items(dict)"
1442
+ ]
1443
+ node [
1444
+ id 360
1445
+ label "tqdm(tqdm.autonotebook.tqdm)"
1446
+ ]
1447
+ node [
1448
+ id 361
1449
+ label "format(str.format)"
1450
+ ]
1451
+ node [
1452
+ id 362
1453
+ label "pipe(xr.core.dataset.Dataset.pipe)"
1454
+ ]
1455
+ node [
1456
+ id 363
1457
+ label "global_mean(ECS_Gregory_method.global_mean)"
1458
+ ]
1459
+ node [
1460
+ id 364
1461
+ label "swap_dims(xr.core.dataset.Dataset.swap_dims)"
1462
+ ]
1463
+ node [
1464
+ id 365
1465
+ label "drop(xr.core.dataset.Dataset.drop)"
1466
+ ]
1467
+ node [
1468
+ id 366
1469
+ label "coarsen(xr.core.dataset.Dataset.coarsen)"
1470
+ ]
1471
+ node [
1472
+ id 367
1473
+ label "mean(xr.core.dataset.Dataset.mean)"
1474
+ ]
1475
+ node [
1476
+ id 368
1477
+ label "squeeze(xarray.DataArray.squeeze)"
1478
+ ]
1479
+ node [
1480
+ id 369
1481
+ label "sel(xr.core.dataset.Dataset.sel)"
1482
+ ]
1483
+ node [
1484
+ id 370
1485
+ label "plot.line(xr.core.dataarray.DataArray.plot.line)"
1486
+ ]
1487
+ node [
1488
+ id 371
1489
+ label "groupby(xr.core.dataset.Dataset.groupby)"
1490
+ ]
1491
+ node [
1492
+ id 372
1493
+ label "apply(xr.core.groupby.DatasetGroupBy.apply)"
1494
+ ]
1495
+ node [
1496
+ id 373
1497
+ label "map(FacetGrid.map)"
1498
+ ]
1499
+ node [
1500
+ id 374
1501
+ label "calc_and_plot_ecs(ECS_Gregory_method.calc_and_plot_ecs)"
1502
+ ]
1503
+ node [
1504
+ id 375
1505
+ label "to_dataframe(xr.core.dataarray.DataArray.to_dataframe)"
1506
+ ]
1507
+ node [
1508
+ id 376
1509
+ label "sort_values(pandas.Series.sort_values)"
1510
+ ]
1511
+ node [
1512
+ id 377
1513
+ label "plot.bar(xr.core.dataarray.DataArray.plot.bar)"
1514
+ ]
1515
+ node [
1516
+ id 378
1517
+ label "sample(pandas.DataFrame)"
1518
+ ]
1519
+ node [
1520
+ id 379
1521
+ label "Column(panel.Column)"
1522
+ ]
1523
+ node [
1524
+ id 380
1525
+ label "Row(panel.Row)"
1526
+ ]
1527
+ node [
1528
+ id 381
1529
+ label "servable(panel.servable)"
1530
+ ]
1531
+ node [
1532
+ id 382
1533
+ label "read_file(geopandas)"
1534
+ ]
1535
+ node [
1536
+ id 383
1537
+ label "to_file(geopandas.GeoDataFrame)"
1538
+ ]
1539
+ node [
1540
+ id 384
1541
+ label "band_image(geopandas.plot.band_image)"
1542
+ ]
1543
+ node [
1544
+ id 385
1545
+ label "last_eruption_year(plot.plot_function)"
1546
+ ]
1547
+ node [
1548
+ id 386
1549
+ label "points(hvplot.points)"
1550
+ ]
1551
+ node [
1552
+ id 387
1553
+ label "geotiff.read(xarray.DataArray)"
1554
+ ]
1555
+ node [
1556
+ id 388
1557
+ label "open_stac_catalog(intake)"
1558
+ ]
1559
+ node [
1560
+ id 389
1561
+ label "to_dask(stac_cat.to_dask)"
1562
+ ]
1563
+ node [
1564
+ id 390
1565
+ label "urllib.request.urlopen"
1566
+ ]
1567
+ node [
1568
+ id 391
1569
+ label "shutil.copyfileobj(shutil.copyfileobj)"
1570
+ ]
1571
+ node [
1572
+ id 392
1573
+ label "shutil.copyfileobj"
1574
+ ]
1575
+ node [
1576
+ id 393
1577
+ label "open"
1578
+ ]
1579
+ node [
1580
+ id 394
1581
+ label "xr.open_dataset"
1582
+ ]
1583
+ node [
1584
+ id 395
1585
+ label "diff(xgcm.Grid)"
1586
+ ]
1587
+ node [
1588
+ id 396
1589
+ label "cumsum(xgcm.Grid)"
1590
+ ]
1591
+ node [
1592
+ id 397
1593
+ label "isel(xarray.DataArray.isel)"
1594
+ ]
1595
+ node [
1596
+ id 398
1597
+ label "w1"
1598
+ ]
1599
+ node [
1600
+ id 399
1601
+ label "timeit"
1602
+ ]
1603
+ node [
1604
+ id 400
1605
+ label "w2"
1606
+ ]
1607
+ node [
1608
+ id 401
1609
+ label "replace(str.replace)"
1610
+ ]
1611
+ node [
1612
+ id 402
1613
+ label "str(str)"
1614
+ ]
1615
+ node [
1616
+ id 403
1617
+ label "to_datetime(pd)"
1618
+ ]
1619
+ node [
1620
+ id 404
1621
+ label "pprint.pprint"
1622
+ ]
1623
+ node [
1624
+ id 405
1625
+ label "print"
1626
+ ]
1627
+ node [
1628
+ id 406
1629
+ label "close"
1630
+ ]
1631
+ node [
1632
+ id 407
1633
+ label "today(datetime.datetime)"
1634
+ ]
1635
+ node [
1636
+ id 408
1637
+ label "print(builtins.print)"
1638
+ ]
1639
+ node [
1640
+ id 409
1641
+ label "gethostname(socket.socket)"
1642
+ ]
1643
+ node [
1644
+ id 410
1645
+ label "unique(pandas.Series)"
1646
+ ]
1647
+ node [
1648
+ id 411
1649
+ label "Curve(holoviews.Curve)"
1650
+ ]
1651
+ node [
1652
+ id 412
1653
+ label "Layout(holoviews.Layout)"
1654
+ ]
1655
+ node [
1656
+ id 413
1657
+ label "cols(holoviews.Layout.cols)"
1658
+ ]
1659
+ node [
1660
+ id 414
1661
+ label "open_rasterio(xr.open_rasterio)"
1662
+ ]
1663
+ node [
1664
+ id 415
1665
+ label "coarsen(xarray.DataArray.coarsen)"
1666
+ ]
1667
+ node [
1668
+ id 416
1669
+ label "defaults(holoviews.opts.defaults)"
1670
+ ]
1671
+ node [
1672
+ id 417
1673
+ label "Area(holoviews.opts.Area)"
1674
+ ]
1675
+ node [
1676
+ id 418
1677
+ label "Ellipse(holoviews.opts.Ellipse)"
1678
+ ]
1679
+ node [
1680
+ id 419
1681
+ label "HLine(holoviews.opts.HLine)"
1682
+ ]
1683
+ node [
1684
+ id 420
1685
+ label "Image(holoviews.opts.Image)"
1686
+ ]
1687
+ node [
1688
+ id 421
1689
+ label "Path(holoviews.opts.Path)"
1690
+ ]
1691
+ node [
1692
+ id 422
1693
+ label "VLine(holoviews.opts.VLine)"
1694
+ ]
1695
+ node [
1696
+ id 423
1697
+ label "lissajous(lissajous)"
1698
+ ]
1699
+ node [
1700
+ id 424
1701
+ label "Path(holoviews.Path)"
1702
+ ]
1703
+ node [
1704
+ id 425
1705
+ label "lissajous_crosshair(lissajous_crosshair)"
1706
+ ]
1707
+ node [
1708
+ id 426
1709
+ label "DynamicMap(holoviews.DynamicMap)"
1710
+ ]
1711
+ node [
1712
+ id 427
1713
+ label "redim.range(holoviews.Redim.range)"
1714
+ ]
1715
+ node [
1716
+ id 428
1717
+ label "HoloMap(holoviews.HoloMap)"
1718
+ ]
1719
+ node [
1720
+ id 429
1721
+ label "periodic(holoviews.DynamicMap.periodic)"
1722
+ ]
1723
+ node [
1724
+ id 430
1725
+ label "event(holoviews.DynamicMap.event)"
1726
+ ]
1727
+ node [
1728
+ id 431
1729
+ label "opts.Points"
1730
+ ]
1731
+ node [
1732
+ id 432
1733
+ label "sin(numpy.sin)"
1734
+ ]
1735
+ node [
1736
+ id 433
1737
+ label "marker(marker)"
1738
+ ]
1739
+ node [
1740
+ id 434
1741
+ label "XY(XY)"
1742
+ ]
1743
+ node [
1744
+ id 435
1745
+ label "Time(Time)"
1746
+ ]
1747
+ node [
1748
+ id 436
1749
+ label "integral(integral)"
1750
+ ]
1751
+ node [
1752
+ id 437
1753
+ label "define(Stream.define)"
1754
+ ]
1755
+ node [
1756
+ id 438
1757
+ label "Stream(holoviews.Stream)"
1758
+ ]
1759
+ node [
1760
+ id 439
1761
+ label "stream(Params)"
1762
+ ]
1763
+ node [
1764
+ id 440
1765
+ label "Params(holoviews.Params)"
1766
+ ]
1767
+ node [
1768
+ id 441
1769
+ label "apply(holoviews.Image.apply)"
1770
+ ]
1771
+ node [
1772
+ id 442
1773
+ label "opts(holoviews.opts.opts)"
1774
+ ]
1775
+ node [
1776
+ id 443
1777
+ label "where(xarray.core.dataarray.DataArray)"
1778
+ ]
1779
+ node [
1780
+ id 444
1781
+ label "hvplot.quadmesh(hvplot.xarray.HvPlotAccessor)"
1782
+ ]
1783
+ node [
1784
+ id 445
1785
+ label "hvplot.contour(hvplot.xarray.HvPlotAccessor)"
1786
+ ]
1787
+ node [
1788
+ id 446
1789
+ label "tile_sources.ESRI(geoviews.tile_sources.TileSource)"
1790
+ ]
1791
+ node [
1792
+ id 447
1793
+ label "close(dask.distributed.Client)"
1794
+ ]
1795
+ node [
1796
+ id 448
1797
+ label "open_dataset(xarray.core.dataset.Dataset)"
1798
+ ]
1799
+ node [
1800
+ id 449
1801
+ label "fetch(ngallery_utils.DATASETS.fetch)"
1802
+ ]
1803
+ node [
1804
+ id 450
1805
+ label "convert(cf_units.Unit.convert)"
1806
+ ]
1807
+ node [
1808
+ id 451
1809
+ label "Unit(cf_units.Unit)"
1810
+ ]
1811
+ node [
1812
+ id 452
1813
+ label "apply_ufunc(xarray.apply_ufunc)"
1814
+ ]
1815
+ node [
1816
+ id 453
1817
+ label "change_units(change_units)"
1818
+ ]
1819
+ node [
1820
+ id 454
1821
+ label "where(xarray.core.dataarray.DataArray.where)"
1822
+ ]
1823
+ node [
1824
+ id 455
1825
+ label "limit_depth_of_variables(limit_depth_of_variables)"
1826
+ ]
1827
+ node [
1828
+ id 456
1829
+ label "abs(built-in.abs)"
1830
+ ]
1831
+ node [
1832
+ id 457
1833
+ label "sum(xarray.core.dataarray.DataArray.sum)"
1834
+ ]
1835
+ node [
1836
+ id 458
1837
+ label "calc_ocean_heat(calc_ocean_heat)"
1838
+ ]
1839
+ node [
1840
+ id 459
1841
+ label "calc_heat_from_file(calc_heat_from_file)"
1842
+ ]
1843
+ node [
1844
+ id 460
1845
+ label "plot(xarray.core.dataarray.DataArray.plot)"
1846
+ ]
1847
+ node [
1848
+ id 461
1849
+ label "isel(xarray.core.dataarray.DataArray.isel)"
1850
+ ]
1851
+ node [
1852
+ id 462
1853
+ label "sel(xarray.core.dataarray.DataArray.sel)"
1854
+ ]
1855
+ node [
1856
+ id 463
1857
+ label "contourf(xarray.core.plot.DataArray.plot.contourf)"
1858
+ ]
1859
+ node [
1860
+ id 464
1861
+ label "tight_layout(matplotlib.pyplot.tight_layout)"
1862
+ ]
1863
+ node [
1864
+ id 465
1865
+ label "subplots(matplotlib.pyplot.subplots)"
1866
+ ]
1867
+ node [
1868
+ id 466
1869
+ label "set_global(cartopy.mpl.geoaxes.GeoAxes.set_global)"
1870
+ ]
1871
+ node [
1872
+ id 467
1873
+ label "coastlines(cartopy.mpl.geoaxes.GeoAxes.coastlines)"
1874
+ ]
1875
+ node [
1876
+ id 468
1877
+ label "Orthographic(cartopy.crs.Orthographic)"
1878
+ ]
1879
+ node [
1880
+ id 469
1881
+ label "open_catalog(intake.Catalog)"
1882
+ ]
1883
+ node [
1884
+ id 470
1885
+ label "astype(xarray.Dataset)"
1886
+ ]
1887
+ node [
1888
+ id 471
1889
+ label "LLCMapper"
1890
+ ]
1891
+ node [
1892
+ id 472
1893
+ label "mapper.__call__(LLCMapper)"
1894
+ ]
1895
+ node [
1896
+ id 473
1897
+ label "set_title(pyplot.Axes)"
1898
+ ]
1899
+ node [
1900
+ id 474
1901
+ label "xgcm.Grid(xgcm.Grid)"
1902
+ ]
1903
+ node [
1904
+ id 475
1905
+ label "diff_2d_vector(xgcm.Grid)"
1906
+ ]
1907
+ node [
1908
+ id 476
1909
+ label "fillna(xarray.Dataset)"
1910
+ ]
1911
+ node [
1912
+ id 477
1913
+ label "tick_params(matplotlib.axes.Axes.tick_params)"
1914
+ ]
1915
+ node [
1916
+ id 478
1917
+ label "read_parquet(dask.dataframe.DataFrame)"
1918
+ ]
1919
+ node [
1920
+ id 479
1921
+ label "repartition(dask.dataframe.DataFrame)"
1922
+ ]
1923
+ node [
1924
+ id 480
1925
+ label "copy(dask.dataframe.DataFrame)"
1926
+ ]
1927
+ node [
1928
+ id 481
1929
+ label "min(dask.dataframe.Series.min)"
1930
+ ]
1931
+ node [
1932
+ id 482
1933
+ label "where(dask.Series)"
1934
+ ]
1935
+ node [
1936
+ id 483
1937
+ label "set_index(dask.dataframe.DataFrame)"
1938
+ ]
1939
+ node [
1940
+ id 484
1941
+ label "persist(dask.dataframe.DataFrame)"
1942
+ ]
1943
+ node [
1944
+ id 485
1945
+ label "compute(dask.dataframe.DataFrame)"
1946
+ ]
1947
+ node [
1948
+ id 486
1949
+ label "lnglat_to_meters(datashader.geo.lnglat_to_meters)"
1950
+ ]
1951
+ node [
1952
+ id 487
1953
+ label "join(pandas.DataFrame)"
1954
+ ]
1955
+ node [
1956
+ id 488
1957
+ label "hvplot.points(hvplot.pandas)"
1958
+ ]
1959
+ node [
1960
+ id 489
1961
+ label "print(print)"
1962
+ ]
1963
+ node [
1964
+ id 490
1965
+ label "head(head)"
1966
+ ]
1967
+ node [
1968
+ id 491
1969
+ label "tiles.ESRI(holoviews.element.tiles.ESRI)"
1970
+ ]
1971
+ node [
1972
+ id 492
1973
+ label "redim(holoviews.element.tiles.ESRI)"
1974
+ ]
1975
+ node [
1976
+ id 493
1977
+ label "random.randn(numpy.random.Generator)"
1978
+ ]
1979
+ node [
1980
+ id 494
1981
+ label "Points(holoviews.Points)"
1982
+ ]
1983
+ node [
1984
+ id 495
1985
+ label "histogram(holoviews.operation.histogram)"
1986
+ ]
1987
+ node [
1988
+ id 496
1989
+ label "__mul__"
1990
+ ]
1991
+ node [
1992
+ id 497
1993
+ label "opts.Points(holoviews.opts.defaults)"
1994
+ ]
1995
+ node [
1996
+ id 498
1997
+ label "opts.defaults(holoviews.opts.defaults)"
1998
+ ]
1999
+ node [
2000
+ id 499
2001
+ label "crosshair"
2002
+ ]
2003
+ node [
2004
+ id 500
2005
+ label "Selection1D(holoviews.streams.Selection1D)"
2006
+ ]
2007
+ node [
2008
+ id 501
2009
+ label "opts(opts)"
2010
+ ]
2011
+ node [
2012
+ id 502
2013
+ label "opts(hvplot.points)"
2014
+ ]
2015
+ node [
2016
+ id 503
2017
+ label "labelled_callback"
2018
+ ]
2019
+ node [
2020
+ id 504
2021
+ label "mark_earthquake"
2022
+ ]
2023
+ node [
2024
+ id 505
2025
+ label "histogram_callback"
2026
+ ]
2027
+ node [
2028
+ id 506
2029
+ label "scatter_callback"
2030
+ ]
2031
+ node [
2032
+ id 507
2033
+ label "vline_callback"
2034
+ ]
2035
+ node [
2036
+ id 508
2037
+ label "groupby(pandas.DataFrame)"
2038
+ ]
2039
+ node [
2040
+ id 509
2041
+ label "count(pandas.Series)"
2042
+ ]
2043
+ node [
2044
+ id 510
2045
+ label "plot(pandas.Series)"
2046
+ ]
2047
+ node [
2048
+ id 511
2049
+ label "hist(pandas.Series.plot)"
2050
+ ]
2051
+ node [
2052
+ id 512
2053
+ label "sort_values(pandas.Series)"
2054
+ ]
2055
+ node [
2056
+ id 513
2057
+ label "plot.barh(pandas.Series.plot)"
2058
+ ]
2059
+ node [
2060
+ id 514
2061
+ label "read_file(geopandas.GeoDataFrame)"
2062
+ ]
2063
+ node [
2064
+ id 515
2065
+ label "head(geopandas.GeoDataFrame)"
2066
+ ]
2067
+ node [
2068
+ id 516
2069
+ label "query(geopandas.GeoDataFrame)"
2070
+ ]
2071
+ node [
2072
+ id 517
2073
+ label "iloc(geopandas.GeoDataFrame)"
2074
+ ]
2075
+ node [
2076
+ id 518
2077
+ label "cx(geopandas.GeoDataFrame)"
2078
+ ]
2079
+ node [
2080
+ id 519
2081
+ label "plot(geopandas.GeoDataFrame)"
2082
+ ]
2083
+ node [
2084
+ id 520
2085
+ label "tolist(pandas.Series)"
2086
+ ]
2087
+ node [
2088
+ id 521
2089
+ label "MultiPoint(shapely.geometry.MultiPoint)"
2090
+ ]
2091
+ node [
2092
+ id 522
2093
+ label "convex_hull(shapely.geometry)"
2094
+ ]
2095
+ node [
2096
+ id 523
2097
+ label "to_crs(geopandas.GeoDataFrame)"
2098
+ ]
2099
+ node [
2100
+ id 524
2101
+ label "area(pandas.Series)"
2102
+ ]
2103
+ node [
2104
+ id 525
2105
+ label "get_path(geopandas.datasets)"
2106
+ ]
2107
+ node [
2108
+ id 526
2109
+ label "StamenTerrain(geoviews.tile_sources.StamenTerrain)"
2110
+ ]
2111
+ node [
2112
+ id 527
2113
+ label "*"
2114
+ ]
2115
+ node [
2116
+ id 528
2117
+ label "hvplot(hvplot.HVPlot)"
2118
+ ]
2119
+ node [
2120
+ id 529
2121
+ label "to_dataset(xarray.DataArray)"
2122
+ ]
2123
+ node [
2124
+ id 530
2125
+ label "subplots(matplotlib.pyplot)"
2126
+ ]
2127
+ node [
2128
+ id 531
2129
+ label "invert_yaxis(AxesSubplot)"
2130
+ ]
2131
+ node [
2132
+ id 532
2133
+ label "AxesSubplot"
2134
+ ]
2135
+ node [
2136
+ id 533
2137
+ label "twiny(AxesSubplot)"
2138
+ ]
2139
+ node [
2140
+ id 534
2141
+ label "set_xlabel(AxesSubplot)"
2142
+ ]
2143
+ node [
2144
+ id 535
2145
+ label "copyfileobj(shutil)"
2146
+ ]
2147
+ node [
2148
+ id 536
2149
+ label "urlopen(urllib.request)"
2150
+ ]
2151
+ node [
2152
+ id 537
2153
+ label "open(built-in)"
2154
+ ]
2155
+ node [
2156
+ id 538
2157
+ label "set_title(AxesSubplot)"
2158
+ ]
2159
+ node [
2160
+ id 539
2161
+ label "set_global(AxesSubplot)"
2162
+ ]
2163
+ node [
2164
+ id 540
2165
+ label "coastlines(AxesSubplot)"
2166
+ ]
2167
+ node [
2168
+ id 541
2169
+ label "ylabel(matplotlib.pyplot)"
2170
+ ]
2171
+ node [
2172
+ id 542
2173
+ label "autoscale(AxesSubplot)"
2174
+ ]
2175
+ node [
2176
+ id 543
2177
+ label "xgcm.Grid"
2178
+ ]
2179
+ node [
2180
+ id 544
2181
+ label "xgcm.Grid.diff"
2182
+ ]
2183
+ node [
2184
+ id 545
2185
+ label "xarray.DataArray.sum"
2186
+ ]
2187
+ node [
2188
+ id 546
2189
+ label "xarray.DataArray.plot"
2190
+ ]
2191
+ node [
2192
+ id 547
2193
+ label "xgcm.Grid.cumsum"
2194
+ ]
2195
+ node [
2196
+ id 548
2197
+ label "xarray.DataArray.plot.contourf"
2198
+ ]
2199
+ node [
2200
+ id 549
2201
+ label "xgcm.Grid.interp"
2202
+ ]
2203
+ node [
2204
+ id 550
2205
+ label "xarray.DataArray.where"
2206
+ ]
2207
+ node [
2208
+ id 551
2209
+ label "isel(xarray.DataArray.isel())"
2210
+ ]
2211
+ node [
2212
+ id 552
2213
+ label "set_title(matplotlib.axes.Axes.set_title)"
2214
+ ]
2215
+ node [
2216
+ id 553
2217
+ label "fillna(xarray.DataArray.fillna)"
2218
+ ]
2219
+ node [
2220
+ id 554
2221
+ label "search(satsearch.Search)"
2222
+ ]
2223
+ node [
2224
+ id 555
2225
+ label "found(satsearch.Results)"
2226
+ ]
2227
+ node [
2228
+ id 556
2229
+ label "items(satsearch.Search)"
2230
+ ]
2231
+ node [
2232
+ id 557
2233
+ label "save(intake.Search.items.save)"
2234
+ ]
2235
+ node [
2236
+ id 558
2237
+ label "read_file(geopandas.GeoDataFrame.read_file)"
2238
+ ]
2239
+ node [
2240
+ id 559
2241
+ label "head(geopandas.GeoDataFrame.head)"
2242
+ ]
2243
+ node [
2244
+ id 560
2245
+ label "literal_eval(ast.literal_eval)"
2246
+ ]
2247
+ node [
2248
+ id 561
2249
+ label "common_name(pandas.Series.common_name)"
2250
+ ]
2251
+ node [
2252
+ id 562
2253
+ label "to_list(pandas.Series.to_list)"
2254
+ ]
2255
+ node [
2256
+ id 563
2257
+ label "dask.compute(dask.compute)"
2258
+ ]
2259
+ node [
2260
+ id 564
2261
+ label "xr.concat(xarray.concat)"
2262
+ ]
2263
+ node [
2264
+ id 565
2265
+ label "nbytes(xarray.Dataset.nbytes)"
2266
+ ]
2267
+ node [
2268
+ id 566
2269
+ label "hvplot.image(hvplot.HvPlot.image)"
2270
+ ]
2271
+ node [
2272
+ id 567
2273
+ label "NDVI.hvplot.image(hvplot.HvPlot.image)"
2274
+ ]
2275
+ node [
2276
+ id 568
2277
+ label "compute(dask.distributed.compute)"
2278
+ ]
2279
+ node [
2280
+ id 569
2281
+ label "sub.compute(user_defined.sub.compute)"
2282
+ ]
2283
+ node [
2284
+ id 570
2285
+ label "to_netcdf(xarray.DataArray.to_netcdf)"
2286
+ ]
2287
+ node [
2288
+ id 571
2289
+ label "load_dataarray(xarray.load_dataarray)"
2290
+ ]
2291
+ node [
2292
+ id 572
2293
+ label "stacitem_to_dataset(user_defined.stacitem_to_dataset)"
2294
+ ]
2295
+ node [
2296
+ id 573
2297
+ label "stack_bands(xarray.Dataset.stack_bands)"
2298
+ ]
2299
+ node [
2300
+ id 574
2301
+ label "to_dataset(xarray.DataArray.to_dataset)"
2302
+ ]
2303
+ node [
2304
+ id 575
2305
+ label "open_esm_datastore(Intake)"
2306
+ ]
2307
+ node [
2308
+ id 576
2309
+ label "search(Intake)"
2310
+ ]
2311
+ node [
2312
+ id 577
2313
+ label "to_dataset_dict(Intake)"
2314
+ ]
2315
+ node [
2316
+ id 578
2317
+ label "arange(numpy.ndarray)"
2318
+ ]
2319
+ node [
2320
+ id 579
2321
+ label "array(numpy)"
2322
+ ]
2323
+ node [
2324
+ id 580
2325
+ label "fillna(xarray.DataArray)"
2326
+ ]
2327
+ node [
2328
+ id 581
2329
+ label "get_search_url(erddapy.ERDDAP)"
2330
+ ]
2331
+ node [
2332
+ id 582
2333
+ label "urlopen(erddapy.utilities.urlopen)"
2334
+ ]
2335
+ node [
2336
+ id 583
2337
+ label "get_extent(matplotlib.axes.Axes)"
2338
+ ]
2339
+ node [
2340
+ id 584
2341
+ label "add_feature(matplotlib.axes.Axes)"
2342
+ ]
2343
+ node [
2344
+ id 585
2345
+ label "COASTLINE(cartopy.feature.COASTLINE)"
2346
+ ]
2347
+ node [
2348
+ id 586
2349
+ label "interp(xarray.Dataset)"
2350
+ ]
2351
+ node [
2352
+ id 587
2353
+ label "compute(xarray.DataArray)"
2354
+ ]
2355
+ node [
2356
+ id 588
2357
+ label "chunk(xarray.DataArray)"
2358
+ ]
2359
+ node [
2360
+ id 589
2361
+ label "groupby(xarray.DataArray)"
2362
+ ]
2363
+ node [
2364
+ id 590
2365
+ label "mask_data()"
2366
+ ]
2367
+ node [
2368
+ id 591
2369
+ label "where(xarray.where)"
2370
+ ]
2371
+ node [
2372
+ id 592
2373
+ label "map(xarray.plot.Figure.map)"
2374
+ ]
2375
+ node [
2376
+ id 593
2377
+ label "coastlines(cartopy.feature.COASTLINE)"
2378
+ ]
2379
+ node [
2380
+ id 594
2381
+ label "Map(ipyleaflet.Map)"
2382
+ ]
2383
+ node [
2384
+ id 595
2385
+ label "add_layer(ipyleaflet.Map)"
2386
+ ]
2387
+ node [
2388
+ id 596
2389
+ label "LocalCluster(dask.distributed.LocalCluster)"
2390
+ ]
2391
+ node [
2392
+ id 597
2393
+ label "read_csv(dd.read_csv)"
2394
+ ]
2395
+ node [
2396
+ id 598
2397
+ label "visualize(dask.visualizer.Visualizer)"
2398
+ ]
2399
+ node [
2400
+ id 599
2401
+ label "compute(dask.core.compute)"
2402
+ ]
2403
+ node [
2404
+ id 600
2405
+ label "numpy.ones(numpy.ndarray)"
2406
+ ]
2407
+ node [
2408
+ id 601
2409
+ label "compute(dask.array.Array.compute)"
2410
+ ]
2411
+ node [
2412
+ id 602
2413
+ label "visualize(dask.array.Array.visualize)"
2414
+ ]
2415
+ node [
2416
+ id 603
2417
+ label "dask.array.ones(dask.array.Array)"
2418
+ ]
2419
+ node [
2420
+ id 604
2421
+ label "sum(dask.array.Array.sum)"
2422
+ ]
2423
+ node [
2424
+ id 605
2425
+ label "visualize(dask.array.ArraySum.visualize)"
2426
+ ]
2427
+ node [
2428
+ id 606
2429
+ label "mean(dask.array.Array.mean)"
2430
+ ]
2431
+ node [
2432
+ id 607
2433
+ label "visualize(dask.array.Array.mean.visualize)"
2434
+ ]
2435
+ node [
2436
+ id 608
2437
+ label "plot(matplotlib.pyplot.Plot)"
2438
+ ]
2439
+ node [
2440
+ id 609
2441
+ label "numpy.cos(numpy.cos)"
2442
+ ]
2443
+ node [
2444
+ id 610
2445
+ label "dask.delayed(dask.delayed)"
2446
+ ]
2447
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+ optimizer:
41
+ lr: 0.0003
42
+ weight_decay: 0.0
43
+ is_enable_half: True
44
+
45
+ criterion:
46
+ type: CrossEntropyLoss
47
+
48
+ trainer:
49
+ type: llmtrainer
50
+
51
+ eval:
52
+ freq: 50
53
+ metrics: ["loss"]
54
+ count_flops: False
55
+ best_res_update_round_wise_key: test_avg_loss