SXS Catalog

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.11.22%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(%0A%20%20%20%20width%3D%22full%22%2C%0A%20%20%20%20app_title%3D%22SXS%20Catalog%22%2C%0A%20%20%20%20css_file%3D%22custom.css%22%2C%0A%20%20%20%20html_head_file%3D%22%22%2C%0A)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%3Ch1%20style%3D%22text-align%3A%20center%3B%22%3EThe%20SXS%20Catalog%20of%20Simulations%3C%2Fh1%3E%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Import%20the%20libraries%20needed%20just%20for%20demonstrations%20in%20this%20notebook%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20math%0A%20%20%20%20import%20warnings%0A%20%20%20%20import%20pyarrow%20%20%23%20For%20efficient%20dataframe%20manipulation%0A%20%20%20%20import%20json%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%20%20%20%20import%20altair%20as%20alt%0A%20%20%20%20return%20alt%2C%20json%2C%20math%2C%20np%2C%20pd%2C%20pyarrow%2C%20warnings%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(pd)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Import%20the%20sxs%20package%20and%20load%20the%20dataframe%0A%0A%20%20%20%20%23%20NOTE%3A%20We%20use%20the%20more%20basic%20%60sxscatalog%60%20package%2C%20because%20%60sxs%60%20cannot%20run%20in%20the%20browser%0A%20%20%20%20%23%20because%20it%20depends%20on%20%60numba%60%2C%20and%20because%20marimo%20cannot%20interact%20with%20the%20filesystem%20to%0A%20%20%20%20%23%20persistently%20cache%20large%20data%20files.%20%20Normally%2C%20we%20would%20use%20%60sxs%60%20itself%20and%20load%20the%0A%20%20%20%20%23%20dataframe%20with%20%60sim%20%3D%20sxs.load(%22simulations%22%2C%20tag%3D%7Btag%7D)%60.%0A%20%20%20%20import%20sxscatalog%0A%0A%20%20%20%20current_time%20%3D%20pd.Timestamp.now().strftime(%22%25H%3A%25M%20on%20%25B%20%25d%2C%20%25Y%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20First%2C%20we'll%20get%20the%20latest%20release%20so%20that%20we%20can%20write%20it%20in%20the%20notebook%3B%0A%20%20%20%20%23%20%60sxscatalog.load(%22dataframe%22)%60%20would%20do%20this%20on%20its%20own.%0A%20%20%20%20latest_release%20%3D%20sxscatalog.simulations.Simulations.get_latest_release()%0A%20%20%20%20tag_name%20%3D%20latest_release%5B%22tag_name%22%5D%0A%20%20%20%20release_published%20%3D%20pd.to_datetime(latest_release%5B%22published_at%22%5D).strftime(%22%25B%20%25d%2C%20%25Y%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Note%20that%20we%20load%20the%20dataframe%20as%20%60df0%60%2C%20so%20that%20we%20can%20filter%20it%20below%20as%20%60df%60%0A%20%20%20%20df0%20%3D%20sxscatalog.load(%22dataframe%22%2C%20tag%3Dtag_name)%0A%0A%20%20%20%20%23%20The%20dataframe%20is%20actually%20a%20sxs.SimulationsDataFrame%20(so%20that%20we%20can%20have%20attributes%20like%20df.BBH)%2C%0A%20%20%20%20%23%20which%20subclasses%20%E2%80%94%20but%20is%20not%20a%20%E2%80%94%20pd.DataFrame%2C%20so%20marimo%20fanciness%20doesn't%20work%20if%20the%20dataframe%0A%20%20%20%20%23%20is%20just%20output%20raw.%20%20We%20can%20get%20the%20fancy%20display%20either%20by%20calling%20mo.ui.dataframe(df)%20or%20by%0A%20%20%20%20%23%20acting%20on%20df%20with%20some%20function%20that%20returns%20a%20regular%20pd.DataFrame.%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20current_time%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df0%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20latest_release%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20release_published%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sxscatalog%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20tag_name%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(current_time%2C%20mo%2C%20release_published%2C%20tag_name)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Title%20and%20introduction%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rf%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20page%20presents%20metadata%20from%20version%20%7Btag_name%5B1%3A%5D%7D%20of%20the%20SXS%20catalog%2C%20which%20was%20released%20on%20%7Brelease_published%7D%2C%20and%20is%20the%20current%20release%20as%20of%20%3Cspan%20data-tooltip%3D%22%7Bcurrent_time%7D%22%3Ewhen%20you%20opened%20this%20page%3C%2Fspan%3E.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20metadata%20can%20be%20loaded%20into%20%5Ba%20dataframe%5D(https%3A%2F%2Fsxs.readthedocs.io%2Fen%2Fmain%2Fapi%2Fsimulations%2F%23simulationsdataframe-class)%20using%20%5Bthe%20%60sxs%60%20package%5D(https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fsxs-collaboration%2Fsxs%2F)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%60%60%60python%0A%20%20%20%20%20%20%20%20import%20sxs%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20sxs.load(%22dataframe%22%2C%20tag%3D%22%7Btag_name%7D%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20That%20dataframe%20can%20be%20manipulated%20%5Bas%20usual%20by%20pandas%5D(https%3A%2F%2Fpandas.pydata.org%2Fpandas-docs%2Fstable%2Fuser_guide%2F10min.html).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20See%20the%20%5B%60sxs%60%20documentation%5D(https%3A%2F%2Fsxs.readthedocs.io%2Fen%2Fmain%2Ftutorials%2F01-Simulations_and_Metadata%2F)%20for%20details%20about%20the%20metadata.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Below%2C%20the%20dataframe%20is%20presented%20in%20graphical%20and%20tabular%20form%2C%20allowing%20you%20to%20explore%20it%20interactively.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20).style(%7B%22max-width%22%3A%20%22725px%22%2C%20%22margin%22%3A%20%220%20auto%22%7D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rf%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20dataframe%20has%20several%20useful%20%5Battributes%5D(https%3A%2F%2Fsxs.readthedocs.io%2Fen%2Fmain%2Fapi%2Fsimulations%2F%23simulationsdataframe-class)%20that%20allow%20selecting%20important%20subsets%20of%20the%20data.%20%20Use%20the%20buttons%20below%20to%20select%20those%20subsets.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Display%20some%20radio%20buttons%20that%20select%20the%20attributes%0A%20%20%20%20system_type%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%22BBH%22%2C%20%22IMR%20(BBH)%22%2C%20%22BHNS%22%2C%20%22NSNS%22%2C%20%22any%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22any%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20inline%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22System%20type%3A%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20eccentricity%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%22eccentric%22%2C%20%22noneccentric%22%2C%20%22hyperbolic%22%2C%20%22any%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22any%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20inline%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Eccentricity%3A%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20precession%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%22precessing%22%2C%20%22nonprecessing%22%2C%20%22any%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22any%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20inline%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Precession%3A%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20deprecation%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B%22deprecated%22%2C%20%22undeprecated%22%2C%20%22any%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22undeprecated%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20inline%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Deprecation%3A%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20df_attributes%20%3D%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20system_type%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20eccentricity%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20precession%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20deprecation%2C%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20df_attributes%0A%20%20%20%20return%20deprecation%2C%20df_attributes%2C%20eccentricity%2C%20precession%2C%20system_type%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(deprecation%2C%20df0%2C%20eccentricity%2C%20precession%2C%20system_type)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Now%2C%20we%20apply%20the%20selections%20from%20above%20to%20the%20dataframe%0A%0A%20%20%20%20df%20%3D%20df0%20%20%23%20Keep%20the%20original%20around%20as%20df0%0A%0A%20%20%20%20if%20system_type.value%20%3D%3D%20%22BBH%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.BBH%0A%20%20%20%20elif%20system_type.value%20%3D%3D%20%22IMR%20(BBH)%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.IMR%0A%20%20%20%20elif%20system_type.value%20%3D%3D%20%22BHNS%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.BHNS%0A%20%20%20%20elif%20system_type.value%20%3D%3D%20%22NSNS%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.NSNS%0A%0A%20%20%20%20if%20eccentricity.value%20%3D%3D%20%22eccentric%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.eccentric%0A%20%20%20%20elif%20eccentricity.value%20%3D%3D%20%22noneccentric%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.noneccentric%0A%20%20%20%20elif%20eccentricity.value%20%3D%3D%20%22hyperbolic%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.hyperbolic%0A%0A%20%20%20%20if%20precession.value%20%3D%3D%20%22precessing%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.precessing%0A%20%20%20%20elif%20precession.value%20%3D%3D%20%22nonprecessing%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.nonprecessing%0A%0A%20%20%20%20if%20deprecation.value%20%3D%3D%20%22deprecated%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20type(df)(df%5Bdf%5B%22deprecated%22%5D%5D)%0A%20%20%20%20elif%20deprecation.value%20%3D%3D%20%22undeprecated%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.undeprecated%0A%0A%20%20%20%20%23%20And%20drop%20any%20columns%20that%20pandas%20couldn't%20interpret%20(these%20are%20the%203-vector%20columns)%0A%20%20%20%20df%20%3D%20df.select_dtypes(exclude%3Dobject)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Finally%2C%20we%20re-order%20the%20columns%20to%20put%20these%20at%20the%20front%0A%20%20%20%20preferred_columns%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22reference_mass_ratio%22%2C%20%22reference_chi_eff%22%2C%20%22reference_chi1_perp%22%2C%20%22reference_chi2_perp%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22reference_chi1_mag%22%2C%20%22reference_chi2_mag%22%2C%20%22reference_eccentricity%22%2C%20%22number_of_orbits%22%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20columns%20%3D%20preferred_columns%20%2B%20%5Bc%20for%20c%20in%20df.columns%20if%20c%20not%20in%20preferred_columns%5D%0A%20%20%20%20df%20%3D%20df%5Bcolumns%5D%0A%0A%20%20%20%20df%5B%22SXS%20ID%22%5D%20%3D%20list(df.index)%0A%20%20%20%20return%20columns%2C%20df%2C%20preferred_columns%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20simple_filtering)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Brief%20instructions%20for%20the%20table%0A%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22---%5CnClick%20the%20column%20headings%20to%20sort%20or%20filter%20by%20any%20value.%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20simple_filtering.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%20mo.md(%22---%5CnClick%20the%20column%20headings%20to%20sort.%20%20Add%20a%20transform%20to%20filter%20or%20otherwise%20alter%20the%20data%20table.%22)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20simple_filtering%20%3D%20mo.ui.checkbox(label%3D%22Simple%20filtering%22)%0A%20%20%20%20simple_filtering%0A%20%20%20%20return%20(simple_filtering%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(df%2C%20mo%2C%20simple_filtering)%3A%0A%20%20%20%20if%20simple_filtering.value%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20table%20%3D%20mo.ui.table(df%2C%20page_size%3D20%2C%20show_column_summaries%3DTrue%2C%20max_columns%3Ddf.shape%5B1%5D%2B1)%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20table%20%3D%20mo.ui.dataframe(df%2C%20page_size%3D20)%0A%20%20%20%20table%0A%20%20%20%20return%20(table%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20simple_filtering)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22We%20can%20plot%20selected%20columns%20from%20the%20filtered%20data%20above.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%20%20If%20you%20select%20checkboxes%20in%20the%20table%2C%20only%20those%20rows%20will%20be%20plotted.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20simple_filtering.value%20else%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(table)%3A%0A%20%20%20%20table_data%20%3D%20table.value%20if%20len(table.value)%20%3E%200%20else%20table.data%0A%20%20%20%20return%20(table_data%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(df%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20horizontal_axis%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3Ddf.columns.to_list()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22reference_mass_ratio%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Horizontal%20axis%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20allow_select_none%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20vertical_axis%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3Ddf.columns.to_list()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22reference_chi_eff%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Vertical%20axis%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20allow_select_none%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20marker_size%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3Ddf.columns.to_list()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Marker%20size%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20marker_color%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3Ddf.columns.to_list()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Marker%20color%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20selectors%20%3D%20%5Bhorizontal_axis%2C%20vertical_axis%2C%20marker_size%2C%20marker_color%5D%0A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%5Bhorizontal_axis%2C%20vertical_axis%5D%2C%20justify%3D%22space-around%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.hstack(%5Bmarker_size%2C%20marker_color%5D%2C%20justify%3D%22space-around%22)%0A%20%20%20%20%5D%2C%20justify%3D%22space-around%22)%0A%20%20%20%20return%20horizontal_axis%2C%20marker_color%2C%20marker_size%2C%20selectors%2C%20vertical_axis%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20alt%2C%0A%20%20%20%20horizontal_axis%2C%0A%20%20%20%20marker_color%2C%0A%20%20%20%20marker_size%2C%0A%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20preferred_columns%2C%0A%20%20%20%20selectors%2C%0A%20%20%20%20table_data%2C%0A%20%20%20%20vertical_axis%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Compose%20the%20plot%0A%20%20%20%20used_selectors%20%3D%20%5B%22SXS%20ID%22%5D%20%2B%20preferred_columns%20%2B%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20s.value%20for%20s%20in%20selectors%20if%20s.value%20is%20not%20None%20and%20s.value%20not%20in%20preferred_columns%0A%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%23used_selectors%20%3D%20%5B%22SXS%20ID%22%5D%20%2B%20%5Bs.value%20for%20s%20in%20selectors%20if%20s.value%20is%20not%20None%5D%0A%20%20%20%20df_restricted%20%3D%20table_data%5Bused_selectors%5D%0A%0A%20%20%20%20kwargs%20%3D%20dict(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dhorizontal_axis.value%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dvertical_axis.value%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20tooltip%3Dused_selectors%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20if%20marker_size.value%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kwargs%5B%22size%22%5D%20%3D%20marker_size.value%0A%20%20%20%20if%20marker_color.value%20is%20not%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Possible%20color%20schemes%20are%20listed%20on%20https%3A%2F%2Fvega.github.io%2Fvega%2Fdocs%2Fschemes%2F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kwargs%5B%22color%22%5D%20%3D%20alt.Color(marker_color.value).scale(scheme%3D%22viridis%22)%0A%0A%20%20%20%20chart%20%3D%20mo.ui.altair_chart(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df_restricted%2C%20height%3D400)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.mark_circle(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20stroke%3D%22%23303030%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20strokeWidth%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0.8%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(**kwargs)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20legend_selection%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22SXS%20Simulations%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20chart%0A%20%20%20%20return%20chart%2C%20df_restricted%2C%20kwargs%2C%20used_selectors%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(chart%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Narrow%20dat%20the%20data%20further%20to%20just%20the%20data%20from%20(or%20selected%20in)%20the%20chart%20above%0A%20%20%20%20chart_data%20%3D%20chart.value%20if%20len(chart.value)%20%3E%200%20else%20chart.data%0A%0A%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22The%20following%20data%20can%20be%20further%20restricted%20by%20selecting%20a%20point%20or%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22region%20on%20the%20plot%3B%20otherwise%20all%20data%20in%20the%20plot%20will%20be%20used.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(chart.value)%20%3D%3D%200%20else%0A%20%20%20%20%20%20%20%20None%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(chart_data%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(chart_data%2C%20math%2C%20mo%2C%20tag_name)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Show%20the%20code%20needed%20to%20load%20these%20simulations%0A%20%20%20%20max_width%20%3D%206%20%20%23%20How%20many%20SXS%20IDs%20to%20allow%20on%20one%20line%0A%20%20%20%20these_simulations%20%3D%20%20(%22this%20simulation%22%20if%20len(chart_data)%3D%3D1%20else%20f%22these%20%7Blen(chart_data)%3A%2C%7D%20simulations%22)%0A%20%20%20%20load_code%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22import%20sxs%5Cndf%20%3D%20sxs.load(%22dataframe%22%2C%20tag%3D%22%7Btag_name%7D%22)%5Cn%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22sim%20%3D%20sxs.load(%22%7Bchart_data.index%5B0%5D%7D%22)%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(chart_data)%3D%3D1%20else%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22sims%20%3D%20%5Bsxs.load(sxs_id)%20for%20sxs_id%20in%20%5B%5C%22%22%20%2B%20%22%5C%22%2C%20%5C%22%22.join(chart_data.index)%20%2B%20%22%5C%22%5D%5D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(chart_data)%20%3C%20max_width%20else%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22sims%20%3D%20%5Bsxs.load(sxs_id)%20for%20sxs_id%20in%20%5B%5Cn%20%20%20%20%5C%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%5C%22%2C%5Cn%20%20%20%20%5C%22%22.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22%5C%22%2C%20%5C%22%22.join(chart_data.index%5Bi%3Amin(i%2Bmax_width%2C%20len(chart_data.index))%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range(0%2C%20math.ceil(len(chart_data.index)%2Fmax_width)*max_width%2C%20max_width)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22%5C%22%5Cn%5D%5D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20final_table%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.table(chart_data.drop(%22SXS%20ID%22%2C%20axis%3D1)%2C%20page_size%3D20%2C%20show_download%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(chart_data)%20%3E%200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%20mo.md(%22Select%20a%20region%20in%20the%20plot%20above%20to%20see%20details%20here%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22You%20can%20load%20%7Bthese_simulations%7D%20with%5Cn%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%60%60%60python%5Cn%7Bload_code%7D%5Cn%60%60%60%5Cn%5Cn%22).style(%7B%22max-height%22%3A%20%22300px%22%2C%20%22overflow%22%3A%20%22auto%22%7D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22The%20metadata%20summary%20table%20for%20that%20selection%20follows%3A%5Cn%7Bfinal_table%7D%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20return%20final_table%2C%20load_code%2C%20max_width%2C%20these_simulations%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A