matplotlib.cbook

Сборник служебных функций и классов. Изначально многие (но не все) были из Python Cookbook — отсюда и название cbook.

Этот модуль безопасно импортировать из любой точки Matplotlib; он импортирует Matplotlib только во время выполнения.

class matplotlib.cbook.CallbackRegistry(exception_handler=<function _exception_printer>) [source]

Базовый класс: object

Обработка регистрации и отключения сигналов и обратных вызовов:

>>> def oneat(x):
...    print('eat', x)
>>> def ondrink(x):
...    print('drink', x)

>>> from matplotlib.cbook import CallbackRegistry
>>> callbacks = CallbackRegistry()

>>> id_eat = callbacks.connect('eat', oneat)
>>> id_drink = callbacks.connect('drink', ondrink)

>>> callbacks.process('drink', 123)
drink 123
>>> callbacks.process('eat', 456)
eat 456
>>> callbacks.process('be merry', 456) # nothing will be called
>>> callbacks.disconnect(id_eat)
>>> callbacks.process('eat', 456)      # nothing will be called

На практике, следует всегда отключать все обратные вызовы, когда они больше не нужны, чтобы избежать висячих ссылок (и, следовательно, утечек памяти). Однако реальный код в Matplotlib редко это делает, и из-за его дизайна довольно сложно разместить такой код. Чтобы обойти это и предотвратить этот класс утечек памяти, мы вместо этого храним только слабые ссылки на связанные методы, так что когда целевой объект должен умереть, CallbackRegistry не будет его удерживать.

Параметры:

exception_handlercallable, optional Если указано, должно иметь сигнатуру def handler(exc: Exception) -> None: Если не равно None, эта функция будет вызываться с любым подклассом Exception, поднятым обратными вызовами в CallbackRegistry.process. Обработчик может либо обработать исключение, либо повторно его поднять. Вызываемая функция должна быть сериализуема. По умолчанию обработчик def h(exc): traceback.print_exc()

connect(self, s, func) [source]

Зарегистрировать func для вызова при генерации сигнала s.

disconnect(self, cid) [source]

Отключить обратный вызов, зарегистрированный с идентификатором обратного вызова cid.

process(self, s, *args, **kwargs) [source]

Обработать сигнал s.

Все функции, зарегистрированные для получения обратных вызовов по s, будут вызваны с *args и **kwargs.

class matplotlib.cbook.Grouper(init=()) [source]

Базовый класс: object

Структура данных непересекающихся множеств.

Объекты можно объединить с помощью join(), проверить связанность с помощью joined(), а все непересекающиеся множества можно получить, используя объект в качестве итератора.

Объекты, которые объединяются, должны быть хэшируемыми и поддерживающими слабые ссылки.

Примеры

>>> from matplotlib.cbook import Grouper
>>> class Foo:
...     def __init__(self, s):
...         self.s = s
...     def __repr__(self):
...         return self.s
...
>>> a, b, c, d, e, f = [Foo(x) for x in 'abcdef']
>>> grp = Grouper()
>>> grp.join(a, b)
>>> grp.join(b, c)
>>> grp.join(d, e)
>>> sorted(map(tuple, grp))
[(a, b, c), (d, e)]
>>> grp.joined(a, b)
True
>>> grp.joined(a, c)
True
>>> grp.joined(a, d)
False

clean(self) [source]

Очистить мертвые слабые ссылки из словаря.

get_siblings(self, a) [source]

Возвращает все элементы, объединенные с a, включая сам a.

join(self, a, *args) [source]

Объединить заданные аргументы в одно множество. Принимает один или несколько аргументов.

joined(self, a, b) [source]

Возвращает, являются ли a и b членами одного множества.

remove(self, a) [source]

exception matplotlib.cbook.IgnoredKeywordWarning(*args, **kwargs) [source]

Базовый класс: UserWarning

[Устарело] Класс для выдачи предупреждений об аргументах ключевых слов, которые будут проигнорированы Matplotlib.

Примечания

Устарело начиная с версии 3.3.

class matplotlib.cbook.Stack(default=None) [source]

Базовый класс: object

Стек элементов с перемещаемым курсором.

Эмулирует действия «Назад», «Вперёд» в веб-браузере.

back(self) [source]

Переместить позицию назад и вернуть текущий элемент.

bubble(self, o) [source]

Поднять все ссылки на o наверх стека и вернуть его.

Исключения:	ValueError Если o не находится в стеке.

clear(self) [source]

Очистить стек.

empty(self) [source]

Возвращает, пуст ли стек.

forward(self) [source]

Переместить позицию вперёд и вернуть текущий элемент.

home(self) [source]

Поместить первый элемент в верхнюю часть стека.

Возвращает первый элемент.

push(self, o) [source]

Поместить o в стек в текущей позиции. Отбросить все последующие элементы.

Возвращает o.

remove(self, o) [source]

Удалить o из стека.

Исключения:	ValueError Если o не находится в стеке.

matplotlib.cbook.boxplot_stats(X, whis=1.5, bootstrap=None, labels=None, autorange=False) [source]

Возвращает список словарей со статистикой, используемой для построения ряда диаграмм размаха с использованием bxp.

Параметры:

Xarray-like Данные, которые будут представлены на диаграммах размаха. Должны иметь 2 или меньше измерений. whisfloat or (float, float), default: 1.5 Положение усов. Если это число, нижний ус находится в наименьшем значении, большем, чем Q1 - whis*(Q3-Q1), а верхний — в наибольшем значении, меньшем, чем Q3 + whis*(Q3-Q1), где Q1 и Q3 — первый и третий квартили. Значение по умолчанию whis = 1.5 соответствует первоначальному определению диаграмм размаха по Туки. Если это пара чисел, они указывают процентили, в которых нужно рисовать усы (например, (5, 95)). В частности, установка этого значения в (0, 100) приводит к усам, охватывающим весь диапазон данных. «range» — устаревшее синоним для (0, 100). В крайнем случае, где Q1 == Q3, whis автоматически устанавливается в (0, 100) (охватывает весь диапазон данных), если autorange равно True. Значения данных за пределами усов считаются выбросами и отображаются как отдельные точки. bootstrapint, optional Количество раз, которое необходимо выполнить бутстрапинг для построения доверительных интервалов вокруг медианы (метод процентилей). labelsarray-like, optional Метки для каждого набора данных. Длина должна соответствовать измерениям X. autorangebool, optional (False) Когда True и данные распределены таким образом, что 25-й и 75-й процентили равны, whis устанавливается в (0, 100), чтобы концы усов находились в минимальном и максимальном значениях данных.

Возвращает:

list of dict Список словарей, содержащих результаты для каждого столбца данных. Ключи каждого словаря следующие: Ключ Описание значения label метка для диаграммы размаха mean арифметическое среднее значение med 50-й процентиль q1 первый квартиль (25-й процентиль) q3 третий квартиль (75-й процентиль) cilo нижняя отметка вокруг медианы cihi верхняя отметка вокруг медианы whislo конец нижнего уса whishi конец верхнего уса fliers выбросы

Примечания

Не-бутстрапный подход к доверительному интервалу использует основанное на гауссовском приближение асимптотического типа:

\[\mathrm{med} \pm 1.57 \times \frac{\mathrm{iqr}}{\sqrt{N}}\]

Общий подход взят из: McGill, R., Tukey, J.W., and Larsen, W.A. (1978) «Variations of Boxplots», The American Statistician, 32:12-16.

matplotlib.cbook.contiguous_regions(mask) [source]

Возвращает список (ind0, ind1) такой, что mask[ind0:ind1].all() равно True, и мы покрываем все такие области.

matplotlib.cbook.delete_masked_points(*args) [source]

Находит все замаскированные и/или не-конечные точки в наборе аргументов и возвращает аргументы, содержащие только незамаскированные точки.

Аргументы могут принадлежать к одному из 5 категорий:

1. Одномерные массивы с масками
2. Одномерные массивы NumPy
3. Массивы NumPy с более чем одним измерением
4. Другие итерируемые объекты, не являющиеся строками
5. любой другой тип

Первый аргумент должен принадлежать к одной из первых четырёх категорий; любой аргумент с длиной, отличающейся от длины первого аргумента (и, следовательно, любой аргумент из категории 5) передаётся без изменений.

Маски получаются от всех аргументов правильной длины в категориях 1, 2 и 4; точка считается плохой, если она замаскирована в массиве с масками или если она равна nan или inf. Не предпринимается попыток извлечь маску из категорий 2, 3 и 4, если numpy.isfinite не возвращает массив булевых значений.

Все входные аргументы, которые не передаются без изменений, возвращаются как массивы NumPy после удаления точек или строк, соответствующих маскам в любом из аргументов.

Значительно упрощённая версия этой функции изначально была написана как помощник для Axes.scatter().

matplotlib.cbook.file_requires_unicode(x) [source]

Возвращает значение, определяющее, требует ли данный объект-подобный файлу Unicode для записи в него.

matplotlib.cbook.flatten(seq, scalarp=<function is_scalar_or_string at 0x7fba597fc1f0>) [source]

Возвращает генератор сглаженных вложенных контейнеров.

Например:

>>> from matplotlib.cbook import flatten
>>> l = (('John', ['Hunter']), (1, 23), [[([42, (5, 23)], )]])
>>> print(list(flatten(l)))
['John', 'Hunter', 1, 23, 42, 5, 23]

Автор: Композиция Хольгера Крекеля и Лютера Блиссета Источник: https://code.activestate.com/recipes/121294/ и рецепт 1.12 в кулинарной книге

matplotlib.cbook.get_realpath_and_stat(path) [source]

[Устарело]

Примечания

Устарело начиная с версии 3.3:

matplotlib.cbook.get_sample_data(fname, asfileobj=True, *, np_load=False) [source]

Возвращает файл с образцами данных. fname — путь, относящийся к каталогу mpl-data/sample_data. Если asfileobj равно True, возвращает объект файла, в противном случае — просто путь к файлу.

Файлы с образцами данных хранятся в каталоге 'mpl-data/sample_data' внутри пакета Matplotlib.

Если имя файла заканчивается на .gz, файл неявно распаковывается. Если имя файла заканчивается на .npy или .npz, asfileobj равно True, а np_load равно True, файл загружается с помощью numpy.load. np_load в настоящее время по умолчанию равен False, но в будущей версии по умолчанию будет True.

matplotlib.cbook.index_of(y) [source]

Вспомогательная функция для создания разумных значений x для заданных y.

Используется для построения графиков (x, y), если значения x не заданы явно.

Сначала попробуйте y.index (предполагая, что y — это pandas.Series), если это не удаётся, используйте range(len(y)).

В будущем эта функция будет расширена для обработки других типов маркированных данных.

Параметры:	yfloat or array-like
Возвращает:	x, yndarray Значения x и y для построения графика.

matplotlib.cbook.is_math_text(s) [source]

Возвращает значение, определяющее, содержит ли строка s математические выражения.

Это делается путём проверки того, содержит ли s чётное количество неэкранированных знаков доллара.

matplotlib.cbook.is_scalar_or_string(val) [source]

Возвращает значение, определяющее, является ли данный объект скалярным или строковым.

matplotlib.cbook.is_writable_file_like(obj) [source]

Возвращает значение, определяющее, похоже ли obj на объект файла с методом write.

matplotlib.cbook.local_over_kwdict(local_var, kwargs, *keys) [source]

[Устаревший] Обеспечивает приоритет локальной переменной над потенциально конфликтующими аргументами из словаря kwargs. Следующие возможные значения вывода рассматриваются в порядке приоритета:

local_var > kwargs[keys[0]] > ... > kwargs[keys[-1]]

Первое из этих значений, которое не равно None, будет возвращено. Если все они равны None, то будет возвращено None. Каждый ключ в keys будет удалён из словаря kwargs на месте.

Параметры:	local_varany object Локальная переменная (наивысший приоритет). kwargsdict Словарь ключевых аргументов; изменяется на месте. keysstr(s) Имя(а) ключевых аргументов для обработки в порядке убывания приоритета.
Возвращает:	любой объект Либо local_var, либо одно из kwargs[key] для key в keys.
Исключения:	IgnoredKeywordWarning Для каждого ключа в keys, который был удалён из kwargs, но не использован в качестве значения вывода.

Примечания

Устарело начиная с версии 3.3.

class matplotlib.cbook.maxdict(maxsize) [source]

Bases: dict

Словарь с максимальным размером.

Примечания

Это не переопределяет все соответствующие методы для ограничения размера, только __setitem__, поэтому используйте с осторожностью.

matplotlib.cbook.normalize_kwargs(kw, alias_mapping=None, required=<deprecated parameter>, forbidden=<deprecated parameter>, allowed=<deprecated parameter>) [source]

Вспомогательная функция для нормализации входных данных kwarg.

Порядок их разрешения:

1. алиасирование
2. обязательные
3. запрещённые
4. разрешённые

Этот порядок означает, что только канонические имена должны появляться в разрешённых, запрещённых, обязательных.

Параметры:

kwdict Словарь ключевых аргументов. alias_mappingdict or Artist subclass or Artist instance, optional Сопоставление между каноническим именем и списком псевдонимов в порядке приоритета от низшего к высшему. Если каноническое значение не находится в списке, предполагается, что у него наивысший приоритет. Если передан подкласс или экземпляр Artist, используется его сопоставление алиасов свойств. requiredlist of str, optional Список ключей, которые должны быть в kws. Этот параметр устарел. forbiddenlist of str, optional Список ключей, которые не должны быть в kw. Этот параметр устарел. allowedlist of str, optional Список разрешённых полей. Если это не None, то возникает ошибка, если kw содержит ключи, отсутствующие в объединении обязательных и разрешённых. Чтобы разрешить только обязательные поля, передайте пустой кортеж allowed=(). Этот параметр устарел.

Исключения:

TypeError Для соответствия тому, что Python поднимает, если недопустимые args/kwargs передаются вызываемому объекту.

matplotlib.cbook.open_file_cm(path_or_file, mode='r', encoding=None) [source]

Передача объектов файлов и управление контекстом для путей.

matplotlib.cbook.print_cycles(objects, outstream=<_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='utf-8'>, show_progress=False) [source]

Печать циклов циклических ссылок в заданных объектах.

Часто бывает полезно передавать gc.garbage для поиска циклов, которые препятствуют удалению некоторых объектов сборщиком мусора.

Параметры:	objects Список объектов для поиска циклов. outstream Поток для вывода. show_progressbool Если True, печатать количество достигнутых объектов по мере их нахождения.

matplotlib.cbook.pts_to_midstep(x, *args) [source]

Преобразование непрерывной линии в точки середин шагов.

Даны набор N точек, преобразуйте в 2N точки, которые при линейном соединении дают ступенчатую функцию, меняющую значения в середине интервалов.

Параметры:	xarray Положение x шагов. Может быть пустым. y1, ..., yparray Массивы y, которые должны быть преобразованы в шаги; все должны иметь одинаковую длину с x.
Возвращает:	массив Значения x и y, преобразованные в шаги в том же порядке, что и входные данные; могут быть распакованы как x_out, y1_out, ..., yp_out. Если вход имеет длину N, каждый из этих массивов будет иметь длину 2N.

Примеры

>>> x_s, y1_s, y2_s = pts_to_midstep(x, y1, y2)

matplotlib.cbook.pts_to_poststep(x, *args) [source]

Преобразование непрерывной линии в точки пост-шагов.

Даны набор N точек, преобразуйте в 2N + 1 точки, которые при линейном соединении дают ступенчатую функцию, изменяющую значения в конце интервалов.

Параметры:	xarray Положение x шагов. Может быть пустым. y1, ..., yparray Массивы y, которые должны быть преобразованы в шаги; все должны иметь одинаковую длину с x.
Возвращает:	массив Значения x и y, преобразованные в шаги в том же порядке, что и входные данные; могут быть распакованы как x_out, y1_out, ..., yp_out. Если вход имеет длину N, каждый из этих массивов будет иметь длину 2N + 1. Для N=0, длина будет 0.

Примеры

>>> x_s, y1_s, y2_s = pts_to_poststep(x, y1, y2)

matplotlib.cbook.pts_to_prestep(x, *args) [source]

Преобразование непрерывной линии в точки пре-шагов.

Даны набор N точек, преобразуйте в 2N - 1 точки, которые при линейном соединении дают ступенчатую функцию, изменяющую значения в начале интервалов.

Параметры:	xarray Положение x шагов. Может быть пустым. y1, ..., yparray Массивы y, которые должны быть преобразованы в шаги; все должны иметь одинаковую длину с x.
Возвращает:	массив Значения x и y, преобразованные в шаги в том же порядке, что и входные данные; могут быть распакованы как x_out, y1_out, ..., yp_out. Если вход имеет длину N, каждый из этих массивов будет иметь длину 2N + 1. Для N=0, длина будет 0.

Примеры

>>> x_s, y1_s, y2_s = pts_to_prestep(x, y1, y2)

matplotlib.cbook.report_memory(i=0) [source]

Возвращает память, потребляемую процессом.

matplotlib.cbook.safe_first_element(obj) [source]

Возвращает первый элемент в obj.

Это независимый от типа способ получения первого элемента, поддерживающий как доступ по индексу, так и протокол итератора.

matplotlib.cbook.safe_masked_invalid(x, copy=False) [source]

matplotlib.cbook.sanitize_sequence(data) [source]

Преобразует объекты dictview в список. Другие входные данные возвращаются без изменений.

class matplotlib.cbook.silent_list(type, seq=None) [source]

Базы: list

Список с кратким repr().

Предназначен для использования с однородным списком объектов, чтобы избежать длинных бессмысленных выводов.

Вместо

[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f5749fed3c8>,
 <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f5749fed4e0>,
 <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f5758016550>]

получите

<a list of 3 Line2D objects>

matplotlib.cbook.simple_linear_interpolation(a, steps) [source]

Пересэмплирование массива с steps - 1 точками между исходными парами точек.

Вдоль каждого столбца a вводится (steps - 1) точек между каждыми исходными значениями; значения линейно интерполируются.

Параметры:	aarray, shape (n, ...) stepsint
Возвращает:	массив форма ((n - 1) * steps + 1, ...)

matplotlib.cbook.strip_math(s) [source]

Удаление форматирования LaTeX из mathtext.

Обрабатывает только полностью математические и полностью не математические строки.

matplotlib.cbook.to_filehandle(fname, flag='r', return_opened=False, encoding=None) [source]

Преобразование пути в открытый дескриптор файла или передача потокоподобного объекта.

Вместо этого рассмотрите использование open_file_cm, так как оно позволяет более легко правильно закрывать недавно созданные объекты файлов.

Параметры:

fnamestr or path-like or file-like Если str или os.PathLike, файл открывается с флагами, указанными в flag и encoding. Если объект похож на файл, он пропускается. flagstr, default 'r' Передаётся в качестве аргумента mode к open, когда fname является str или os.PathLike; игнорируется, если fname является объектом, похожим на файл. return_openedbool, default False Если True, возвращает и объект файла, и булево значение, указывающее, был ли это новый файл (который вызывающий метод должен закрыть). Если False, возвращает только новый файл. encodingstr or None, default None Передаётся в качестве аргумента mode к open, когда fname является str или os.PathLike; игнорируется, если fname является объектом, похожим на файл.

Возвращает:

fhfile-like openedbool opened возвращается только если return_opened равно True.

matplotlib.cbook.violin_stats(X, method, points=100, quantiles=None) [source]

Возвращает список словарей данных, которые могут использоваться для рисования серии диаграмм размаха.

См. раздел Returns ниже, чтобы увидеть необходимые ключи словаря.

Пользователи могут пропустить эту функцию и передать пользовательский набор словарей с теми же ключами в violinplot вместо использования Matplotlib для вычислений. См. раздел Возвращает ниже, для ключей, которые должны быть присутствовать в словарях.

Параметры:

Xarray-like Данные выборки, которые будут использоваться для создания оценок плотности гауссова ядра. Должны иметь 2 или менее измерения. methodcallable Метод, используемый для вычисления оценки плотности ядра для каждого столбца данных. При вызове через method(v, coords), он должен возвращать вектор значений KDE, вычисленных в значениях, указанных в coords. pointsint, default: 100 Определяет количество точек для вычисления каждой из оценок плотности гауссова ядра. quantilesarray-like, default: None Определяет (если не None) список чисел с плавающей точкой в интервале [0, 1] для каждого столбца данных, которые представляют квантили, которые будут отображаться для этого столбца данных. Должны иметь 2 или менее измерения. 1D массив будет рассматриваться как список содержащий их.

Возвращает:

список словарей Список словарей, содержащих результаты для каждого столбца данных. Словари содержат по крайней мере следующие: coords: Список скаляров, содержащих координаты, в которых была вычислена конкретная оценка плотности ядра. vals: Список скаляров, содержащих значения оценки плотности ядра в каждой из координат, указанных в coords. mean: Среднее значение для данного столбца данных. median: Медианное значение для данного столбца данных. min: Минимальное значение для данного столбца данных. max: Максимальное значение для данного столбца данных. quantiles: Значения квантилей для этого столбца данных.

exception matplotlib.cbook.deprecation.MatplotlibDeprecationWarning [source]

Базы: UserWarning

Класс для выдачи предупреждений об устаревании для пользователей Matplotlib.

В связи с тем, что встроенные предупреждения Python о устаревании игнорируются по умолчанию с Python 2.7 (см. ссылку ниже), этот класс был создан для сигнализации об устаревании, но через UserWarning, которые по умолчанию не игнорируются.

https://docs.python.org/dev/whatsnew/2.7.html#the-future-for-python-2-x

matplotlib.cbook.deprecation.deprecated(since, *, message='', name='', alternative='', pending=False, obj_type=None, addendum='', removal='') [source]

Декоратор для маркировки функции, класса или свойства как устаревшего.

При устаревании метода класса, статического метода или свойства декоратор @deprecated должен быть под @classmethod и @staticmethod (т.е. deprecated должен непосредственно декорировать вызываемый объект), но над @property.

Параметры:

sincestr Версия, в которой этот API стал устаревшим. messagestr, optional Замена стандартного сообщения об устаревании. Местозаменители %(since)s, %(name)s, %(alternative)s, %(obj_type)s, %(addendum)s, и %(removal)s будут заменены значениями соответствующих аргументов, переданных в эту функцию. namestr, optional Имя, используемое в сообщении об устаревании; если не указано, имя определяется автоматически из устаревшего объекта. alternativestr, optional Альтернативный API, который пользователь может использовать вместо устаревшего API. Предупреждение об устаревании сообщит пользователю об этой альтернативе, если она указана. pendingbool, optional Если True, используется PendingDeprecationWarning вместо DeprecationWarning. Не может быть использовано вместе с removal. obj_typestr, optional Тип объекта, который устарел; по умолчанию, 'class', если декоратор применен к классу, 'attribute', если к свойству, 'function' в противном случае. addendumstr, optional Дополнительный текст, добавленный непосредственно к окончательному сообщению. removalstr, optional Ожидаемая версия удаления. По умолчанию (пустая строка), версия удаления вычисляется автоматически из since. Установите другие ложные значения, чтобы не планировать дату удаления. Не может быть использовано вместе с pending.

Примеры

Базовый пример:

@deprecated('1.4.0')
def the_function_to_deprecate():
    pass

matplotlib.cbook.deprecation.mplDeprecation

псевдоним для matplotlib.cbook.deprecation.MatplotlibDeprecationWarning

matplotlib.cbook.deprecation.warn_deprecated(since, *, message='', name='', alternative='', pending=False, obj_type='', addendum='', removal='') [source]

Отображение стандартизированного предупреждения об устаревании.

Параметры:

sincestr Версия, с которой данный API устарел. messagestr, optional Переопределение стандартного сообщения об устаревании. Значения форматов %(since)s, %(name)s, %(alternative)s, %(obj_type)s, %(addendum)s, и %(removal)s будут заменены значениями соответствующих аргументов, переданных в эту функцию. namestr, optional Имя устаревшего объекта. alternativestr, optional Альтернативный API, который пользователь может использовать вместо устаревшего API. При указании предупреждение об устаревании сообщит пользователю об этой альтернативе. pendingbool, optional Если True, используется PendingDeprecationWarning вместо DeprecationWarning. Не может быть использовано вместе с removal. obj_typestr, optional Тип объекта, который устарел. addendumstr, optional Дополнительный текст, добавляемый непосредственно к конечному сообщению. removalstr, optional Ожидаемая версия удаления. При использовании значения по умолчанию (пустая строка) версия удаления автоматически вычисляется из since. Установка других ложных значений не запланирует дату удаления. Не может быть использовано вместе с pending.

Примеры

Базовый пример:

# To warn of the deprecation of "matplotlib.name_of_module"
warn_deprecated('1.4.0', name='matplotlib.name_of_module',
                obj_type='module')