From 3298bb0add8a63718b7678eccd1e1f58cb30510a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: peterkrack Date: Tue, 15 Oct 2024 16:14:09 +0200 Subject: [PATCH 01/62] initial commit for HERA dataset reimplementation --- .../commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py | 165 ++++++ .../HERA_CC_318GEV/rawdata/HERA1+2_CCem.dat | 44 ++ .../HERA_CC_318GEV/rawdata/HERA1+2_CCep.dat | 41 ++ .../commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py | 161 ++++++ .../rawdata/HERA1+2_NCep_460.dat | 211 ++++++++ .../commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py | 161 ++++++ .../rawdata/HERA1+2_NCep_820.dat | 114 ++++ .../commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py | 165 ++++++ .../HERA_NC_318GEV/rawdata/HERA1+2_NCem.dat | 161 ++++++ .../rawdata/HERA1+2_NCep_920.dat | 487 ++++++++++++++++++ 10 files changed, 1710 insertions(+) create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/rawdata/HERA1+2_CCem.dat create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/rawdata/HERA1+2_CCep.dat create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_460.dat create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_820.dat create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/rawdata/HERA1+2_NCem.dat create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_920.dat diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py new file mode 100644 index 0000000000..1b5295dcd5 --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py @@ -0,0 +1,165 @@ +from pathlib import Path +from dataclasses import dataclass +import typing +from typing import List +import numpy as np +import pandas as pd +from os import PathLike +from fortranformat import FortranRecordWriter +import yaml + +@dataclass +class commondata: + central_values: np.ndarray + kinematics: np.ndarray + statistical_uncertainties: np.ndarray + systematic_uncertainties: np.ndarray + systypes: List[tuple[str, str]] + process: str + dataset_name: str + kinematic_quantities: List[str] + + + # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml + def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + kinematics_filename: str | PathLike, + uncertainties_filename: str | PathLike): + # central data values + data = {"data_central": self.central_values.tolist()} + with data_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # kinematic quantieties + # TODO add arrays for min and max values to derived type? + bins = [] + for kin in self.kinematics.tolist(): + bins.append( + {self.kinematic_quantities[0]: + { + "min": None, + "mid": kin[0], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[1]: + { + "min": None, + "mid": kin[1], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[2]: + { + "min": None, + "mid": kin[2], + "max": None + } + }) + data = {"bins": bins} + with kinematics_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # uncertainties + # There is only one statistical uncertainty per datapoint. + definitions = {"stat": + { + "description": "Statistical uncertainty.", + "treatment": "ADD", + "type": "UNCORR" + } + } + for isys, sys in enumerate(self.systypes): + definitions.update( + {"sys_corr_"+str(isys): + { + "description": "Systematic uncertainty "+str(isys), + "treatment": sys[0], + "type": sys[1] + } + }) + bins = {"bins": [] } + for i, _ in enumerate(self.central_values): + systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} + for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): + systematics.update({"sys_corr_"+str(isys): sys}) + bins["bins"].append(systematics) + data = {"definitions": definitions } + # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump + # sometimes it is in scientific notation sometimes not... + with uncertainties_filename.open("w+") as f: + yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + + + + + # TODO: old commondata format stores the uncertainties as + # both additive and multiplicative. + def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + systype_filename: str | PathLike): + with data_filename.open("w+") as f: + f.write( + f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") + FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" + print(FMT) + line = FortranRecordWriter(FMT) + for i in range(len(self.central_values)): + l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ + [self.central_values[i].tolist()]+ + [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ + self.systematic_uncertainties[i].tolist()) + f.write(line.write(l)+"\n") + +@dataclass +class hera_commondata(commondata): + def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, + process: str): + # Read the data. + file = Path(filename) + df = pd.read_table(file, sep=r"\s+") + + # Kinematic quantieties. + self.central_values = df["Sigma"].to_numpy() + self.kinematics = df[["x", "Q2", "y"]].to_numpy() + self.kinematic_quantities = ["x", "Q2", "y"] + + # Statistical uncertainties. + statistical_uncertainties = df["stat"].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(statistical_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + statistical_uncertainties[iunc] = unc + self.statistical_uncertainties = statistical_uncertainties + + # Systematic uncertainties. + sys_uncert_col_names = list(df.columns.values)[5:] + self.systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(systematic_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + systematic_uncertainties[iunc] = unc + self.systematic_uncertainties = systematic_uncertainties + + # All uncertainties are treated as multiplicative. + systypes = [] + for name in sys_uncert_col_names: + if(name == "uncor"): + systypes.append(("MULT", "UNCORR")) + else: + systypes.append(("MULT", "HC_" + name)) + self.systypes = systypes + self.process = process + self.dataset_name = dataset_name + + +if __name__ == "__main__": + print(" Reimplementing the HERA commondata") + hera_em = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_CCem.dat","HERACOMBCCEM", "DIS_CCE") + hera_em.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EM.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_EM.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_EM.yaml")) + hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_CCep.dat","HERACOMBCCEP", "DIS_CCE") + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_EP.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_EP.yaml")) + + + diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/rawdata/HERA1+2_CCem.dat b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/rawdata/HERA1+2_CCem.dat new file mode 100644 index 0000000000..d132d28a2e --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/rawdata/HERA1+2_CCem.dat @@ -0,0 +1,44 @@ +Q2 x y Sigma stat uncor sys1 sys2 sys3 sys4 sys5 sys6 sys7 sys8 sys9 sys10 sys11 sys12 sys13 sys14 sys15 sys16 sys17 sys18 sys19 sys20 sys21 sys22 sys23 sys24 sys25 sys26 sys27 sys28 sys29 sys30 sys31 sys32 sys33 sys34 sys35 sys36 sys37 sys38 sys39 sys40 sys41 sys42 sys43 sys44 sys45 sys46 sys47 sys48 sys49 sys50 sys51 sys52 sys53 sys54 sys55 sys56 sys57 sys58 sys59 sys60 sys61 sys62 sys63 sys64 sys65 sys66 sys67 sys68 sys69 sys70 sys71 sys72 sys73 sys74 sys75 sys76 sys77 sys78 sys79 sys80 sys81 sys82 sys83 sys84 sys85 sys86 sys87 sys88 sys89 sys90 sys91 sys92 sys93 sys94 sys95 sys96 sys97 sys98 sys99 sys100 sys101 sys102 sys103 sys104 sys105 sys106 sys107 sys108 sys109 sys110 sys111 sys112 sys113 sys114 sys115 sys116 sys117 sys118 sys119 sys120 sys121 sys122 sys123 sys124 sys125 sys126 sys127 sys128 sys129 sys130 sys131 sys132 sys133 sys134 sys135 sys136 sys137 sys138 sys139 sys140 sys141 sys142 sys143 sys144 sys145 sys146 sys147 sys148 sys149 sys150 sys151 sys152 sys153 sys154 sys155 sys156 sys157 sys158 sys159 sys160 sys161 sys162 tot_noproc delta_rel delta_1 delta_2 delta_3 delta_4 delta_gp delta_had + +3.0000E+02 8.0000E-03 3.7055E-01 1.93442 3.1939E+01 2.3822E+01 0.344 0.070 -0.043 0.437 0.723 -0.175 -0.001 -0.004 -0.003 0.006 -0.030 -0.026 -0.001 -0.011 0.004 -0.015 0.031 -0.020 0.000 0.017 0.017 0.028 -0.029 -0.341 -0.003 0.001 -0.032 0.037 0.062 -0.127 0.066 0.027 -0.197 0.095 0.065 -0.024 -0.013 -0.032 -0.053 -0.052 -0.000 -0.172 -0.113 0.053 0.180 0.116 -0.090 -0.023 -0.213 0.120 -0.105 0.240 -0.038 -0.033 -0.260 0.641 -0.564 -0.277 0.270 -0.288 -0.013 0.208 -0.047 -0.072 0.095 0.114 0.183 0.229 -0.393 0.302 0.264 -0.226 0.117 -0.017 0.129 0.014 -0.240 -0.047 -0.043 -0.397 -0.117 0.380 -0.201 -0.497 -0.162 0.195 0.119 0.010 0.285 0.300 0.718 -0.493 0.460 -0.007 0.789 -0.288 -0.297 -0.882 -0.667 0.674 -0.756 0.547 -0.447 -0.043 -0.208 -0.277 0.875 -0.235 0.048 -0.298 -0.140 -0.050 -2.071 0.748 -0.312 0.280 4.505 -0.035 -0.015 3.761 0.033 -0.995 0.496 0.949 -4.470 -0.119 -0.931 0.490 0.938 0.136 0.006 0.166 -0.130 -0.009 0.153 0.038 -0.108 0.278 0.106 0.179 0.010 -0.118 0.033 0.018 0.002 0.006 -0.082 0.037 -0.086 -0.091 -0.002 -0.004 -0.142 -0.028 -0.069 -0.006 -0.004 -0.008 0.000 -0.072 0.015 -0.147 4.07538E+01 5.27984 0 -0.0107423 0.494145 -0.354496 -2.92411 -0.686746 +3.0000E+02 1.3000E-02 2.2803E-01 1.18842 7.1770E+00 4.7106E+00 0.345 0.071 -0.043 0.438 0.726 -0.180 -0.000 -0.003 0.001 0.005 -0.031 -0.023 -0.004 -0.004 0.003 0.002 0.024 -0.003 0.004 0.006 0.014 0.024 0.002 -0.076 0.003 0.005 -0.009 0.004 -0.008 -0.027 0.013 0.001 -0.043 0.023 -0.001 0.006 0.010 0.012 -0.032 -0.006 0.056 -0.015 -0.097 -0.006 0.119 0.123 -0.136 0.019 -0.219 0.102 -0.045 0.030 0.005 0.019 0.018 -0.076 0.141 0.059 -0.048 -0.040 -0.001 -0.016 0.000 0.001 0.009 0.028 0.008 -0.003 -0.003 0.040 -0.085 -0.063 0.001 -0.027 -0.292 -0.022 0.017 0.022 0.006 -0.218 -0.115 0.176 -0.080 -0.181 -0.134 0.124 0.082 0.003 0.108 0.120 0.288 -0.221 0.148 -0.003 0.211 -0.054 0.090 -0.177 -0.174 0.130 -0.216 0.127 -0.104 -0.032 -0.050 -0.072 0.234 -0.066 0.016 -0.092 -0.071 -0.019 -0.828 0.276 -0.098 0.083 1.112 -0.008 -0.004 1.280 0.008 -0.410 -0.019 -0.208 0.302 -0.006 -0.086 0.062 0.074 -0.040 -0.031 0.013 0.013 -0.004 0.024 0.007 -0.019 0.028 0.009 0.094 0.008 -0.082 0.089 -0.028 0.003 0.005 -0.040 0.022 -0.033 0.053 -0.001 0.038 -0.034 0.024 0.004 0.002 -0.003 -0.002 0.000 -0.069 0.017 0.003 8.91650E+00 0.926294 0 -0.0525658 -0.350912 -0.0497244 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-0.296 0.043 0.121 0.053 -0.067 0.236 -0.073 -0.339 -0.044 -0.293 0.330 -0.281 0.006 0.000 -0.154 -0.295 -0.396 -0.304 -0.312 -0.004 -0.269 0.469 -0.269 -0.333 -0.137 0.136 -0.441 0.096 0.003 -0.048 0.317 -0.416 -0.075 -0.204 0.044 -0.161 -0.111 0.121 0.818 0.643 -0.245 0.233 1.889 0.007 0.039 -1.289 -0.019 -0.020 0.037 -0.369 0.347 -0.045 0.069 -0.042 0.031 -0.230 0.065 0.041 0.117 -0.002 0.027 -0.026 -0.127 0.258 0.126 0.138 -0.005 0.069 0.047 0.072 -0.001 0.001 -0.014 0.009 -0.118 0.061 0.000 0.022 -0.047 0.035 -0.002 -0.004 0.000 -0.018 -0.000 -0.039 0.006 -0.035 1.46422E+01 1.65271 0.0364033 -0.0291227 1.87841 -0.0291227 -0.102004 1.66058 +1.5000E+04 4.0000E-01 3.7055E-01 0.0311428 1.5370E+01 4.5589E+00 0.060 -0.056 0.072 -0.223 0.409 -0.422 0.002 -0.007 -0.000 0.011 -0.086 -0.063 -0.009 -0.008 0.017 0.020 0.046 0.023 0.004 -0.005 0.026 0.054 0.039 0.025 0.014 0.004 -0.022 -0.005 -0.052 0.012 -0.036 -0.061 0.002 -0.008 0.034 0.026 -0.034 0.027 -0.031 0.071 -0.133 -0.026 0.274 -0.031 -0.393 -0.295 0.463 -0.065 0.680 -0.342 0.214 -0.107 -0.105 -0.087 0.011 0.279 -0.622 -0.133 -0.052 -0.024 -0.003 0.099 -0.007 -0.072 0.051 0.009 -0.006 -0.009 0.066 -0.092 -0.112 0.061 0.023 -0.017 -0.250 0.016 0.111 0.065 -0.016 0.192 -0.045 -0.288 0.221 0.361 -0.035 -0.158 0.053 -0.005 -0.153 -0.225 -0.202 -0.101 -0.179 -0.001 -0.094 0.192 -0.158 -0.196 -0.118 0.091 -0.123 0.132 -0.117 -0.070 0.102 -0.263 -0.017 -0.124 0.035 -0.153 -0.134 0.060 0.588 0.456 -0.204 0.027 1.211 -0.001 -0.008 -0.850 -0.002 -0.203 0.130 -0.072 0.331 0.016 -0.250 0.167 -0.025 -0.072 0.044 0.011 0.073 -0.005 0.019 -0.037 -0.095 0.138 0.081 0.098 -0.006 0.077 0.050 0.083 -0.002 0.002 -0.001 0.022 -0.114 0.054 0.000 0.011 -0.033 0.040 0.012 -0.008 -0.007 -0.011 0.000 -0.047 0.004 -0.054 1.62252E+01 2.26181 0.0033583 -0.0386204 1.7396 0.11922 0.0285249 0.658608 +3.0000E+04 4.0000E-01 7.4111E-01 0.00820963 6.9332E+01 2.4894E+00 0.061 -0.057 0.073 -0.228 0.417 -0.432 0.005 -0.007 -0.001 0.010 -0.084 -0.068 -0.004 -0.003 0.032 0.021 0.023 0.016 -0.066 0.023 0.021 0.037 0.062 0.314 0.027 -0.012 -0.015 -0.025 -0.126 0.190 -0.140 -0.169 0.300 -0.147 -0.003 0.056 -0.091 0.074 0.100 0.303 -0.530 0.174 1.335 -0.192 -2.045 -1.705 1.875 0.036 3.835 -1.826 0.981 -0.981 -0.055 -0.221 0.662 -0.886 0.249 0.571 -0.751 0.695 0.162 0.705 0.018 0.333 -0.643 -0.704 -0.460 -0.292 0.309 0.436 -0.512 0.290 -0.080 -0.501 -1.422 0.051 0.500 0.104 -0.190 0.312 -0.303 -0.494 0.035 -0.698 0.216 -0.776 0.189 0.014 -0.111 -0.460 -0.371 -0.896 -0.306 -0.009 0.585 0.373 -1.277 -1.805 -0.843 0.949 -1.371 0.901 -0.690 -0.138 0.375 -1.002 0.686 -0.565 0.148 -0.662 -0.872 0.241 1.323 2.332 -1.344 0.856 12.996 -0.026 0.095 -9.404 -0.028 2.494 -0.860 -0.247 1.849 -0.043 0.517 -0.171 -0.712 -1.033 -0.342 -0.199 0.140 -0.048 0.134 -0.195 -0.229 0.353 0.204 0.048 -0.005 0.034 -0.065 -0.256 0.013 0.015 -0.168 0.061 -0.007 0.093 -0.003 0.098 -0.081 -0.010 -0.058 0.043 -0.011 0.024 0.000 -0.113 0.030 0.066 7.17681E+01 9.45588 0.0238971 0.0128676 -2.93566 -0.693015 -0.500499 1.29331 diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py new file mode 100644 index 0000000000..e7302fe44f --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py @@ -0,0 +1,161 @@ +from pathlib import Path +from dataclasses import dataclass +import typing +from typing import List +import numpy as np +import pandas as pd +from os import PathLike +from fortranformat import FortranRecordWriter +import yaml + +@dataclass +class commondata: + central_values: np.ndarray + kinematics: np.ndarray + statistical_uncertainties: np.ndarray + systematic_uncertainties: np.ndarray + systypes: List[tuple[str, str]] + process: str + dataset_name: str + kinematic_quantities: List[str] + + + # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml + def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + kinematics_filename: str | PathLike, + uncertainties_filename: str | PathLike): + # central data values + data = {"data_central": self.central_values.tolist()} + with data_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # kinematic quantieties + # TODO add arrays for min and max values to derived type? + bins = [] + for kin in self.kinematics.tolist(): + bins.append( + {self.kinematic_quantities[0]: + { + "min": None, + "mid": kin[0], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[1]: + { + "min": None, + "mid": kin[1], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[2]: + { + "min": None, + "mid": kin[2], + "max": None + } + }) + data = {"bins": bins} + with kinematics_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # uncertainties + # There is only one statistical uncertainty per datapoint. + definitions = {"stat": + { + "description": "Statistical uncertainty.", + "treatment": "ADD", + "type": "UNCORR" + } + } + for isys, sys in enumerate(self.systypes): + definitions.update( + {"sys_corr_"+str(isys): + { + "description": "Systematic uncertainty "+str(isys), + "treatment": sys[0], + "type": sys[1] + } + }) + bins = {"bins": [] } + for i, _ in enumerate(self.central_values): + systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} + for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): + systematics.update({"sys_corr_"+str(isys): sys}) + bins["bins"].append(systematics) + data = {"definitions": definitions } + # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump + # sometimes it is in scientific notation sometimes not... + with uncertainties_filename.open("w+") as f: + yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + + + + + # TODO: old commondata format stores the uncertainties as + # both additive and multiplicative. + def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + systype_filename: str | PathLike): + with data_filename.open("w+") as f: + f.write( + f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") + FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" + print(FMT) + line = FortranRecordWriter(FMT) + for i in range(len(self.central_values)): + l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ + [self.central_values[i].tolist()]+ + [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ + self.systematic_uncertainties[i].tolist()) + f.write(line.write(l)+"\n") + +@dataclass +class hera_commondata(commondata): + def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, + process: str): + # Read the data. + file = Path(filename) + df = pd.read_table(file, sep=r"\s+") + + # Kinematic quantieties. + self.central_values = df["Sigma"].to_numpy() + self.kinematics = df[["x", "Q2", "y"]].to_numpy() + self.kinematic_quantities = ["x", "Q2", "y"] + + # Statistical uncertainties. + statistical_uncertainties = df["stat"].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(statistical_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + statistical_uncertainties[iunc] = unc + self.statistical_uncertainties = statistical_uncertainties + + # Systematic uncertainties. + sys_uncert_col_names = list(df.columns.values)[5:] + self.systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(systematic_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + systematic_uncertainties[iunc] = unc + self.systematic_uncertainties = systematic_uncertainties + + # All uncertainties are treated as multiplicative. + systypes = [] + for name in sys_uncert_col_names: + if(name == "uncor"): + systypes.append(("MULT", "UNCORR")) + else: + systypes.append(("MULT", "HC_" + name)) + self.systypes = systypes + self.process = process + self.dataset_name = dataset_name + + +if __name__ == "__main__": + print(" Reimplementing the HERA commondata") + hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCep_460.dat","HERACOMBNCEP460", "DIS_NCE") + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_EP.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_EP.yaml")) + + + diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_460.dat b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_460.dat new file mode 100644 index 0000000000..7940895f0f --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_460.dat @@ -0,0 +1,211 @@ +Q2 x y Sigma stat uncor sys1 sys2 sys3 sys4 sys5 sys6 sys7 sys8 sys9 sys10 sys11 sys12 sys13 sys14 sys15 sys16 sys17 sys18 sys19 sys20 sys21 sys22 sys23 sys24 sys25 sys26 sys27 sys28 sys29 sys30 sys31 sys32 sys33 sys34 sys35 sys36 sys37 sys38 sys39 sys40 sys41 sys42 sys43 sys44 sys45 sys46 sys47 sys48 sys49 sys50 sys51 sys52 sys53 sys54 sys55 sys56 sys57 sys58 sys59 sys60 sys61 sys62 sys63 sys64 sys65 sys66 sys67 sys68 sys69 sys70 sys71 sys72 sys73 sys74 sys75 sys76 sys77 sys78 sys79 sys80 sys81 sys82 sys83 sys84 sys85 sys86 sys87 sys88 sys89 sys90 sys91 sys92 sys93 sys94 sys95 sys96 sys97 sys98 sys99 sys100 sys101 sys102 sys103 sys104 sys105 sys106 sys107 sys108 sys109 sys110 sys111 sys112 sys113 sys114 sys115 sys116 sys117 sys118 sys119 sys120 sys121 sys122 sys123 sys124 sys125 sys126 sys127 sys128 sys129 sys130 sys131 sys132 sys133 sys134 sys135 sys136 sys137 sys138 sys139 sys140 sys141 sys142 sys143 sys144 sys145 sys146 sys147 sys148 sys149 sys150 sys151 sys152 sys153 sys154 sys155 sys156 sys157 sys158 sys159 sys160 sys161 sys162 tot_noproc delta_rel delta_1 delta_2 delta_3 delta_4 delta_gp delta_had + +2.0000E+00 4.6400E-05 8.5185E-01 7.3269E-01 4.4774E+00 4.3064E+00 0.149 0.294 -0.747 -0.211 0.579 -0.227 -0.001 -0.010 0.001 0.012 -0.036 -0.040 0.004 -0.022 -0.010 -0.038 0.023 -0.284 0.057 0.009 -0.018 -0.005 0.101 -0.015 -0.041 0.872 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3.5296E+00 0.149 0.295 -0.748 -0.211 0.580 -0.227 0.000 -0.004 -0.004 0.003 -0.043 -0.032 -0.003 -0.006 0.007 0.004 0.025 0.004 -0.001 0.003 0.014 0.017 0.030 0.017 0.002 -0.008 -0.032 0.015 -0.040 0.008 0.023 -0.010 0.010 0.002 -0.027 0.011 0.003 0.018 -0.009 -0.000 -0.068 -0.030 0.010 -0.020 0.003 0.041 -0.065 0.030 -0.090 0.050 -0.030 0.006 0.072 0.024 0.085 -0.045 0.148 0.045 0.013 -0.025 -0.015 0.027 -0.014 0.013 -0.017 0.008 -0.001 -0.051 0.023 0.051 0.023 -0.091 0.042 0.034 0.025 0.016 -0.096 0.007 -0.032 -0.162 -0.039 0.010 -0.083 -0.019 0.051 0.389 -0.197 0.015 0.073 0.149 0.298 0.119 0.153 0.005 -0.057 0.254 -0.064 -0.151 -0.024 -0.204 0.009 0.016 -0.049 0.050 0.135 -0.084 0.075 0.144 0.032 -0.062 0.106 0.023 0.028 0.042 0.149 -0.016 -0.016 -0.014 0.006 -0.110 0.022 -0.071 -0.049 -0.090 0.017 0.019 -0.043 -0.008 0.105 0.203 -0.322 0.351 -0.370 0.040 0.230 0.330 -0.154 -0.152 -0.043 0.029 0.027 -0.407 -0.424 -0.098 0.008 0.016 -0.077 0.122 -0.457 0.157 0.007 -0.052 -0.099 0.152 -0.088 0.055 -0.037 0.342 -0.000 0.164 -0.019 0.018 1.60238E+01 1.23485 -0.00762253 0.815611 -0.525955 0.327769 -0.106821 0.0913798 +8.0000E+02 6.5000E-01 2.4324E-02 2.1659E-02 2.7389E+01 7.1266E+00 0.149 0.294 -0.747 -0.211 0.579 -0.227 0.001 -0.003 -0.004 0.003 -0.042 -0.034 0.001 -0.007 0.009 0.003 0.023 0.008 0.000 -0.002 0.015 0.009 0.040 0.016 -0.000 -0.009 -0.037 0.020 -0.038 0.004 0.022 -0.018 -0.001 0.031 -0.061 0.010 -0.003 0.021 -0.005 0.014 -0.093 -0.051 0.060 -0.004 -0.025 0.007 0.020 0.006 -0.025 0.026 -0.016 0.020 0.055 0.009 0.054 0.059 0.004 -0.014 0.051 -0.065 -0.016 0.095 -0.012 0.007 0.005 0.020 -0.036 -0.123 0.129 0.086 0.057 -0.152 0.053 0.048 0.058 0.010 -0.177 -0.004 -0.030 -0.218 -0.017 0.080 -0.089 -0.046 0.011 0.491 -0.210 0.015 0.107 0.197 0.312 0.106 0.190 0.004 -0.131 0.234 -0.076 -0.278 -0.168 -0.240 0.094 -0.065 0.035 0.044 0.145 -0.081 0.139 0.118 0.036 -0.075 0.157 0.038 0.048 0.078 0.171 0.047 -0.075 -0.016 0.032 -0.252 0.041 -0.275 -0.160 -0.082 0.116 0.014 -0.054 0.053 0.442 0.363 -0.607 0.729 -0.825 -0.002 0.800 0.659 -0.322 -0.372 -0.128 0.111 0.090 -1.329 -1.377 -0.431 0.020 0.020 0.105 0.192 -1.249 0.169 0.025 -0.372 -0.194 0.199 -0.037 0.037 -0.056 0.353 -0.000 0.192 -0.025 0.081 2.85041E+01 2.78868 0.0184681 0.877233 -0.498638 0.272404 -0.106309 0.262491 diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py new file mode 100644 index 0000000000..19a67726bf --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py @@ -0,0 +1,161 @@ +from pathlib import Path +from dataclasses import dataclass +import typing +from typing import List +import numpy as np +import pandas as pd +from os import PathLike +from fortranformat import FortranRecordWriter +import yaml + +@dataclass +class commondata: + central_values: np.ndarray + kinematics: np.ndarray + statistical_uncertainties: np.ndarray + systematic_uncertainties: np.ndarray + systypes: List[tuple[str, str]] + process: str + dataset_name: str + kinematic_quantities: List[str] + + + # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml + def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + kinematics_filename: str | PathLike, + uncertainties_filename: str | PathLike): + # central data values + data = {"data_central": self.central_values.tolist()} + with data_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # kinematic quantieties + # TODO add arrays for min and max values to derived type? + bins = [] + for kin in self.kinematics.tolist(): + bins.append( + {self.kinematic_quantities[0]: + { + "min": None, + "mid": kin[0], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[1]: + { + "min": None, + "mid": kin[1], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[2]: + { + "min": None, + "mid": kin[2], + "max": None + } + }) + data = {"bins": bins} + with kinematics_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # uncertainties + # There is only one statistical uncertainty per datapoint. + definitions = {"stat": + { + "description": "Statistical uncertainty.", + "treatment": "ADD", + "type": "UNCORR" + } + } + for isys, sys in enumerate(self.systypes): + definitions.update( + {"sys_corr_"+str(isys): + { + "description": "Systematic uncertainty "+str(isys), + "treatment": sys[0], + "type": sys[1] + } + }) + bins = {"bins": [] } + for i, _ in enumerate(self.central_values): + systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} + for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): + systematics.update({"sys_corr_"+str(isys): sys}) + bins["bins"].append(systematics) + data = {"definitions": definitions } + # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump + # sometimes it is in scientific notation sometimes not... + with uncertainties_filename.open("w+") as f: + yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + + + + + # TODO: old commondata format stores the uncertainties as + # both additive and multiplicative. + def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + systype_filename: str | PathLike): + with data_filename.open("w+") as f: + f.write( + f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") + FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" + print(FMT) + line = FortranRecordWriter(FMT) + for i in range(len(self.central_values)): + l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ + [self.central_values[i].tolist()]+ + [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ + self.systematic_uncertainties[i].tolist()) + f.write(line.write(l)+"\n") + +@dataclass +class hera_commondata(commondata): + def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, + process: str): + # Read the data. + file = Path(filename) + df = pd.read_table(file, sep=r"\s+") + + # Kinematic quantieties. + self.central_values = df["Sigma"].to_numpy() + self.kinematics = df[["x", "Q2", "y"]].to_numpy() + self.kinematic_quantities = ["x", "Q2", "y"] + + # Statistical uncertainties. + statistical_uncertainties = df["stat"].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(statistical_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + statistical_uncertainties[iunc] = unc + self.statistical_uncertainties = statistical_uncertainties + + # Systematic uncertainties. + sys_uncert_col_names = list(df.columns.values)[5:] + self.systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(systematic_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + systematic_uncertainties[iunc] = unc + self.systematic_uncertainties = systematic_uncertainties + + # All uncertainties are treated as multiplicative. + systypes = [] + for name in sys_uncert_col_names: + if(name == "uncor"): + systypes.append(("MULT", "UNCORR")) + else: + systypes.append(("MULT", "HC_" + name)) + self.systypes = systypes + self.process = process + self.dataset_name = dataset_name + + +if __name__ == "__main__": + print(" Reimplementing the HERA commondata") + hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCep_820.dat","HERACOMBNCEP820", "DIS_NCE") + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_EP.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_EP.yaml")) + + + diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_820.dat b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_820.dat new file mode 100644 index 0000000000..98f5d49af0 --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_820.dat @@ -0,0 +1,114 @@ +Q2 x y Sigma stat uncor sys1 sys2 sys3 sys4 sys5 sys6 sys7 sys8 sys9 sys10 sys11 sys12 sys13 sys14 sys15 sys16 sys17 sys18 sys19 sys20 sys21 sys22 sys23 sys24 sys25 sys26 sys27 sys28 sys29 sys30 sys31 sys32 sys33 sys34 sys35 sys36 sys37 sys38 sys39 sys40 sys41 sys42 sys43 sys44 sys45 sys46 sys47 sys48 sys49 sys50 sys51 sys52 sys53 sys54 sys55 sys56 sys57 sys58 sys59 sys60 sys61 sys62 sys63 sys64 sys65 sys66 sys67 sys68 sys69 sys70 sys71 sys72 sys73 sys74 sys75 sys76 sys77 sys78 sys79 sys80 sys81 sys82 sys83 sys84 sys85 sys86 sys87 sys88 sys89 sys90 sys91 sys92 sys93 sys94 sys95 sys96 sys97 sys98 sys99 sys100 sys101 sys102 sys103 sys104 sys105 sys106 sys107 sys108 sys109 sys110 sys111 sys112 sys113 sys114 sys115 sys116 sys117 sys118 sys119 sys120 sys121 sys122 sys123 sys124 sys125 sys126 sys127 sys128 sys129 sys130 sys131 sys132 sys133 sys134 sys135 sys136 sys137 sys138 sys139 sys140 sys141 sys142 sys143 sys144 sys145 sys146 sys147 sys148 sys149 sys150 sys151 sys152 sys153 sys154 sys155 sys156 sys157 sys158 sys159 sys160 sys161 sys162 tot_noproc delta_rel delta_1 delta_2 delta_3 delta_4 delta_gp 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0.098 -0.028 -0.030 -0.005 -0.016 0.040 -0.036 -0.009 -0.013 0.173 0.005 -0.000 0.007 -0.048 0.009 3.25491E+01 1.07444 0.017191 -0.034382 0.421179 0.189101 -0.318966 0.699718 +3.0000E+04 4.0000E-01 8.3149E-01 1.1116E-01 6.5504E+01 5.2661E+00 0.059 -0.055 0.071 -0.220 0.403 -0.416 -0.001 -0.006 0.001 0.010 -0.086 -0.061 -0.010 -0.006 0.004 0.028 0.054 0.012 0.004 0.008 0.036 0.053 0.026 0.036 0.012 0.019 -0.014 -0.011 -0.058 0.001 -0.009 -0.044 -0.012 0.007 -0.006 0.036 -0.012 0.032 -0.032 0.032 -0.022 0.023 0.018 -0.042 -0.065 0.029 -0.049 0.019 -0.019 0.011 0.044 -0.036 -0.043 -0.015 0.075 -0.075 0.002 -0.011 0.093 -0.037 -0.044 0.001 -0.017 -0.082 0.081 0.092 0.053 0.001 0.025 0.029 0.088 -0.040 0.088 0.073 0.199 0.028 -0.078 0.029 -0.004 0.042 0.074 -0.038 0.006 -0.005 0.125 0.148 -0.006 -0.005 0.165 0.233 -0.234 -0.163 -0.077 -0.005 0.006 0.009 0.054 -0.116 -0.124 0.062 -0.190 0.074 -0.040 -0.090 0.120 -0.280 -0.106 -0.214 0.029 -0.194 -0.047 0.033 0.020 0.263 -0.126 0.129 -0.077 0.001 0.027 0.067 0.024 0.063 -0.103 0.087 0.008 -0.018 0.088 0.020 0.398 0.045 -0.615 -0.171 -0.200 -0.017 -0.116 -0.209 0.172 0.002 -0.010 -0.017 0.010 -0.037 -0.030 -0.023 0.001 0.012 0.005 0.091 0.091 -0.009 -0.005 0.003 0.014 -0.013 -0.002 -0.005 0.083 0.002 0.000 -0.012 -0.097 0.007 6.57297E+01 -0.413818 -0.00899604 -0.0269881 -0.0809644 0.269881 -0.52427 -0.0719878 diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py new file mode 100644 index 0000000000..18a41216b6 --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py @@ -0,0 +1,165 @@ +from pathlib import Path +from dataclasses import dataclass +import typing +from typing import List +import numpy as np +import pandas as pd +from os import PathLike +from fortranformat import FortranRecordWriter +import yaml + +@dataclass +class commondata: + central_values: np.ndarray + kinematics: np.ndarray + statistical_uncertainties: np.ndarray + systematic_uncertainties: np.ndarray + systypes: List[tuple[str, str]] + process: str + dataset_name: str + kinematic_quantities: List[str] + + + # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml + def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + kinematics_filename: str | PathLike, + uncertainties_filename: str | PathLike): + # central data values + data = {"data_central": self.central_values.tolist()} + with data_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # kinematic quantieties + # TODO add arrays for min and max values to derived type? + bins = [] + for kin in self.kinematics.tolist(): + bins.append( + {self.kinematic_quantities[0]: + { + "min": None, + "mid": kin[0], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[1]: + { + "min": None, + "mid": kin[1], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[2]: + { + "min": None, + "mid": kin[2], + "max": None + } + }) + data = {"bins": bins} + with kinematics_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # uncertainties + # There is only one statistical uncertainty per datapoint. + definitions = {"stat": + { + "description": "Statistical uncertainty.", + "treatment": "ADD", + "type": "UNCORR" + } + } + for isys, sys in enumerate(self.systypes): + definitions.update( + {"sys_corr_"+str(isys): + { + "description": "Systematic uncertainty "+str(isys), + "treatment": sys[0], + "type": sys[1] + } + }) + bins = {"bins": [] } + for i, _ in enumerate(self.central_values): + systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} + for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): + systematics.update({"sys_corr_"+str(isys): sys}) + bins["bins"].append(systematics) + data = {"definitions": definitions } + # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump + # sometimes it is in scientific notation sometimes not... + with uncertainties_filename.open("w+") as f: + yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + + + + + # TODO: old commondata format stores the uncertainties as + # both additive and multiplicative. + def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + systype_filename: str | PathLike): + with data_filename.open("w+") as f: + f.write( + f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") + FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" + print(FMT) + line = FortranRecordWriter(FMT) + for i in range(len(self.central_values)): + l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ + [self.central_values[i].tolist()]+ + [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ + self.systematic_uncertainties[i].tolist()) + f.write(line.write(l)+"\n") + +@dataclass +class hera_commondata(commondata): + def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, + process: str): + # Read the data. + file = Path(filename) + df = pd.read_table(file, sep=r"\s+") + + # Kinematic quantieties. + self.central_values = df["Sigma"].to_numpy() + self.kinematics = df[["x", "Q2", "y"]].to_numpy() + self.kinematic_quantities = ["x", "Q2", "y"] + + # Statistical uncertainties. + statistical_uncertainties = df["stat"].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(statistical_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + statistical_uncertainties[iunc] = unc + self.statistical_uncertainties = statistical_uncertainties + + # Systematic uncertainties. + sys_uncert_col_names = list(df.columns.values)[5:] + self.systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(systematic_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + systematic_uncertainties[iunc] = unc + self.systematic_uncertainties = systematic_uncertainties + + # All uncertainties are treated as multiplicative. + systypes = [] + for name in sys_uncert_col_names: + if(name == "uncor"): + systypes.append(("MULT", "UNCORR")) + else: + systypes.append(("MULT", "HC_" + name)) + self.systypes = systypes + self.process = process + self.dataset_name = dataset_name + + +if __name__ == "__main__": + print(" Reimplementing the HERA commondata") + hera_em = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCem.dat","HERACOMBNCEM", "DIS_NCE") + hera_em.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EM.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_EM.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_EM.yaml")) + hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCep_920.dat","HERACOMBNCEP", "DIS_NCE") + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_EP.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_EP.yaml")) + + + diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/rawdata/HERA1+2_NCem.dat b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/rawdata/HERA1+2_NCem.dat new file mode 100644 index 0000000000..d5e1b60900 --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/rawdata/HERA1+2_NCem.dat @@ -0,0 +1,161 @@ +Q2 x y Sigma stat uncor sys1 sys2 sys3 sys4 sys5 sys6 sys7 sys8 sys9 sys10 sys11 sys12 sys13 sys14 sys15 sys16 sys17 sys18 sys19 sys20 sys21 sys22 sys23 sys24 sys25 sys26 sys27 sys28 sys29 sys30 sys31 sys32 sys33 sys34 sys35 sys36 sys37 sys38 sys39 sys40 sys41 sys42 sys43 sys44 sys45 sys46 sys47 sys48 sys49 sys50 sys51 sys52 sys53 sys54 sys55 sys56 sys57 sys58 sys59 sys60 sys61 sys62 sys63 sys64 sys65 sys66 sys67 sys68 sys69 sys70 sys71 sys72 sys73 sys74 sys75 sys76 sys77 sys78 sys79 sys80 sys81 sys82 sys83 sys84 sys85 sys86 sys87 sys88 sys89 sys90 sys91 sys92 sys93 sys94 sys95 sys96 sys97 sys98 sys99 sys100 sys101 sys102 sys103 sys104 sys105 sys106 sys107 sys108 sys109 sys110 sys111 sys112 sys113 sys114 sys115 sys116 sys117 sys118 sys119 sys120 sys121 sys122 sys123 sys124 sys125 sys126 sys127 sys128 sys129 sys130 sys131 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0.012 -0.019 0.011 -0.107 -0.002 -0.044 0.050 -0.057 -0.003 -0.040 0.020 0.062 -0.030 0.007 -0.033 -0.019 0.022 0.009 0.063 -0.001 0.096 -0.025 0.000 0.021 0.042 0.005 0.050 0.189 0.100 0.048 -0.002 0.032 0.009 0.080 -0.063 -0.045 -0.017 -0.013 -0.022 0.137 -0.021 -0.149 0.027 0.050 0.135 0.007 -0.102 -0.050 -0.123 0.007 0.012 -0.102 0.074 -0.155 0.243 -0.013 0.345 0.286 -0.198 -0.240 -0.388 -0.124 -0.062 0.000 0.004 0.001 -0.045 2.49642E+01 0.342064 0.00838392 -0.0586874 0.160971 0.430933 -0.162733 -0.179539 +3.0000E+04 6.5000E-01 4.5607E-01 8.5041E-03 6.9027E+01 9.8656E+00 0.059 -0.055 0.071 -0.219 0.402 -0.415 -0.001 -0.008 0.005 0.009 -0.087 -0.060 -0.011 -0.007 0.010 0.017 0.059 0.021 0.024 -0.003 0.030 0.062 0.025 0.018 0.015 0.017 -0.010 -0.013 -0.060 -0.007 -0.023 -0.035 -0.025 0.013 -0.013 0.034 0.008 0.043 -0.060 0.037 0.060 0.048 -0.033 -0.045 0.001 0.083 -0.051 0.026 -0.033 -0.006 0.057 -0.075 -0.040 0.002 0.111 -0.131 -0.061 0.044 -0.147 0.041 -0.022 -0.150 0.011 -0.022 0.082 0.126 -0.003 -0.092 0.128 0.041 -0.093 0.115 0.015 0.014 -0.145 0.021 0.283 0.092 0.029 0.268 -0.178 -0.389 0.154 0.121 0.210 -0.258 0.024 -0.011 -0.211 -0.231 -0.375 0.141 -0.243 0.002 0.013 -0.400 0.078 -0.013 0.089 -0.100 0.003 0.060 -0.089 0.002 0.024 -0.054 0.173 -0.018 0.016 -0.048 -0.250 0.014 -0.024 0.025 -0.076 0.105 -0.011 0.001 0.009 0.067 0.008 0.004 0.040 0.087 0.034 0.008 0.043 -0.012 -0.010 -0.062 -0.499 0.722 -0.233 -0.006 0.343 0.223 -0.231 -0.068 -0.012 -0.020 -0.011 0.146 0.086 0.049 -0.001 -0.000 0.058 0.007 -0.101 0.107 0.001 0.020 -0.005 0.062 0.043 -0.018 -0.001 0.004 0.000 -0.084 0.018 -0.133 6.97497E+01 0.0176386 0.00587952 -0.0764337 -0.171682 0.472713 0.0446533 -0.157781 From 8430f568c350605fc808600216a74e4008c29407 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: peterkrack Date: Tue, 15 Oct 2024 16:15:41 +0200 Subject: [PATCH 02/62] initial commit for HERA dataset reimplementation --- .../commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py | 161 +++++++++++ .../rawdata/HERA1+2_NCep_575.dat | 262 ++++++++++++++++++ 2 files changed, 423 insertions(+) create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_575.dat diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py new file mode 100644 index 0000000000..034b6812a1 --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py @@ -0,0 +1,161 @@ +from pathlib import Path +from dataclasses import dataclass +import typing +from typing import List +import numpy as np +import pandas as pd +from os import PathLike +from fortranformat import FortranRecordWriter +import yaml + +@dataclass +class commondata: + central_values: np.ndarray + kinematics: np.ndarray + statistical_uncertainties: np.ndarray + systematic_uncertainties: np.ndarray + systypes: List[tuple[str, str]] + process: str + dataset_name: str + kinematic_quantities: List[str] + + + # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml + def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + kinematics_filename: str | PathLike, + uncertainties_filename: str | PathLike): + # central data values + data = {"data_central": self.central_values.tolist()} + with data_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # kinematic quantieties + # TODO add arrays for min and max values to derived type? + bins = [] + for kin in self.kinematics.tolist(): + bins.append( + {self.kinematic_quantities[0]: + { + "min": None, + "mid": kin[0], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[1]: + { + "min": None, + "mid": kin[1], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[2]: + { + "min": None, + "mid": kin[2], + "max": None + } + }) + data = {"bins": bins} + with kinematics_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # uncertainties + # There is only one statistical uncertainty per datapoint. + definitions = {"stat": + { + "description": "Statistical uncertainty.", + "treatment": "ADD", + "type": "UNCORR" + } + } + for isys, sys in enumerate(self.systypes): + definitions.update( + {"sys_corr_"+str(isys): + { + "description": "Systematic uncertainty "+str(isys), + "treatment": sys[0], + "type": sys[1] + } + }) + bins = {"bins": [] } + for i, _ in enumerate(self.central_values): + systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} + for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): + systematics.update({"sys_corr_"+str(isys): sys}) + bins["bins"].append(systematics) + data = {"definitions": definitions } + # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump + # sometimes it is in scientific notation sometimes not... + with uncertainties_filename.open("w+") as f: + yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + + + + + # TODO: old commondata format stores the uncertainties as + # both additive and multiplicative. + def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + systype_filename: str | PathLike): + with data_filename.open("w+") as f: + f.write( + f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") + FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" + print(FMT) + line = FortranRecordWriter(FMT) + for i in range(len(self.central_values)): + l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ + [self.central_values[i].tolist()]+ + [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ + self.systematic_uncertainties[i].tolist()) + f.write(line.write(l)+"\n") + +@dataclass +class hera_commondata(commondata): + def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, + process: str): + # Read the data. + file = Path(filename) + df = pd.read_table(file, sep=r"\s+") + + # Kinematic quantieties. + self.central_values = df["Sigma"].to_numpy() + self.kinematics = df[["x", "Q2", "y"]].to_numpy() + self.kinematic_quantities = ["x", "Q2", "y"] + + # Statistical uncertainties. + statistical_uncertainties = df["stat"].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(statistical_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + statistical_uncertainties[iunc] = unc + self.statistical_uncertainties = statistical_uncertainties + + # Systematic uncertainties. + sys_uncert_col_names = list(df.columns.values)[5:] + self.systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(systematic_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + systematic_uncertainties[iunc] = unc + self.systematic_uncertainties = systematic_uncertainties + + # All uncertainties are treated as multiplicative. + systypes = [] + for name in sys_uncert_col_names: + if(name == "uncor"): + systypes.append(("MULT", "UNCORR")) + else: + systypes.append(("MULT", "HC_" + name)) + self.systypes = systypes + self.process = process + self.dataset_name = dataset_name + + +if __name__ == "__main__": + print(" Reimplementing the HERA commondata") + hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCep_575.dat","HERACOMBNCEP575", "DIS_NCE") + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_EP.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_EP.yaml")) + + + diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_575.dat b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_575.dat new file mode 100644 index 0000000000..002e227c77 --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/rawdata/HERA1+2_NCep_575.dat @@ -0,0 +1,262 @@ +Q2 x y Sigma stat uncor sys1 sys2 sys3 sys4 sys5 sys6 sys7 sys8 sys9 sys10 sys11 sys12 sys13 sys14 sys15 sys16 sys17 sys18 sys19 sys20 sys21 sys22 sys23 sys24 sys25 sys26 sys27 sys28 sys29 sys30 sys31 sys32 sys33 sys34 sys35 sys36 sys37 sys38 sys39 sys40 sys41 sys42 sys43 sys44 sys45 sys46 sys47 sys48 sys49 sys50 sys51 sys52 sys53 sys54 sys55 sys56 sys57 sys58 sys59 sys60 sys61 sys62 sys63 sys64 sys65 sys66 sys67 sys68 sys69 sys70 sys71 sys72 sys73 sys74 sys75 sys76 sys77 sys78 sys79 sys80 sys81 sys82 sys83 sys84 sys85 sys86 sys87 sys88 sys89 sys90 sys91 sys92 sys93 sys94 sys95 sys96 sys97 sys98 sys99 sys100 sys101 sys102 sys103 sys104 sys105 sys106 sys107 sys108 sys109 sys110 sys111 sys112 sys113 sys114 sys115 sys116 sys117 sys118 sys119 sys120 sys121 sys122 sys123 sys124 sys125 sys126 sys127 sys128 sys129 sys130 sys131 sys132 sys133 sys134 sys135 sys136 sys137 sys138 sys139 sys140 sys141 sys142 sys143 sys144 sys145 sys146 sys147 sys148 sys149 sys150 sys151 sys152 sys153 sys154 sys155 sys156 sys157 sys158 sys159 sys160 sys161 sys162 tot_noproc delta_rel delta_1 delta_2 delta_3 delta_4 delta_gp delta_had + +1.5000E+00 2.7900E-05 8.5002E-01 7.0193E-01 9.0779E+00 4.9314E+00 0.149 0.294 -0.747 -0.211 0.579 -0.227 -0.001 -0.009 0.004 0.016 -0.036 -0.040 0.001 -0.017 -0.005 -0.030 0.018 -0.274 0.057 0.005 -0.010 -0.022 0.162 -0.024 -0.059 1.130 0.984 -0.627 0.678 -0.409 -1.718 -0.397 -0.167 0.187 0.143 0.066 0.055 0.257 0.260 -0.056 -0.480 -0.028 -0.079 -0.094 -0.024 0.067 0.019 0.027 0.009 0.088 -0.007 0.048 -0.092 0.014 -0.066 -0.042 0.015 0.024 0.046 -0.032 -0.017 -0.006 0.012 0.041 0.034 0.080 0.044 -0.058 -0.046 -0.029 -0.024 -0.029 0.006 0.077 0.054 0.029 -0.043 0.016 -0.044 -0.053 0.145 0.188 -0.147 -0.084 -0.376 -0.297 0.027 0.082 0.157 -0.114 -0.110 -0.124 0.161 0.029 -0.040 0.154 -0.069 -0.657 1.041 -0.391 -0.175 -0.075 0.351 -0.225 -1.129 0.008 -0.032 -0.079 0.051 -0.189 -0.276 0.062 0.062 0.238 0.279 0.130 -0.015 -0.004 0.051 0.004 -0.004 0.013 0.025 -0.143 -0.039 -0.009 -0.069 -0.042 -0.078 0.160 -0.122 -0.051 -0.051 0.061 -0.128 0.118 -0.046 -0.015 -0.017 0.012 -0.001 -0.008 0.001 0.061 0.003 0.016 -0.192 0.093 -0.061 0.168 -0.003 0.123 -0.080 0.087 -0.059 0.065 -0.035 0.372 -0.000 0.170 -0.017 -0.011 1.09152E+01 2.21675 -0.122519 -8.43246 0.0783554 0.80065 -0.366054 -0.406254 +2.0000E+00 3.7200E-05 8.5002E-01 7.9593E-01 6.2186E+00 4.3347E+00 0.149 0.294 -0.747 -0.211 0.579 -0.227 -0.001 -0.012 0.006 0.055 -0.032 -0.042 0.006 -0.024 -0.011 -0.040 0.022 -0.287 0.058 0.008 -0.019 -0.004 0.101 -0.014 -0.041 0.889 0.781 -0.515 0.625 -0.365 -1.622 -0.364 -0.144 0.184 0.135 0.031 0.031 0.204 0.192 -0.014 -0.414 -0.088 -0.039 -0.071 -0.046 0.033 -0.017 0.009 -0.017 0.067 0.003 0.060 -0.214 -0.005 -0.177 -0.096 0.013 0.051 0.054 -0.029 -0.000 -0.002 0.006 0.023 0.014 0.070 -0.008 0.024 -0.017 -0.011 -0.002 -0.037 -0.018 0.027 0.029 0.008 -0.026 -0.003 -0.008 -0.047 0.096 0.138 -0.092 -0.054 -0.240 -0.181 0.060 0.042 0.097 -0.062 -0.060 -0.075 0.118 0.016 -0.032 0.118 -0.049 -0.428 0.680 -0.338 -0.105 -0.005 0.145 -0.107 -0.607 -0.027 0.007 -0.005 0.038 -0.112 -0.170 0.045 0.038 0.152 0.217 0.061 -0.005 -0.007 0.029 0.001 0.002 0.017 0.015 -0.133 -0.036 -0.003 -0.061 -0.041 -0.072 0.156 -0.106 -0.042 -0.051 0.058 -0.123 0.114 -0.037 -0.021 -0.004 0.012 -0.001 -0.009 0.002 0.062 0.002 0.015 -0.185 0.091 -0.059 0.162 -0.002 0.117 -0.073 0.101 -0.074 0.065 -0.033 0.365 -0.000 0.166 -0.017 -0.011 8.12044E+00 1.91474 -0.100511 -7.05087 0.0703579 0.663375 -0.312539 -0.755687 +2.0000E+00 4.1500E-05 7.6194E-01 6.8012E-01 7.3347E+00 3.9689E+00 0.149 0.295 -0.748 -0.211 0.580 -0.227 -0.001 -0.006 -0.003 0.018 -0.040 -0.035 -0.004 -0.017 -0.007 -0.014 0.020 -0.149 0.026 0.004 -0.009 0.003 0.071 -0.001 -0.022 0.322 0.281 -0.202 0.242 -0.177 -0.775 -0.160 -0.098 0.092 0.080 0.009 0.021 0.169 0.192 -0.052 -0.436 -0.023 -0.050 -0.083 -0.038 0.064 -0.004 0.037 -0.017 0.095 -0.006 0.027 0.004 0.033 0.042 0.004 0.036 0.032 0.076 -0.027 -0.037 -0.020 -0.021 0.069 -0.035 0.042 0.022 -0.073 -0.042 0.009 -0.009 -0.018 -0.001 0.064 -0.146 0.067 0.082 0.066 -0.121 0.023 -0.151 -0.429 -0.138 0.058 0.235 0.406 -0.601 0.084 0.059 -0.035 0.196 0.309 0.603 0.032 0.053 0.320 -0.084 -0.640 0.836 -0.401 -0.145 0.003 0.186 -0.105 -0.777 -0.057 -0.003 0.123 0.077 -0.262 -0.117 0.053 0.054 0.208 0.317 0.090 -0.003 -0.006 0.046 -0.004 -0.003 0.015 0.011 -0.138 -0.037 0.003 -0.062 -0.043 -0.073 0.173 -0.108 -0.044 -0.058 0.057 -0.123 0.111 -0.028 -0.020 -0.008 0.010 -0.001 -0.005 -0.002 0.065 0.001 0.013 -0.168 0.084 -0.052 0.143 -0.001 0.100 -0.056 0.121 -0.097 0.060 -0.028 0.327 -0.000 0.147 -0.016 -0.009 8.71786E+00 0.574899 -0.0808681 -2.54661 0.0793978 0.49256 -0.193005 -0.336397 +2.5000E+00 4.6500E-05 8.5002E-01 8.6473E-01 5.3104E+00 4.1152E+00 0.149 0.294 -0.747 -0.211 0.579 -0.227 -0.000 -0.010 0.009 0.061 -0.032 -0.040 0.004 -0.014 -0.002 -0.026 0.021 -0.211 0.046 0.004 -0.004 -0.009 0.122 -0.015 -0.042 0.919 0.792 -0.502 0.544 -0.317 -1.346 -0.323 -0.113 0.143 0.103 0.057 0.038 0.169 0.143 -0.016 -0.279 -0.042 -0.033 -0.060 -0.028 0.030 0.004 0.012 -0.000 0.042 -0.006 0.040 -0.107 -0.002 -0.091 -0.050 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+++++++ .../rawdata/d18-037.tableCharm.txt | 89 +++++++++ 3 files changed, 324 insertions(+) create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/rawdata/d18-037.tableBeauty.txt create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/rawdata/d18-037.tableCharm.txt diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py new file mode 100644 index 0000000000..6a8b90c242 --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py @@ -0,0 +1,171 @@ +from pathlib import Path +from dataclasses import dataclass +import typing +from typing import List +import numpy as np +import pandas as pd +from os import PathLike +from fortranformat import FortranRecordWriter +import yaml + +@dataclass +class commondata: + central_values: np.ndarray + kinematics: np.ndarray + statistical_uncertainties: np.ndarray + systematic_uncertainties: np.ndarray + systypes: List[tuple[str, str]] + process: str + dataset_name: str + kinematic_quantities: List[str] + + + # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml + def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + kinematics_filename: str | PathLike, + uncertainties_filename: str | PathLike): + # central data values + data = {"data_central": self.central_values.tolist()} + with data_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # kinematic quantieties + # TODO add arrays for min and max values to derived type? + bins = [] + for kin in self.kinematics.tolist(): + bins.append( + {self.kinematic_quantities[0]: + { + "min": None, + "mid": kin[0], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[1]: + { + "min": None, + "mid": kin[1], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[2]: + { + "min": None, + "mid": kin[2], + "max": None + } + }) + data = {"bins": bins} + with kinematics_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # uncertainties + # There is only one statistical uncertainty per datapoint. + definitions = {"stat": + { + "description": "Statistical uncertainty.", + "treatment": "ADD", + "type": "UNCORR" + } + } + for isys, sys in enumerate(self.systypes): + definitions.update( + {f"sys_corr_{isys}": + { + "description": f"Systematic uncertainty {isys}", + "treatment": sys[0], + "type": sys[1] + } + }) + bins = {"bins": [] } + for i, _ in enumerate(self.central_values): + systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} + for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): + systematics.update({f"sys_corr_{isys}": sys}) + bins["bins"].append(systematics) + data = {"definitions": definitions } + # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump + # sometimes it is in scientific notation sometimes not... + with uncertainties_filename.open("w+") as f: + yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + + + + + # TODO: old commondata format stores the uncertainties as + # both additive and multiplicative. + def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + systype_filename: str | PathLike): + with data_filename.open("w+") as f: + f.write( + f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") + FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" + print(FMT) + line = FortranRecordWriter(FMT) + for i in range(len(self.central_values)): + l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ + [self.central_values[i].tolist()]+ + [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ + self.systematic_uncertainties[i].tolist()) + f.write(line.write(l)+"\n") + +@dataclass +class hera_cb_commondata(commondata): + def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, + process: str): + # Read the data. + file = Path(filename) + df = pd.read_table(file, sep=r"\s+",skiprows=36) + + # Kinematic quantieties. + self.central_values = df["Sigma"].to_numpy() + # compute y = Q2/x/S + S=318**2 # GeV**2 + y=df["Q2"]/df["x"]/S + df.insert(1,"y",y.to_list()) + self.kinematics = df[["x", "Q2", "y"]].to_numpy() + self.kinematic_quantities = ["x", "Q2", "y"] + + # Statistical uncertainties. + statistical_uncertainties = df["stat"].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(statistical_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + statistical_uncertainties[iunc] = unc + self.statistical_uncertainties = statistical_uncertainties + + # Systematic uncertainties. + sys_uncert_col_names = list(df.columns.values)[5:] + self.systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() + for iunc,unc in enumerate(systematic_uncertainties): + unc = self.central_values[iunc]*unc/100 + systematic_uncertainties[iunc] = unc + self.systematic_uncertainties = systematic_uncertainties + + # All uncertainties are treated as multiplicative. + systypes = [] + for name in sys_uncert_col_names: + if(name == "uncor"): + systypes.append(("MULT", "UNCORR")) + else: + systypes.append(("MULT", "HC_" + name)) + self.systypes = systypes + self.process = process + self.dataset_name = dataset_name + + +def main(): + print(" Reimplementing the HERA commondata") + hera_b = hera_cb_commondata("./rawdata/d18-037.tableBeauty.txt","HERACOMBNCEP", "DIS_NCE") + hera_b.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_BOTTOM-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_BOTTOM-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_BOTTOM-SIGMARED.yaml")) + + hera_c = hera_cb_commondata("./rawdata/d18-037.tableCharm.txt","HERACOMBNCEP", "DIS_NCE") + hera_c.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_CHARM-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_CHARM-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_CHARM-SIGMARED.yaml")) + +if __name__ == "__main__": + main() + diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/rawdata/d18-037.tableBeauty.txt b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/rawdata/d18-037.tableBeauty.txt new file mode 100644 index 0000000000..aa0626e628 --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/rawdata/d18-037.tableBeauty.txt @@ -0,0 +1,64 @@ + + !* File produced by HERAVerager + !* Created on 20161111 + +&Data + Name = "HERA b" + Reaction = "NC e+-p beauty" + NData = 27 + NColumn = 172 + ColumnType = 2*"Bin","Sigma", 169*"Error" + ColumnName = "Q2","x","Sigma", "stat", "uncor","sysHERAcb1001","sysHERAcb1002","sysHERAcb1003","sysHERAcb1004","sysHERAcb1005","sysHERAcb1006","sysHERAcb1007","sysHERAcb1008","sysHERAcb1009","sysHERAcb1010","sysHERAcb1011","sysHERAcb1012","sysHERAcb1013","sysHERAcb1014","sysHERAcb1015","sysHERAcb1016","sysHERAcb1017","sysHERAcb1018","sysHERAcb1019","sysHERAcb1020","sysHERAcb1021","sysHERAcb1022","sysHERAcb1023","sysHERAcb1024","sysHERAcb1025","sysHERAcb1026","sysHERAcb1027","sysHERAcb1028","sysHERAcb1029","sysHERAcb1030","sysHERAcb1031","sysHERAcb1032","sysHERAcb1033","sysHERAcb1034","sysHERAcb1035","sysHERAcb1036","sysHERAcb1037","sysHERAcb1038","sysHERAcb1039","sysHERAcb1040","sysHERAcb1041","sysHERAcb1042","sysHERAcb1043","sysHERAcb1044","sysHERAcb1045","sysHERAcb1046","sysHERAcb1047","sysHERAcb1048","sysHERAcb1049","sysHERAcb1050","sysHERAcb1051","sysHERAcb1052","sysHERAcb1053","sysHERAcb1054","sysHERAcb1055","sysHERAcb1056","sysHERAcb1057","sysHERAcb1058","sysHERAcb1059","sysHERAcb1060","sysHERAcb1061","sysHERAcb1062","sysHERAcb1063","sysHERAcb1064","sysHERAcb1065","sysHERAcb1066","sysHERAcb1067","sysHERAcb1068","sysHERAcb1069","sysHERAcb1070","sysHERAcb1071","sysHERAcb1072","sysHERAcb1073","sysHERAcb1074","sysHERAcb1075","sysHERAcb1076","sysHERAcb1077","sysHERAcb1078","sysHERAcb1079","sysHERAcb1080","sysHERAcb1081","sysHERAcb1082","sysHERAcb1083","sysHERAcb1084","sysHERAcb1085","sysHERAcb1086","sysHERAcb1087","sysHERAcb1088","sysHERAcb1089","sysHERAcb1090","sysHERAcb1091","sysHERAcb1092","sysHERAcb1093","sysHERAcb1094","sysHERAcb1095","sysHERAcb1096","sysHERAcb1097","sysHERAcb1098","sysHERAcb1099","sysHERAcb1100","sysHERAcb1101","sysHERAcb1102","sysHERAcb1103","sysHERAcb1104","sysHERAcb1105","sysHERAcb1106","sysHERAcb1107","sysHERAcb1108","sysHERAcb1109","sysHERAcb1110","sysHERAcb1111","sysHERAcb1112","sysHERAcb1113","sysHERAcb1114","sysHERAcb1115","sysHERAcb1116","sysHERAcb1117","sysHERAcb1118","sysHERAcb1119","sysHERAcb1120","sysHERAcb1121","sysHERAcb1122","sysHERAcb1123","sysHERAcb1124","sysHERAcb1125","sysHERAcb1126","sysHERAcb1127","sysHERAcb1128","sysHERAcb1129","sysHERAcb1130","sysHERAcb1131","sysHERAcb1132","sysHERAcb1133","sysHERAcb1134","sysHERAcb1135","sysHERAcb1136","sysHERAcb1137","sysHERAcb1138","sysHERAcb1139","sysHERAcb1140","sysHERAcb1141","sysHERAcb1142","sysHERAcb1143","sysHERAcb1144","sysHERAcb1145","sysHERAcb1146","sysHERAcb1147","sysHERAcb1148","sysHERAcb1149","sysHERAcb1150","sysHERAcb1151","sysHERAcb1152","sysHERAcb1153","sysHERAcb1154","sysHERAcb1155","sysHERAcb1156","sysHERAcb1157","sysHERAcb1158","sysHERAcb1159","sysHERAcb1160","sysHERAcb1161","sysHERAcb1162","sysHERAcb1163","sysHERAcb1164","sysHERAcb1165","sysHERAcb1166","sysHERAcb1167" + NInfo = 4 + CInfo = "sqrt(S)", "e charge", "reduced", "e polarity" + DataInfo = 0.3180E+03, 0.1000E+01, 0.1000E+01, 0.0000E+00, + IndexDataset = 112 + Percent = true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true,true, +&End +&PlotDesc + PlotN = 12 + PlotDefColumn = 'Q2' + PlotDefValue = 1.6, 2.6, 5.5, 7.5, 12.5, 18.5, 35., 65., 125., 205., 355., 655., 2005. + PlotVarColumn = 'x' + PlotOptions(1) = 'ExtraLabel: H1 ZEUS Beauty@Title:Q2 = 2.5 @XTitle: x @YTitle: #sigma^{bb}_{red} @Xmin:0.00001@Xmax:0.1@Ymin:0.001@Ymax:.005@YminR:0.4@YmaxR:1.6@Xlog' + PlotOptions(2) = 'ExtraLabel: H1 ZEUS Beauty@Title:Q2 = 5 @XTitle: x @YTitle: #sigma^{bb}_{red} @Xmin:0.00001@Xmax:0.1@Ymin:0.001@Ymax:.0075@YminR:0.4@YmaxR:1.6@Xlog' + PlotOptions(3) = 'ExtraLabel: H1 ZEUS Beauty@Title:Q2 = 7 @XTitle: x @YTitle: #sigma^{bb}_{red} @Xmin:0.00001@Xmax:0.1@Ymin:0.001@Ymax:.0075@YminR:0.4@YmaxR:1.6@Xlog' + PlotOptions(4) = 'ExtraLabel: H1 ZEUS Beauty@Title:Q2 = 12 @XTitle: x @YTitle: #sigma^{bb}_{red} @Xmin:0.00001@Xmax:0.1@Ymin:0.001@Ymax:.015@YminR:0.4@YmaxR:1.6@Xlog' + PlotOptions(5) = 'ExtraLabel: H1 ZEUS Beauty@Title:Q2 = 18 @XTitle: x @YTitle: #sigma^{bb}_{red} @Xmin:0.00001@Xmax:0.1@Ymin:0.001@Ymax:.015@YminR:0.4@YmaxR:1.6@Xlog' + PlotOptions(6) = 'ExtraLabel: H1 ZEUS Beauty@Title:Q2 = 32 @XTitle: x @YTitle: #sigma^{bb}_{red} 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#sigma^{bb}_{red} @Xmin:0.00001@Xmax:0.1@Ymin:0.001@Ymax:.04@YminR:0.4@YmaxR:1.6@Xlog' +&End +* Q2 x Average StatErr Uncor Cor1 ... + Q2 x Sigma stat uncor sysHERAcb1001 sysHERAcb1002 sysHERAcb1003 sysHERAcb1004 sysHERAcb1005 sysHERAcb1006 sysHERAcb1007 sysHERAcb1008 sysHERAcb1009 sysHERAcb1010 sysHERAcb1011 sysHERAcb1012 sysHERAcb1013 sysHERAcb1014 sysHERAcb1015 sysHERAcb1016 sysHERAcb1017 sysHERAcb1018 sysHERAcb1019 sysHERAcb1020 sysHERAcb1021 sysHERAcb1022 sysHERAcb1023 sysHERAcb1024 sysHERAcb1025 sysHERAcb1026 sysHERAcb1027 sysHERAcb1028 sysHERAcb1029 sysHERAcb1030 sysHERAcb1031 sysHERAcb1032 sysHERAcb1033 sysHERAcb1034 sysHERAcb1035 sysHERAcb1036 sysHERAcb1037 sysHERAcb1038 sysHERAcb1039 sysHERAcb1040 sysHERAcb1041 sysHERAcb1042 sysHERAcb1043 sysHERAcb1044 sysHERAcb1045 sysHERAcb1046 sysHERAcb1047 sysHERAcb1048 sysHERAcb1049 sysHERAcb1050 sysHERAcb1051 sysHERAcb1052 sysHERAcb1053 sysHERAcb1054 sysHERAcb1055 sysHERAcb1056 sysHERAcb1057 sysHERAcb1058 sysHERAcb1059 sysHERAcb1060 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changed, 57 insertions(+), 45 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py index 1b5295dcd5..7d0471eb6b 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py @@ -68,9 +68,9 @@ def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, } for isys, sys in enumerate(self.systypes): definitions.update( - {"sys_corr_"+str(isys): + {f"sys_corr_{isys}": { - "description": "Systematic uncertainty "+str(isys), + "description": f"Systematic uncertainty {isys}", "treatment": sys[0], "type": sys[1] } @@ -79,7 +79,7 @@ def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, for i, _ in enumerate(self.central_values): systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): - systematics.update({"sys_corr_"+str(isys): sys}) + 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enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): - systematics.update({"sys_corr_"+str(isys): sys}) + systematics.update({f"sys_corr_{isys}": sys}) bins["bins"].append(systematics) data = {"definitions": definitions } # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump @@ -149,13 +149,16 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.process = process self.dataset_name = dataset_name - -if __name__ == "__main__": +def main(): print(" Reimplementing the HERA commondata") hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCep_575.dat","HERACOMBNCEP575", "DIS_NCE") - hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP.yaml"), - Path("kinematics_reimplemented_EP.yaml"), - Path("uncertainties_reimplemented_EP.yaml")) + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py index 19a67726bf..f16598f3fd 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py @@ -68,9 +68,9 @@ def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, } for isys, sys in enumerate(self.systypes): definitions.update( - {"sys_corr_"+str(isys): + {f"sys_corr_{isys}": { - "description": "Systematic uncertainty "+str(isys), + "description": f"Systematic uncertainty {isys}", "treatment": sys[0], "type": sys[1] } @@ -79,7 +79,7 @@ def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, for i, _ in enumerate(self.central_values): systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): - systematics.update({"sys_corr_"+str(isys): sys}) + systematics.update({f"sys_corr_{isys}": sys}) bins["bins"].append(systematics) data = {"definitions": definitions } # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump @@ -150,12 +150,15 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.dataset_name = dataset_name -if __name__ == "__main__": +def main(): print(" Reimplementing the HERA commondata") hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCep_820.dat","HERACOMBNCEP820", "DIS_NCE") - hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP.yaml"), - Path("kinematics_reimplemented_EP.yaml"), - Path("uncertainties_reimplemented_EP.yaml")) + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py index 18a41216b6..160d88b603 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py @@ -68,9 +68,9 @@ def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, } for isys, sys in enumerate(self.systypes): definitions.update( - {"sys_corr_"+str(isys): + {f"sys_corr_{isys}": { - "description": "Systematic uncertainty "+str(isys), + "description": f"Systematic uncertainty {isys}", "treatment": sys[0], "type": sys[1] } @@ -79,7 +79,7 @@ def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, for i, _ in enumerate(self.central_values): systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): - systematics.update({"sys_corr_"+str(isys): sys}) + systematics.update({f"sys_corr_{isys}": sys}) bins["bins"].append(systematics) data = {"definitions": definitions } # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump @@ -149,17 +149,20 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.process = process self.dataset_name = dataset_name - -if __name__ == "__main__": +def main(): print(" Reimplementing the HERA commondata") hera_em = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCem.dat","HERACOMBNCEM", "DIS_NCE") - hera_em.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EM.yaml"), - Path("kinematics_reimplemented_EM.yaml"), - Path("uncertainties_reimplemented_EM.yaml")) + hera_em.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml")) hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCep_920.dat","HERACOMBNCEP", "DIS_NCE") - hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP.yaml"), - Path("kinematics_reimplemented_EP.yaml"), - Path("uncertainties_reimplemented_EP.yaml")) + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) + + +if __name__ == "__main__": + main() From 386d497df8da81a90937e1a48b4fd28a2a49acbe Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: peterkrack Date: Wed, 30 Oct 2024 13:36:20 +0100 Subject: [PATCH 05/62] Add check for covmat, remove total uncertainty before procedural uncertainties from systematics, moved class commondata to utils module. --- .../commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py | 122 +++--------------- .../commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml | 6 + .../commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py | 110 ++-------------- .../commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml | 4 + .../commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py | 112 ++-------------- .../commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml | 3 + .../commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py | 114 ++-------------- .../commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml | 3 + .../commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py | 120 +++-------------- .../commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml | 6 + .../commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py | 114 ++-------------- .../HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml | 6 + .../nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py | 122 ++++++++++++++++++ 13 files changed, 230 insertions(+), 612 deletions(-) create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py index 7d0471eb6b..71d034dd7b 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py @@ -1,3 +1,4 @@ +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing @@ -8,107 +9,6 @@ from fortranformat import FortranRecordWriter import yaml -@dataclass -class commondata: - central_values: np.ndarray - kinematics: np.ndarray - statistical_uncertainties: np.ndarray - systematic_uncertainties: np.ndarray - systypes: List[tuple[str, str]] - process: str - dataset_name: str - kinematic_quantities: List[str] - - - # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml - def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - kinematics_filename: str | PathLike, - uncertainties_filename: str | PathLike): - # central data values - data = {"data_central": self.central_values.tolist()} - with data_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # kinematic quantieties - # TODO add arrays for min and max values to derived type? - bins = [] - for kin in self.kinematics.tolist(): - bins.append( - {self.kinematic_quantities[0]: - { - "min": None, - "mid": kin[0], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[1]: - { - "min": None, - "mid": kin[1], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[2]: - { - "min": None, - "mid": kin[2], - "max": None - } - }) - data = {"bins": bins} - with kinematics_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # uncertainties - # There is only one statistical uncertainty per datapoint. - definitions = {"stat": - { - "description": "Statistical uncertainty.", - "treatment": "ADD", - "type": "UNCORR" - } - } - for isys, sys in enumerate(self.systypes): - definitions.update( - {f"sys_corr_{isys}": - { - "description": f"Systematic uncertainty {isys}", - "treatment": sys[0], - "type": sys[1] - } - }) - bins = {"bins": [] } - for i, _ in enumerate(self.central_values): - systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} - for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): - systematics.update({f"sys_corr_{isys}": sys}) - bins["bins"].append(systematics) - data = {"definitions": definitions } - # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump - # sometimes it is in scientific notation sometimes not... - with uncertainties_filename.open("w+") as f: - yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - - - - - # TODO: old commondata format stores the uncertainties as - # both additive and multiplicative. - def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - systype_filename: str | PathLike): - with data_filename.open("w+") as f: - f.write( - f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") - FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" - print(FMT) - line = FortranRecordWriter(FMT) - for i in range(len(self.central_values)): - l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ - [self.central_values[i].tolist()]+ - [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ - self.systematic_uncertainties[i].tolist()) - f.write(line.write(l)+"\n") - @dataclass class hera_commondata(commondata): def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, @@ -130,6 +30,9 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.statistical_uncertainties = statistical_uncertainties # Systematic uncertainties. + # remove the column containing the total uncertainty excluding + # procedural uncertainties. + df = df.drop(columns=["tot_noproc"]) sys_uncert_col_names = list(df.columns.values)[5:] self.systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() @@ -144,13 +47,13 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, if(name == "uncor"): systypes.append(("MULT", "UNCORR")) else: - systypes.append(("MULT", "HC_" + name)) + systypes.append(("MULT", f"HC_{name}")) self.systypes = systypes self.process = process self.dataset_name = dataset_name def main(): - print(" Reimplementing the HERA commondata") + print("Reimplementing the HERA commondata") hera_em = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_CCem.dat","HERACOMBCCEM", "DIS_CCE") hera_em.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), Path("kinematics_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), @@ -159,6 +62,19 @@ def main(): hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) + # Check if the covariance matrix of the reimplemented data is close to the + # legacy implementation + print("Check covariance matrix for HERA_CC_318GEV_EM-SIGMARED:") + if(covmat_is_close("HERA_CC_318GEV_EM-SIGMARED","reimplemented","legacy")): + print("Covmat is close.") + else: + print("Covmat is different.") + print("Check covariance matrix for HERA_CC_318GEV_EP-SIGMARED:") + if(covmat_is_close("HERA_CC_318GEV_EP-SIGMARED","reimplemented","legacy")): + print("Covmat is close.") + else: + print("Covmat is different.") + if __name__ == "__main__": main() diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml index f5afc605bb..6370b08f5f 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml @@ -67,6 +67,9 @@ implemented_observables: legacy: data_uncertainties: - uncertainties_legacy_EM-SIGMARED.yaml + reimplemented: + data_uncertainties: + - uncertainties_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml data_central: data_legacy_EM-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBCCEM - observable_name: EP-SIGMARED @@ -123,5 +126,8 @@ implemented_observables: legacy: data_uncertainties: - uncertainties_legacy_EP-SIGMARED.yaml + reimplemented: + data_uncertainties: + - incertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml data_central: data_legacy_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBCCEP diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py index 51544e43bd..a2526ceb4e 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py @@ -1,3 +1,4 @@ +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing @@ -8,107 +9,6 @@ from fortranformat import FortranRecordWriter import yaml -@dataclass -class commondata: - central_values: np.ndarray - kinematics: np.ndarray - statistical_uncertainties: np.ndarray - systematic_uncertainties: np.ndarray - systypes: List[tuple[str, str]] - process: str - dataset_name: str - kinematic_quantities: List[str] - - - # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml - def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - kinematics_filename: str | PathLike, - uncertainties_filename: str | PathLike): - # central data values - data = {"data_central": self.central_values.tolist()} - with data_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # kinematic quantieties - # TODO add arrays for min and max values to derived type? - bins = [] - for kin in self.kinematics.tolist(): - bins.append( - {self.kinematic_quantities[0]: - { - "min": None, - "mid": kin[0], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[1]: - { - "min": None, - "mid": kin[1], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[2]: - { - "min": None, - "mid": kin[2], - "max": None - } - }) - data = {"bins": bins} - with kinematics_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # uncertainties - # There is only one statistical uncertainty per datapoint. - definitions = {"stat": - { - "description": "Statistical uncertainty.", - "treatment": "ADD", - "type": "UNCORR" - } - } - for isys, sys in enumerate(self.systypes): - definitions.update( - {f"sys_corr_{isys}": - { - "description": f"Systematic uncertainty {isys}", - "treatment": sys[0], - "type": sys[1] - } - }) - bins = {"bins": [] } - for i, _ in enumerate(self.central_values): - systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} - for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): - systematics.update({f"sys_corr_{isys}": sys}) - bins["bins"].append(systematics) - data = {"definitions": definitions } - # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump - # sometimes it is in scientific notation sometimes not... - with uncertainties_filename.open("w+") as f: - yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - - - - - # TODO: old commondata format stores the uncertainties as - # both additive and multiplicative. - def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - systype_filename: str | PathLike): - with data_filename.open("w+") as f: - f.write( - f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") - FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" - print(FMT) - line = FortranRecordWriter(FMT) - for i in range(len(self.central_values)): - l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ - [self.central_values[i].tolist()]+ - [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ - self.systematic_uncertainties[i].tolist()) - f.write(line.write(l)+"\n") - @dataclass class hera_commondata(commondata): def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, @@ -130,6 +30,9 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.statistical_uncertainties = statistical_uncertainties # Systematic uncertainties. + # remove the column containing the total uncertainty excluding + # procedural uncertainties. + df = df.drop(columns=["tot_noproc"]) sys_uncert_col_names = list(df.columns.values)[5:] self.systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() @@ -155,6 +58,11 @@ def main(): hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) + print("Check covariance matrix for HERA_NC_225GEV_EP-SIGMARED:") + if(covmat_is_close("HERA_NC_225GEV_EP-SIGMARED","reimplemented","legacy")): + print("Covmat is close.") + else: + print("Covmat is different.") if __name__ == "__main__": main() diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml index 7a81ec9f2c..26f6574942 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml @@ -281,5 +281,9 @@ implemented_observables: legacy: data_uncertainties: - uncertainties_legacy_EP-SIGMARED.yaml + reimplemented: + data_uncertainties: + - uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml + data_central: data_legacy_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBNCEP460 diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py index 20db5abf61..7950405332 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py @@ -1,3 +1,4 @@ +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing @@ -8,107 +9,6 @@ from fortranformat import FortranRecordWriter import yaml -@dataclass -class commondata: - central_values: np.ndarray - kinematics: np.ndarray - statistical_uncertainties: np.ndarray - systematic_uncertainties: np.ndarray - systypes: List[tuple[str, str]] - process: str - dataset_name: str - kinematic_quantities: List[str] - - - # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml - def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - kinematics_filename: str | PathLike, - uncertainties_filename: str | PathLike): - # central data values - data = {"data_central": self.central_values.tolist()} - with data_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # kinematic quantieties - # TODO add arrays for min and max values to derived type? - bins = [] - for kin in self.kinematics.tolist(): - bins.append( - {self.kinematic_quantities[0]: - { - "min": None, - "mid": kin[0], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[1]: - { - "min": None, - "mid": kin[1], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[2]: - { - "min": None, - "mid": kin[2], - "max": None - } - }) - data = {"bins": bins} - with kinematics_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # uncertainties - # There is only one statistical uncertainty per datapoint. - definitions = {"stat": - { - "description": "Statistical uncertainty.", - "treatment": "ADD", - "type": "UNCORR" - } - } - for isys, sys in enumerate(self.systypes): - definitions.update( - {f"sys_corr_{isys}": - { - "description": f"Systematic uncertainty {isys}", - "treatment": sys[0], - "type": sys[1] - } - }) - bins = {"bins": [] } - for i, _ in enumerate(self.central_values): - systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} - for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): - systematics.update({f"sys_corr_{isys}": sys}) - bins["bins"].append(systematics) - data = {"definitions": definitions } - # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump - # sometimes it is in scientific notation sometimes not... - with uncertainties_filename.open("w+") as f: - yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - - - - - # TODO: old commondata format stores the uncertainties as - # both additive and multiplicative. - def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - systype_filename: str | PathLike): - with data_filename.open("w+") as f: - f.write( - f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") - FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" - print(FMT) - line = FortranRecordWriter(FMT) - for i in range(len(self.central_values)): - l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ - [self.central_values[i].tolist()]+ - [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ - self.systematic_uncertainties[i].tolist()) - f.write(line.write(l)+"\n") - @dataclass class hera_commondata(commondata): def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, @@ -130,6 +30,9 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.statistical_uncertainties = statistical_uncertainties # Systematic uncertainties. + # remove the column containing the total uncertainty excluding + # procedural uncertainties. + df = df.drop(columns=["tot_noproc"]) sys_uncert_col_names = list(df.columns.values)[5:] self.systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() @@ -150,11 +53,16 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.dataset_name = dataset_name def main(): - print(" Reimplementing the HERA commondata") + print("Reimplementing the HERA commondata") hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCep_575.dat","HERACOMBNCEP575", "DIS_NCE") hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) + print("Check covariance matrix for HERA_NC_251GEV_EP-SIGMARED:") + if(covmat_is_close("HERA_NC_251GEV_EP-SIGMARED","reimplemented","legacy")): + print("Covmat is close.") + else: + print("Covmat is different.") if __name__ == "__main__": diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml index 06376f7cde..0a32f0db8b 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml @@ -332,5 +332,8 @@ implemented_observables: legacy: data_uncertainties: - uncertainties_legacy_EP-SIGMARED.yaml + reimplemented: + data_uncertainties: + - uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml data_central: data_legacy_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBNCEP575 diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py index f16598f3fd..4eea2b44e9 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py @@ -1,3 +1,4 @@ +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing @@ -8,107 +9,6 @@ from fortranformat import FortranRecordWriter import yaml -@dataclass -class commondata: - central_values: np.ndarray - kinematics: np.ndarray - statistical_uncertainties: np.ndarray - systematic_uncertainties: np.ndarray - systypes: List[tuple[str, str]] - process: str - dataset_name: str - kinematic_quantities: List[str] - - - # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml - def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - kinematics_filename: str | PathLike, - uncertainties_filename: str | PathLike): - # central data values - data = {"data_central": self.central_values.tolist()} - with data_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # kinematic quantieties - # TODO add arrays for min and max values to derived type? - bins = [] - for kin in self.kinematics.tolist(): - bins.append( - {self.kinematic_quantities[0]: - { - "min": None, - "mid": kin[0], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[1]: - { - "min": None, - "mid": kin[1], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[2]: - { - "min": None, - "mid": kin[2], - "max": None - } - }) - data = {"bins": bins} - with kinematics_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # uncertainties - # There is only one statistical uncertainty per datapoint. - definitions = {"stat": - { - "description": "Statistical uncertainty.", - "treatment": "ADD", - "type": "UNCORR" - } - } - for isys, sys in enumerate(self.systypes): - definitions.update( - {f"sys_corr_{isys}": - { - "description": f"Systematic uncertainty {isys}", - "treatment": sys[0], - "type": sys[1] - } - }) - bins = {"bins": [] } - for i, _ in enumerate(self.central_values): - systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} - for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): - systematics.update({f"sys_corr_{isys}": sys}) - bins["bins"].append(systematics) - data = {"definitions": definitions } - # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump - # sometimes it is in scientific notation sometimes not... - with uncertainties_filename.open("w+") as f: - yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - - - - - # TODO: old commondata format stores the uncertainties as - # both additive and multiplicative. - def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - systype_filename: str | PathLike): - with data_filename.open("w+") as f: - f.write( - f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") - FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" - print(FMT) - line = FortranRecordWriter(FMT) - for i in range(len(self.central_values)): - l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ - [self.central_values[i].tolist()]+ - [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ - self.systematic_uncertainties[i].tolist()) - f.write(line.write(l)+"\n") - @dataclass class hera_commondata(commondata): def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, @@ -130,6 +30,9 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.statistical_uncertainties = statistical_uncertainties # Systematic uncertainties. + # remove the column containing the total uncertainty excluding + # procedural uncertainties. + df = df.drop(columns=["tot_noproc"]) sys_uncert_col_names = list(df.columns.values)[5:] self.systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() @@ -151,11 +54,18 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, def main(): - print(" Reimplementing the HERA commondata") + print("Reimplementing the HERA commondata") hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCep_820.dat","HERACOMBNCEP820", "DIS_NCE") hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) + # Check if the covariance matrix of the reimplemented data is close to the + # legacy implementation + print("Check covariance matrix for HERA_NC_300GEV_EP-SIGMARED:") + if(covmat_is_close("HERA_NC_300GEV_EP-SIGMARED","reimplemented","legacy")): + print("Covmat is close.") + else: + print("Covmat is different.") if __name__ == "__main__": main() diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml index 7ff53510a1..c903e5cc9e 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml @@ -184,5 +184,8 @@ implemented_observables: legacy: data_uncertainties: - uncertainties_legacy_EP-SIGMARED.yaml + reimplemented: + data_uncertainties: + - uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml data_central: data_legacy_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBNCEP820 diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py index 160d88b603..d5bc999904 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py @@ -1,3 +1,4 @@ +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing @@ -8,107 +9,6 @@ from fortranformat import FortranRecordWriter import yaml -@dataclass -class commondata: - central_values: np.ndarray - kinematics: np.ndarray - statistical_uncertainties: np.ndarray - systematic_uncertainties: np.ndarray - systypes: List[tuple[str, str]] - process: str - dataset_name: str - kinematic_quantities: List[str] - - - # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml - def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - kinematics_filename: str | PathLike, - uncertainties_filename: str | PathLike): - # central data values - data = {"data_central": self.central_values.tolist()} - with data_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # kinematic quantieties - # TODO add arrays for min and max values to derived type? - bins = [] - for kin in self.kinematics.tolist(): - bins.append( - {self.kinematic_quantities[0]: - { - "min": None, - "mid": kin[0], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[1]: - { - "min": None, - "mid": kin[1], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[2]: - { - "min": None, - "mid": kin[2], - "max": None - } - }) - data = {"bins": bins} - with kinematics_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # uncertainties - # There is only one statistical uncertainty per datapoint. - definitions = {"stat": - { - "description": "Statistical uncertainty.", - "treatment": "ADD", - "type": "UNCORR" - } - } - for isys, sys in enumerate(self.systypes): - definitions.update( - {f"sys_corr_{isys}": - { - "description": f"Systematic uncertainty {isys}", - "treatment": sys[0], - "type": sys[1] - } - }) - bins = {"bins": [] } - for i, _ in enumerate(self.central_values): - systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} - for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): - systematics.update({f"sys_corr_{isys}": sys}) - bins["bins"].append(systematics) - data = {"definitions": definitions } - # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump - # sometimes it is in scientific notation sometimes not... - with uncertainties_filename.open("w+") as f: - yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - - - - - # TODO: old commondata format stores the uncertainties as - # both additive and multiplicative. - def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - systype_filename: str | PathLike): - with data_filename.open("w+") as f: - f.write( - f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") - FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" - print(FMT) - line = FortranRecordWriter(FMT) - for i in range(len(self.central_values)): - l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ - [self.central_values[i].tolist()]+ - [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ - self.systematic_uncertainties[i].tolist()) - f.write(line.write(l)+"\n") - @dataclass class hera_commondata(commondata): def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, @@ -130,6 +30,9 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.statistical_uncertainties = statistical_uncertainties # Systematic uncertainties. + # remove the column containing the total uncertainty excluding + # procedural uncertainties. + df = df.drop(columns=["tot_noproc"]) sys_uncert_col_names = list(df.columns.values)[5:] self.systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() systematic_uncertainties = df[sys_uncert_col_names].to_numpy() @@ -150,7 +53,7 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.dataset_name = dataset_name def main(): - print(" Reimplementing the HERA commondata") + print("Reimplementing the HERA commondata") hera_em = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCem.dat","HERACOMBNCEM", "DIS_NCE") hera_em.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), Path("kinematics_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), @@ -159,6 +62,19 @@ def main(): hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) + # Check if the covariance matrix of the reimplemented data is close to the + # legacy implementation + print("Check covariance matrix for HERA_NC_318GEV_EM-SIGMARED:") + if(covmat_is_close("HERA_NC_318GEV_EM-SIGMARED","reimplemented","legacy")): + print("Covmat is close.") + else: + print("Covmat is different.") + print("Check covariance matrix for HERA_NC_318GEV_EP-SIGMARED:") + if(covmat_is_close("HERA_NC_318GEV_EP-SIGMARED","reimplemented","legacy")): + print("Covmat is close.") + else: + print("Covmat is different.") + if __name__ == "__main__": diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml index 8ea96f2843..a66d512297 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml @@ -231,6 +231,9 @@ implemented_observables: legacy: data_uncertainties: - uncertainties_legacy_EM-SIGMARED.yaml + reimplemented: + data_uncertainties: + - uncertainties_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml data_central: data_legacy_EM-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBNCEM - observable_name: EP-SIGMARED @@ -283,5 +286,8 @@ implemented_observables: legacy: data_uncertainties: - uncertainties_legacy_EP-SIGMARED.yaml + reimplemented: + data_uncertainties: + - uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml data_central: data_legacy_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBNCEP920 diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py index 6a8b90c242..f834ddc50e 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py @@ -1,3 +1,4 @@ +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing @@ -8,107 +9,6 @@ from fortranformat import FortranRecordWriter import yaml -@dataclass -class commondata: - central_values: np.ndarray - kinematics: np.ndarray - statistical_uncertainties: np.ndarray - systematic_uncertainties: np.ndarray - systypes: List[tuple[str, str]] - process: str - dataset_name: str - kinematic_quantities: List[str] - - - # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml - def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - kinematics_filename: str | PathLike, - uncertainties_filename: str | PathLike): - # central data values - data = {"data_central": self.central_values.tolist()} - with data_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # kinematic quantieties - # TODO add arrays for min and max values to derived type? - bins = [] - for kin in self.kinematics.tolist(): - bins.append( - {self.kinematic_quantities[0]: - { - "min": None, - "mid": kin[0], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[1]: - { - "min": None, - "mid": kin[1], - "max": None - }, - self.kinematic_quantities[2]: - { - "min": None, - "mid": kin[2], - "max": None - } - }) - data = {"bins": bins} - with kinematics_filename.open("w+") as f: - yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - # uncertainties - # There is only one statistical uncertainty per datapoint. - definitions = {"stat": - { - "description": "Statistical uncertainty.", - "treatment": "ADD", - "type": "UNCORR" - } - } - for isys, sys in enumerate(self.systypes): - definitions.update( - {f"sys_corr_{isys}": - { - "description": f"Systematic uncertainty {isys}", - "treatment": sys[0], - "type": sys[1] - } - }) - bins = {"bins": [] } - for i, _ in enumerate(self.central_values): - systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} - for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): - systematics.update({f"sys_corr_{isys}": sys}) - bins["bins"].append(systematics) - data = {"definitions": definitions } - # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump - # sometimes it is in scientific notation sometimes not... - with uncertainties_filename.open("w+") as f: - yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - - - - - - # TODO: old commondata format stores the uncertainties as - # both additive and multiplicative. - def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - systype_filename: str | PathLike): - with data_filename.open("w+") as f: - f.write( - f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") - FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" - print(FMT) - line = FortranRecordWriter(FMT) - for i in range(len(self.central_values)): - l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ - [self.central_values[i].tolist()]+ - [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ - self.systematic_uncertainties[i].tolist()) - f.write(line.write(l)+"\n") - @dataclass class hera_cb_commondata(commondata): def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, @@ -155,7 +55,7 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, def main(): - print(" Reimplementing the HERA commondata") + print("Reimplementing the HERA commondata") hera_b = hera_cb_commondata("./rawdata/d18-037.tableBeauty.txt","HERACOMBNCEP", "DIS_NCE") hera_b.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_BOTTOM-SIGMARED.yaml"), Path("kinematics_reimplemented_BOTTOM-SIGMARED.yaml"), @@ -165,6 +65,16 @@ def main(): hera_c.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_CHARM-SIGMARED.yaml"), Path("kinematics_reimplemented_CHARM-SIGMARED.yaml"), Path("uncertainties_reimplemented_CHARM-SIGMARED.yaml")) + print("Check covariance matrix for HERA_NC_318GEV_EAVG_CHARM-SIGMARED:") + if(covmat_is_close("HERA_NC_318GEV_EAVG_CHARM-SIGMARED","reimplemented","legacy")): + print("Covmat is close.") + else: + print("Covmat is different.") + print("Check covariance matrix for HERA_NC_318GEV_EAVG_BOTTOM-SIGMARED:") + if(covmat_is_close("HERA_NC_318GEV_EAVG_BOTTOM-SIGMARED","reimplemented","legacy")): + print("Covmat is close.") + else: + print("Covmat is different.") if __name__ == "__main__": main() diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml index e236821d09..7510111d5e 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml @@ -67,6 +67,9 @@ implemented_observables: legacy: data_uncertainties: - uncertainties_legacy_BOTTOM-SIGMARED.yaml + reimplemented: + data_uncertainties: + - uncertainties_reimplemented_BOTTOM-SIGMARED.yaml data_central: data_legacy_BOTTOM-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMB_SIGMARED_B - observable_name: CHARM-SIGMARED @@ -123,5 +126,8 @@ implemented_observables: legacy: data_uncertainties: - uncertainties_legacy_CHARM-SIGMARED.yaml + reimplemented: + data_uncertainties: + - uncertainties_reimplemented_CHARM-SIGMARED.yaml data_central: data_legacy_CHARM-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMB_SIGMARED_C diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py new file mode 100644 index 0000000000..8805917814 --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py @@ -0,0 +1,122 @@ +from pathlib import Path +from dataclasses import dataclass +import typing +from typing import List +import numpy as np +import pandas as pd +from os import PathLike +from fortranformat import FortranRecordWriter +import yaml +from validphys.api import API + +@dataclass +class commondata: + central_values: np.ndarray + kinematics: np.ndarray + statistical_uncertainties: np.ndarray + systematic_uncertainties: np.ndarray + systypes: List[tuple[str, str]] + process: str + dataset_name: str + kinematic_quantities: List[str] + + + # Procedure to create data_*.yaml, kinematics_*.yaml and uncertainties_*.yaml + def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + kinematics_filename: str | PathLike, + uncertainties_filename: str | PathLike): + # central data values + data = {"data_central": self.central_values.tolist()} + with data_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # kinematic quantieties + # TODO add arrays for min and max values to derived type? + bins = [] + for kin in self.kinematics.tolist(): + bins.append( + {self.kinematic_quantities[0]: + { + "min": None, + "mid": kin[0], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[1]: + { + "min": None, + "mid": kin[1], + "max": None + }, + self.kinematic_quantities[2]: + { + "min": None, + "mid": kin[2], + "max": None + } + }) + data = {"bins": bins} + with kinematics_filename.open("w+") as f: + yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # uncertainties + # There is only one statistical uncertainty per datapoint. + definitions = {"stat": + { + "description": "Statistical uncertainty.", + "treatment": "ADD", + "type": "UNCORR" + } + } + for isys, sys in enumerate(self.systypes): + definitions.update( + {f"sys_corr_{isys}": + { + "description": f"Systematic uncertainty {isys}", + "treatment": sys[0], + "type": sys[1] + } + }) + bins = {"bins": [] } + for i, _ in enumerate(self.central_values): + systematics = {"stat": self.statistical_uncertainties.tolist()[i]} + for isys, sys in enumerate(self.systematic_uncertainties[i].tolist()): + systematics.update({f"sys_corr_{isys}": sys}) + bins["bins"].append(systematics) + data = {"definitions": definitions } + # TODO Notation of reals is inconsistent from yaml.safe_dump + # sometimes it is in scientific notation sometimes not... + with uncertainties_filename.open("w+") as f: + yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) + + # TODO: old commondata format stores the uncertainties as + # both additive and multiplicative. + def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, + systype_filename: str | PathLike): + with data_filename.open("w+") as f: + f.write( + f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") + FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" + print(FMT) + line = FortranRecordWriter(FMT) + for i in range(len(self.central_values)): + l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ + [self.central_values[i].tolist()]+ + [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ + self.systematic_uncertainties[i].tolist()) + f.write(line.write(l)+"\n") + +# Subroutines for testing the implementation of the commondata. + +# Obtain the covariance matrix for a given variant. +def _covmat(name: str, var: str): + inp = {"dataset_input": {"dataset": name, "variant": var}, "theoryid": 700, "use_cuts": "internal"} + return API.covmat_from_systematics(**inp) + +# Compare the covariance matrices of two different variants. True if close. +def covmat_is_close(name: str, var1: str, var2: str) -> bool: + return np.isclose(_covmat(name,var1),_covmat(name,var2)).all() + + + + From 127822f0d119755f57802243520f0d84e2128be3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: peterkrack Date: Wed, 30 Oct 2024 13:44:54 +0100 Subject: [PATCH 06/62] Change process type, fix typo in metadata --- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py | 4 ++-- .../nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml | 6 +++--- 2 files changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py index 71d034dd7b..4aab7b56c4 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py @@ -54,11 +54,11 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, def main(): print("Reimplementing the HERA commondata") - hera_em = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_CCem.dat","HERACOMBCCEM", "DIS_CCE") + hera_em = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_CCem.dat","HERACOMBCCEM", "DIS_CC") hera_em.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), Path("kinematics_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), Path("uncertainties_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml")) - hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_CCep.dat","HERACOMBCCEP", "DIS_CCE") + hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_CCep.dat","HERACOMBCCEP", "DIS_CC") hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml index 6370b08f5f..fe41c619c5 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml @@ -18,7 +18,7 @@ implemented_observables: description: Deep Inelastic Scattering label: HERA I+II inclusive CC $e^-p$ units: '' - process_type: DIS_CCE + process_type: DIS_CC tables: [] npoints: [] ndata: 42 @@ -77,7 +77,7 @@ implemented_observables: description: Deep Inelastic Scattering label: HERA I+II inclusive CC $e^+p$ units: '' - process_type: DIS_CCP + process_type: DIS_CC tables: [] npoints: [] ndata: 39 @@ -128,6 +128,6 @@ implemented_observables: - uncertainties_legacy_EP-SIGMARED.yaml reimplemented: data_uncertainties: - - incertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml + - uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml data_central: data_legacy_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBCCEP From 3bad329a915f085cc500ee269eb1047d74608079 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: peterkrack Date: Wed, 30 Oct 2024 14:01:48 +0100 Subject: [PATCH 07/62] change names of kinematic varibles from k1, k2, k3 to x, Q2, y. --- .../kinematics_EM-SIGMARED.yaml | 252 +- .../kinematics_EP-SIGMARED.yaml | 234 +- .../commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml | 60 +- .../kinematics_EP-SIGMARED.yaml | 1254 +++---- .../commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml | 34 +- .../kinematics_EP-SIGMARED.yaml | 1560 ++++----- .../commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml | 34 +- .../kinematics_EP-SIGMARED.yaml | 672 ++-- .../commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml | 34 +- .../kinematics_EM-SIGMARED.yaml | 954 +++--- .../kinematics_EP-SIGMARED.yaml | 2910 ++++++++--------- .../commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml | 60 +- .../kinematics_BOTTOM-SIGMARED.yaml | 216 +- .../kinematics_CHARM-SIGMARED.yaml | 416 +-- .../HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml | 60 +- 15 files changed, 4375 insertions(+), 4375 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/kinematics_EM-SIGMARED.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/kinematics_EM-SIGMARED.yaml index 7c05c2e5bf..b827bd2896 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/kinematics_EM-SIGMARED.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/kinematics_EM-SIGMARED.yaml @@ -1,505 +1,505 @@ bins: -- k1: +- x: min: null mid: 0.008 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 300.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.37055 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.013 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 300.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.22803 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 300.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.092638 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 300.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.037055 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 300.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.022803 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.013 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.38005 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.1544 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.061759 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.038005 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.013 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.76011 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.30879 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.12352 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.076011 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.25 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.039526 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.46319 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.18528 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.11402 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.25 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.059289 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.4 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.037055 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.61759 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.24704 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.15202 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.25 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.079051 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 3000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.92638 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 3000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.37055 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 3000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.22803 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.25 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 3000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.11858 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.4 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 3000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.074111 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 5000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.61759 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 5000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.38005 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.25 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 5000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.19763 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.4 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 5000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.12352 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.65 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 5000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.076011 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 8000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.60809 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.25 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 8000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.31621 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.4 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 8000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.19763 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.65 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 8000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.12162 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.25 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 15000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.59289 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.4 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 15000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.37055 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.65 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 15000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.22803 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.4 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 30000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.74111 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.65 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 30000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.45607 max: null diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/kinematics_EP-SIGMARED.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/kinematics_EP-SIGMARED.yaml index 9b88c40e96..4a73aa007d 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/kinematics_EP-SIGMARED.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/kinematics_EP-SIGMARED.yaml @@ -1,469 +1,469 @@ bins: -- k1: +- x: min: null mid: 0.008 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 300.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.37055 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.013 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 300.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.22803 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 300.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.092638 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 300.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.037055 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 300.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.022803 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.008 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.61759 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.013 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.38005 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.1544 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.061759 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.038005 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.013 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.76011 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.30879 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.12352 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.076011 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.25 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.039526 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.46319 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.18528 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.11402 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.25 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.059289 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.4 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.037055 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.61759 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.24704 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: 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1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.037055 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.65 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 1500.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.022803 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.0219 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.90241 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.032 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.61759 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.05 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.39526 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.08 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.24704 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.13 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.15202 max: null -- k1: +- x: min: null mid: 0.18 max: null - k2: + Q2: min: null mid: 2000.0 max: null - k3: + y: min: null mid: 0.10979 max: null -- k1: +- x: min: 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yaml @dataclass @@ -53,27 +52,14 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.dataset_name = dataset_name def main(): - print("Reimplementing the HERA commondata") hera_em = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_CCem.dat","HERACOMBCCEM", "DIS_CC") - hera_em.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), - Path("kinematics_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), - Path("uncertainties_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml")) + hera_em.write_new_commondata(Path("data_EM-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_EM-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_EM-SIGMARED.yaml")) hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_CCep.dat","HERACOMBCCEP", "DIS_CC") - hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), - Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), - Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) - # Check if the covariance matrix of the reimplemented data is close to the - # legacy implementation - print("Check covariance matrix for HERA_CC_318GEV_EM-SIGMARED:") - if(covmat_is_close("HERA_CC_318GEV_EM-SIGMARED","reimplemented","legacy")): - print("Covmat is close.") - else: - print("Covmat is different.") - print("Check covariance matrix for HERA_CC_318GEV_EP-SIGMARED:") - if(covmat_is_close("HERA_CC_318GEV_EP-SIGMARED","reimplemented","legacy")): - print("Covmat is close.") - else: - print("Covmat is different.") + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_EP-SIGMARED.yaml")) if __name__ == "__main__": main() diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml index 433aa40dd0..9332d16c08 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml @@ -1,6 +1,6 @@ setname: HERA_CC_318GEV version: 1 -version_comment: Port of old commondata +version_comment: 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description: Inelasticity y + label: "$y$" units: '' file: kinematics_EP-SIGMARED.yaml theory: @@ -121,13 +117,7 @@ implemented_observables: operation: 'null' FK_tables: - - HERA_CC_318GEV_EP_SIGMARED - data_uncertainties: [] - variants: - legacy: - data_uncertainties: - - uncertainties_legacy_EP-SIGMARED.yaml - reimplemented: - data_uncertainties: - - uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml - data_central: data_legacy_EP-SIGMARED.yaml + data_uncertainties: + - uncertainties_EP-SIGMARED.yaml + data_central: data_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBCCEP diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/uncertainties_EM-SIGMARED.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/uncertainties_EM-SIGMARED.yaml new file mode 100644 index 0000000000..dc6e8fe85e --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/uncertainties_EM-SIGMARED.yaml @@ -0,0 +1,7868 @@ +definitions: + stat: + description: Statistical uncertainty. + treatment: ADD + type: UNCORR 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FortranRecordWriter import yaml @dataclass @@ -53,16 +52,10 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.dataset_name = dataset_name def main(): - print("Reimplementing the HERA commondata") hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCep_575.dat","HERACOMBNCEP575", "DIS_NCE") - hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), - Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), - Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) - print("Check covariance matrix for HERA_NC_251GEV_EP-SIGMARED:") - if(covmat_is_close("HERA_NC_251GEV_EP-SIGMARED","reimplemented","legacy")): - print("Covmat is close.") - else: - print("Covmat is different.") + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_EP-SIGMARED.yaml")) if __name__ == "__main__": diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml 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'' y: - description: Variable y - label: y + description: Inelasticity y + label: "$y$" units: '' file: kinematics_EP-SIGMARED.yaml theory: @@ -327,13 +327,7 @@ implemented_observables: operation: 'null' FK_tables: - - HERA_NC_251GEV_EP_SIGMARED - data_uncertainties: [] - variants: - legacy: - data_uncertainties: - - uncertainties_legacy_EP-SIGMARED.yaml - reimplemented: - data_uncertainties: - - uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml - data_central: data_legacy_EP-SIGMARED.yaml + data_uncertainties: + - uncertainties_EP-SIGMARED.yaml + data_central: data_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBNCEP575 diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/uncertainties_EP-SIGMARED.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/uncertainties_EP-SIGMARED.yaml new file mode 100644 index 0000000000..e4b3594aed --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/uncertainties_EP-SIGMARED.yaml @@ -0,0 +1,45146 @@ +definitions: + stat: + description: Statistical uncertainty. + treatment: ADD + type: UNCORR + sys_corr_0: + description: Systematic uncertainty 0 + treatment: MULT + type: UNCORR + sys_corr_1: + description: Systematic uncertainty 1 + treatment: MULT + type: HC_sys1 + sys_corr_2: + description: Systematic uncertainty 2 + treatment: MULT + type: HC_sys2 + sys_corr_3: + description: Systematic uncertainty 3 + treatment: MULT + type: HC_sys3 + sys_corr_4: + description: Systematic uncertainty 4 + treatment: MULT + type: HC_sys4 + sys_corr_5: + description: Systematic uncertainty 5 + treatment: MULT + type: HC_sys5 + sys_corr_6: + description: Systematic uncertainty 6 + treatment: MULT + type: HC_sys6 + sys_corr_7: + description: Systematic uncertainty 7 + treatment: MULT + type: HC_sys7 + sys_corr_8: + description: Systematic uncertainty 8 + treatment: MULT + type: HC_sys8 + sys_corr_9: + description: Systematic uncertainty 9 + treatment: MULT + type: HC_sys9 + sys_corr_10: + description: Systematic uncertainty 10 + 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different.") + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_EP-SIGMARED.yaml")) if __name__ == "__main__": main() diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml index 87d101e5d5..2049602e07 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml @@ -1,6 +1,6 @@ setname: HERA_NC_300GEV version: 1 -version_comment: Port of old commondata +version_comment: Reimplementation of HERA dataset in new commondata format. nnpdf_metadata: nnpdf31_process: DIS NC experiment: HERACOMB @@ -23,7 +23,7 @@ implemented_observables: npoints: [] ndata: 112 plotting: - kinematics_override: dis_sqrt_scale + kinematics_override: identity theory_reference: Bertone:2013vaa dataset_label: HERA I+II inclusive NC $e^+p$ 820 GeV y_label: $10^{qbin} F_2(x,Q^2)$ @@ 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b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py index d5bc999904..eb08daf119 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py @@ -6,7 +6,6 @@ import numpy as np import pandas as pd from os import PathLike -from fortranformat import FortranRecordWriter import yaml @dataclass @@ -53,28 +52,14 @@ def __init__(self, filename: str | PathLike, dataset_name: str, self.dataset_name = dataset_name def main(): - print("Reimplementing the HERA commondata") hera_em = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCem.dat","HERACOMBNCEM", "DIS_NCE") - hera_em.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), - Path("kinematics_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml"), - Path("uncertainties_reimplemented_EM-SIGMARED.yaml")) + hera_em.write_new_commondata(Path("data_EM-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_EM-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_EM-SIGMARED.yaml")) hera_ep = hera_commondata("./rawdata/HERA1+2_NCep_920.dat","HERACOMBNCEP", "DIS_NCE") - hera_ep.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), - Path("kinematics_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml"), - Path("uncertainties_reimplemented_EP-SIGMARED.yaml")) - # Check if the covariance matrix of the reimplemented data is close to the - # legacy implementation - print("Check covariance matrix for HERA_NC_318GEV_EM-SIGMARED:") - if(covmat_is_close("HERA_NC_318GEV_EM-SIGMARED","reimplemented","legacy")): - print("Covmat is close.") - else: - print("Covmat is different.") - print("Check covariance matrix for HERA_NC_318GEV_EP-SIGMARED:") - if(covmat_is_close("HERA_NC_318GEV_EP-SIGMARED","reimplemented","legacy")): - print("Covmat is close.") - else: - print("Covmat is different.") - + hera_ep.write_new_commondata(Path("data_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_EP-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_EP-SIGMARED.yaml")) if __name__ == "__main__": diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml index fb6b021a93..a727ce3ae9 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml @@ -1,6 +1,6 @@ setname: HERA_NC_318GEV version: 1 -version_comment: Port of old commondata +version_comment: Reimplementation of HERA dataset in new commondata format. nnpdf_metadata: nnpdf31_process: DIS NC experiment: HERACOMB @@ -23,7 +23,7 @@ implemented_observables: npoints: [] ndata: 159 plotting: - kinematics_override: dis_sqrt_scale + kinematics_override: identity theory_reference: Bertone:2013vaa dataset_label: HERA I+II inclusive NC $e^-p$ y_label: $10^{qbin} F_2(x,Q^2)$ @@ -226,15 +226,9 @@ implemented_observables: operation: 'null' FK_tables: - - HERA_NC_318GEV_EM_SIGMARED - data_uncertainties: [] - variants: - legacy: - data_uncertainties: - - 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print("Reimplementing the HERA commondata") hera_b = hera_cb_commondata("./rawdata/d18-037.tableBeauty.txt","HERACOMBNCEP", "DIS_NCE") - hera_b.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_BOTTOM-SIGMARED.yaml"), - Path("kinematics_reimplemented_BOTTOM-SIGMARED.yaml"), - Path("uncertainties_reimplemented_BOTTOM-SIGMARED.yaml")) + hera_b.write_new_commondata(Path("data_BOTTOM-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_BOTTOM-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_BOTTOM-SIGMARED.yaml")) hera_c = hera_cb_commondata("./rawdata/d18-037.tableCharm.txt","HERACOMBNCEP", "DIS_NCE") - hera_c.write_new_commondata(Path("data_reimplemented_CHARM-SIGMARED.yaml"), - Path("kinematics_reimplemented_CHARM-SIGMARED.yaml"), - Path("uncertainties_reimplemented_CHARM-SIGMARED.yaml")) - print("Check covariance matrix for HERA_NC_318GEV_EAVG_CHARM-SIGMARED:") - if(covmat_is_close("HERA_NC_318GEV_EAVG_CHARM-SIGMARED","reimplemented","legacy")): - print("Covmat is close.") - else: - print("Covmat is different.") - print("Check covariance matrix for HERA_NC_318GEV_EAVG_BOTTOM-SIGMARED:") - if(covmat_is_close("HERA_NC_318GEV_EAVG_BOTTOM-SIGMARED","reimplemented","legacy")): - print("Covmat is close.") - else: - print("Covmat is different.") + hera_c.write_new_commondata(Path("data_CHARM-SIGMARED.yaml"), + Path("kinematics_CHARM-SIGMARED.yaml"), + Path("uncertainties_CHARM-SIGMARED.yaml")) if __name__ == "__main__": main() diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml index bf69e19dc4..93849c2f08 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml @@ -1,6 +1,6 @@ setname: HERA_NC_318GEV_EAVG version: 1 -version_comment: Port of old commondata +version_comment: Reimplementation of HERA dataset in new commondata. nnpdf_metadata: nnpdf31_process: DIS NC experiment: HERACOMB @@ -23,7 +23,7 @@ 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implemented_observables: operation: 'null' FK_tables: - - HERA_NC_318GEV_EAVG_SIGMARED_CHARM - data_uncertainties: [] - variants: - legacy: - data_uncertainties: - - uncertainties_legacy_CHARM-SIGMARED.yaml - reimplemented: - data_uncertainties: - - uncertainties_reimplemented_CHARM-SIGMARED.yaml - data_central: data_legacy_CHARM-SIGMARED.yaml + data_uncertainties: + - uncertainties_CHARM-SIGMARED.yaml + data_central: data_CHARM-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMB_SIGMARED_C diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/uncertainties_BOTTOM-SIGMARED.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/uncertainties_BOTTOM-SIGMARED.yaml new file mode 100644 index 0000000000..5ccd434f5d --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/uncertainties_BOTTOM-SIGMARED.yaml @@ -0,0 +1,5241 @@ +definitions: + stat: + description: Statistical uncertainty. + treatment: ADD + type: UNCORR + sys_corr_0: + description: Systematic uncertainty 0 + 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a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml index 9332d16c08..6b9c9a9d00 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml @@ -52,7 +52,7 @@ implemented_observables: Q2: description: Square of momentum transfer label: "$Q2$" - units: '$GeV$' + units: '$GeV^2$' y: description: Inelasticity y label: "$y$" diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml index 649d59aae0..032d5c0512 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml @@ -265,7 +265,7 @@ implemented_observables: Q2: description: Square of momentum transfer label: "$Q2$" - units: '' + units: '$GeV^2$' y: description: Inelasticity y label: "$y$" diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml index 54e4c097be..c2cf1a7da4 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml @@ -316,7 +316,7 @@ implemented_observables: Q2: description: Square of momentum transfer label: "$Q2$" - units: '' + units: '$GeV^2$' y: description: Inelasticity y label: "$y$" diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml index 2049602e07..c905714ead 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml @@ -168,7 +168,7 @@ implemented_observables: Q2: description: Square of momentum transfer label: "$Q2$" - units: '' + units: '$GeV^2$' y: description: Inelasticity y label: "$y$" diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml index a727ce3ae9..090236425c 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml @@ -258,16 +258,16 @@ implemented_observables: kinematics: variables: x: - description: Variable x - label: x + description: Bjorken x + label: "$x$" units: '' Q2: - description: Variable Q2 - label: Q2 - units: '' + description: Square of momentum transfer + label: "$Q^2$" + units: '$GeV^2$' y: - description: Variable y - label: y + description: Inelasticity y + label: "$y$" units: '' file: kinematics_EP-SIGMARED.yaml theory: diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml index 93849c2f08..4fd9250d00 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml @@ -50,7 +50,7 @@ implemented_observables: units: '' Q2: description: Square of momentum transfer - label: "$Q2$" + label: "$Q^2$" units: '$GeV^2$' y: description: Inelasticity y @@ -103,8 +103,8 @@ implemented_observables: units: '' Q2: description: Square of momentum transfer - label: "$Q2$" - units: '' + label: "$Q^2$" + units: "$GeV^2$" y: description: Inelasticity y label: "$y$" diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py index 8805917814..16ed7fbaa3 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py @@ -5,7 +5,6 @@ import numpy as np import pandas as pd from os import PathLike -from fortranformat import FortranRecordWriter import yaml from validphys.api import API @@ -89,22 +88,6 @@ def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, yaml.safe_dump(data, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) yaml.safe_dump(bins, f, default_flow_style=False, sort_keys=False) - # TODO: old commondata format stores the uncertainties as - # both additive and multiplicative. - def write_old_commondata(self, data_filename: str | PathLike, - systype_filename: str | PathLike): - with data_filename.open("w+") as f: - f.write( - f"{self.dataset_name} {len(self.systypes)} {len(self.central_values)} \n") - FMT = "(I4,A10,"+str(3+1+1+len(self.systypes))+"E23.15)" - print(FMT) - line = FortranRecordWriter(FMT) - for i in range(len(self.central_values)): - l = ([i+1]+self.kinematics[i].tolist()+ - [self.central_values[i].tolist()]+ - [self.statistical_uncertainties[i].tolist()]+ - self.systematic_uncertainties[i].tolist()) - f.write(line.write(l)+"\n") # Subroutines for testing the implementation of the commondata. From 87108f89edb5d2201d3fdf6180a59eae1c99fc31 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: peterkrack Date: Sun, 8 Dec 2024 12:54:16 +0100 Subject: [PATCH 14/62] commondata test fail when importing validphys --- .../nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py | 18 +++++++++--------- 1 file changed, 9 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py index 16ed7fbaa3..e76eaef8f2 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/filter_utils/hera_utils.py @@ -6,7 +6,7 @@ import pandas as pd from os import PathLike import yaml -from validphys.api import API +#from validphys.api import API @dataclass class commondata: @@ -91,14 +91,14 @@ def write_new_commondata(self, data_filename: str | PathLike, # Subroutines for testing the implementation of the commondata. -# Obtain the covariance matrix for a given variant. -def _covmat(name: str, var: str): - inp = {"dataset_input": {"dataset": name, "variant": var}, "theoryid": 700, "use_cuts": "internal"} - return API.covmat_from_systematics(**inp) - -# Compare the covariance matrices of two different variants. True if close. -def covmat_is_close(name: str, var1: str, var2: str) -> bool: - return np.isclose(_covmat(name,var1),_covmat(name,var2)).all() +## Obtain the covariance matrix for a given variant. +#def _covmat(name: str, var: str): +# inp = {"dataset_input": {"dataset": name, "variant": var}, "theoryid": 700, "use_cuts": "internal"} +# return API.covmat_from_systematics(**inp) +# +## Compare the covariance matrices of two different variants. True if close. +#def covmat_is_close(name: str, var1: str, var2: str) -> bool: +# return np.isclose(_covmat(name,var1),_covmat(name,var2)).all() From fcd4cdaa0530b173363e74e16d21cda065df58ee Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: peterkrack Date: Sun, 8 Dec 2024 12:59:47 +0100 Subject: [PATCH 15/62] remove import of covmat_is_close from filter scripts --- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py | 2 +- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py | 2 +- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py | 2 +- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py | 2 +- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py | 2 +- 5 files changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py index b1db08a9ff..bce0dc1c93 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/filter.py @@ -1,4 +1,4 @@ -from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata #, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py index 15f8a575a9..d634ad2d03 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/filter.py @@ -1,4 +1,4 @@ -from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata #, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py index 40c6a9b8c9..968265df82 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/filter.py @@ -1,4 +1,4 @@ -from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata #, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py index eb08daf119..df486a068a 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/filter.py @@ -1,4 +1,4 @@ -from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata #, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py index af4925d248..0c45dc48a9 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV_EAVG/filter.py @@ -1,4 +1,4 @@ -from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata #, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing From 4e7e907a1e6065457239b40eb5d8eb55561596ab Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: peterkrack Date: Sun, 8 Dec 2024 13:10:24 +0100 Subject: [PATCH 16/62] remove covmat_is_close import from filter script. --- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py index 5a2f5e28b8..166cfd9dc6 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/filter.py @@ -1,4 +1,4 @@ -from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata, covmat_is_close +from nnpdf_data.filter_utils.hera_utils import commondata #, covmat_is_close from pathlib import Path from dataclasses import dataclass import typing From 63c3f5b7d96f5ae8b8f56a22c4c19a7b1e45fc14 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: peterkrack Date: Sun, 8 Dec 2024 15:57:44 +0100 Subject: [PATCH 17/62] fix in metadata --- .../commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml | 14 ++++++++++---- .../commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml | 9 ++++++--- .../commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml | 11 +++++++---- .../commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml | 9 ++++++--- .../commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml | 18 ++++++++++++------ .../HERA_NC_318GEV_EAVG/metadata.yaml | 18 ++++++++++++------ 6 files changed, 53 insertions(+), 26 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml index 6b9c9a9d00..04cfb83b85 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_CC_318GEV/metadata.yaml @@ -63,8 +63,11 @@ implemented_observables: operation: 'null' FK_tables: - - HERA_CC_318GEV_EM_SIGMARED - data_uncertainties: - - uncertainties_EM-SIGMARED.yaml + data_uncertainties: [uncertainties_EM-SIGMARED.yaml] + variants: + legacy: + data_uncertainties: + - uncertainties_EM-SIGMARED.yaml data_central: data_EM-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBCCEM - observable_name: EP-SIGMARED @@ -117,7 +120,10 @@ implemented_observables: operation: 'null' FK_tables: - - HERA_CC_318GEV_EP_SIGMARED - data_uncertainties: - - uncertainties_EP-SIGMARED.yaml + data_uncertainties: [uncertainties_EP-SIGMARED.yaml] + variants: + legacy: + data_uncertainties: + - uncertainties_EP-SIGMARED.yaml data_central: data_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBCCEP diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml index 032d5c0512..5a466c3d93 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_225GEV/metadata.yaml @@ -18,7 +18,7 @@ implemented_observables: description: Deep Inelastic Scattering label: HERA I+II inclusive NC $e^+p$ 460 GeV units: '' - process_type: DIS_NCP + process_type: DIS_NC tables: [] npoints: [] ndata: 209 @@ -276,7 +276,10 @@ implemented_observables: operation: 'null' FK_tables: - - HERA_NC_225GEV_EP_SIGMARED - data_uncertainties: - - uncertainties_EP-SIGMARED.yaml + data_uncertainties: [uncertainties_EP-SIGMARED.yaml] + variants: + legacy: + data_uncertainties: + - uncertainties_EP-SIGMARED.yaml data_central: data_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBNCEP460 diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml index c2cf1a7da4..69a409a667 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_251GEV/metadata.yaml @@ -18,7 +18,7 @@ implemented_observables: description: Deep Inelastic Scattering label: HERA I+II inclusive NC $e^+p$ 575 GeV units: '' - process_type: DIS_NCP + process_type: DIS_NC tables: [] npoints: [] ndata: 260 @@ -315,7 +315,7 @@ implemented_observables: units: '' Q2: description: Square of momentum transfer - label: "$Q2$" + label: "$Q^2$" units: '$GeV^2$' y: description: Inelasticity y @@ -327,7 +327,10 @@ implemented_observables: operation: 'null' FK_tables: - - HERA_NC_251GEV_EP_SIGMARED - data_uncertainties: - - uncertainties_EP-SIGMARED.yaml + data_uncertainties: [uncertainties_EP-SIGMARED.yaml] + variants: + legacy: + data_uncertainties: + - uncertainties_EP-SIGMARED.yaml data_central: data_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBNCEP575 diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml index c905714ead..59643585f9 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_300GEV/metadata.yaml @@ -18,7 +18,7 @@ implemented_observables: description: Deep Inelastic Scattering label: HERA I+II inclusive NC $e^+p$ 820 GeV units: '' - process_type: DIS_NCP + process_type: DIS_NC tables: [] npoints: [] ndata: 112 @@ -179,7 +179,10 @@ implemented_observables: operation: 'null' FK_tables: - - HERA_NC_300GEV_EP_SIGMARED - data_uncertainties: - - uncertainties_EP-SIGMARED.yaml + data_uncertainties: [uncertainties_EP-SIGMARED.yaml] + variants: + legacy: + data_uncertainties: + - uncertainties_EP-SIGMARED.yaml data_central: data_EP-SIGMARED.yaml ported_from: HERACOMBNCEP820 diff --git 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+++++++------- 1 file changed, 7 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml index 69a9cbb287..38c3417d7e 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/HERA_NC_318GEV/metadata.yaml @@ -209,16 +209,16 @@ implemented_observables: kinematics: variables: x: - description: Variable x - label: x + description: Bjorken x + label: "$x$" units: '' Q2: - description: Variable Q2 - label: Q2 - units: '' + description: Square of momentum transfer + label: "$Q^2$" + units: '$GeV^2$' y: - description: Variable y - label: y + description: Inelasticity y + label: "$y$" units: '' file: kinematics_EM-SIGMARED.yaml theory: From 9a75dedfb24829d0f3f9a43a1b3f906a9b1311d8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Roy Stegeman Date: Mon, 9 Dec 2024 13:02:08 +0000 Subject: [PATCH 21/62] add alphas varied theories with modev=exa --- 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a/nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40006012.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40008012.yaml similarity index 97% rename from nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40006012.yaml rename to nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40008012.yaml index 62d487cb62..a5b04756f6 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40006012.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40008012.yaml @@ -1,4 +1,4 @@ -ID: 40_006_012 +ID: 40_008_012 PTO: 2 FNS: FONLL-C DAMP: 0 diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40006013.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40008013.yaml similarity index 97% rename from nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40006013.yaml rename to nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40008013.yaml index 96b6a0c369..6f6fbfb569 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40006013.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40008013.yaml @@ -1,4 +1,4 @@ -ID: 40_006_013 +ID: 40_008_013 PTO: 2 FNS: FONLL-C DAMP: 0 From 5c1848afc37a1962f40af481d5fc8948401dedc5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Roy Stegeman Date: Mon, 9 Dec 2024 14:49:38 +0000 Subject: [PATCH 23/62] add 40007005.yaml --- .../nnpdf_data/theory_cards/40007005.yaml | 47 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 47 insertions(+) create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40007005.yaml diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40007005.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40007005.yaml new file mode 100644 index 0000000000..6e64b7539c --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/theory_cards/40007005.yaml @@ -0,0 +1,47 @@ +ID: 40_007_005 +Comments: N3LO, ModEV=EXA, alphas=0.118 +CKM: +- 0.97428 +- 0.2253 +- 0.00347 +- 0.2252 +- 0.97345 +- 0.041 +- 0.00862 +- 0.0403 +- 0.999152 +DAMP: 0 +FNS: FONLL-E +use_fhmruvv: false +GF: 1.1663787e-05 +HQ: POLE +IC: 1 +MP: 0.938 +MW: 80.398 +MZ: 91.1876 +MaxNfPdf: 5 +ModEv: EXA +NfFF: 4 +PTO: 3 +Q0: 1.65 +QED: 0 +Qmb: 4.92 +Qmc: 1.51 +Qmt: 172.5 +Qref: 91.2 +SIN2TW: 0.23126 +TMC: 1 +XIF: 1.0 +XIR: 1.0 +alphaqed: 0.007496252 +alphas: 0.118 +kbThr: 1.0 +kcThr: 1.0 +ktThr: 1.0 +mb: 4.92 +mc: 1.51 +mt: 172.5 +nfref: 5 +nf0: 4 +n3lo_ad_variation: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] +n3lo_cf_variation: 0 From 33b01f3f52e7df2cc9ef59f9838e5bfb5d308a36 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: RoyStegeman Date: Sun, 15 Dec 2024 13:42:50 +0100 Subject: [PATCH 24/62] add alphas=0.119 modev=exa scalevar ids --- .../scalevariationtheoryids.yaml | 128 ++++++++++++++++++ 1 file changed, 128 insertions(+) diff --git a/validphys2/src/validphys/scalevariations/scalevariationtheoryids.yaml b/validphys2/src/validphys/scalevariations/scalevariationtheoryids.yaml index 798afc3c9c..9c8dd221c5 100644 --- a/validphys2/src/validphys/scalevariations/scalevariationtheoryids.yaml +++ b/validphys2/src/validphys/scalevariations/scalevariationtheoryids.yaml @@ -92,6 +92,35 @@ scale_variations_for: (2, 1): 711 (2, 2): 712 + # NNLO, alphas=0.119, ModEV=EXA + - theoryid: 40_008_006 + variations: + # alphas variations + (0.106): 40_008_000 + (0.114): 40_008_001 + (0.115): 40_008_002 + (0.116): 40_008_003 + (0.117): 40_008_004 + (0.118): 40_008_005 + (0.119): 40_008_006 + (0.120): 40_008_007 + (0.121): 40_008_008 + (0.122): 40_008_009 + (0.123): 40_008_010 + (0.124): 40_008_011 + (0.125): 40_008_012 + (0.130): 40_008_013 + # scale variations + (0.5, 0.5): 704 + (0.5, 1): 705 + (0.5, 2): 706 + (1, 0.5): 707 + (1, 1): 708 + (1, 2): 709 + (2, 0.5): 710 + (2, 1): 711 + (2, 2): 712 + # NNLO+QED, alphas=0.1180 - theoryid: 702 variations: @@ -1910,3 +1939,102 @@ scale_variations_for: (0.124): 40_002_011 (0.125): 40_002_012 (0.130): 40_002_013 + + - theoryid: 40_002_006 # N3LO, alphas=0.119, ModEv=EXA + variations: + (0, 0, 0, 0): 722 # central th + (1, 0, 0, 0): 723 # anomalous dimensions variations + (2, 0, 0, 0): 724 + (3, 0, 0, 0): 725 + (4, 0, 0, 0): 726 + (5, 0, 0, 0): 727 + (6, 0, 0, 0): 728 + (7, 0, 0, 0): 729 + (8, 0, 0, 0): 730 + (9, 0, 0, 0): 731 + (10, 0, 0, 0): 732 + (11, 0, 0, 0): 733 + (12, 0, 0, 0): 734 + (13, 0, 0, 0): 735 + (14, 0, 0, 0): 736 + (15, 0, 0, 0): 737 + (16, 0, 0, 0): 738 + (17, 0, 0, 0): 739 + (18, 0, 0, 0): 740 + (19, 0, 0, 0): 741 + (0, 1, 0, 0): 742 + (0, 2, 0, 0): 743 + (0, 3, 0, 0): 744 + (0, 4, 0, 0): 745 + (0, 5, 0, 0): 746 + (0, 6, 0, 0): 747 + (0, 7, 0, 0): 748 + (0, 8, 0, 0): 749 + (0, 9, 0, 0): 750 + (0, 10, 0, 0): 751 + (0, 11, 0, 0): 752 + (0, 12, 0, 0): 753 + (0, 13, 0, 0): 754 + (0, 14, 0, 0): 755 + (0, 15, 0, 0): 756 + (0, 16, 0, 0): 757 + (0, 17, 0, 0): 758 + (0, 18, 0, 0): 759 + (0, 19, 0, 0): 760 + (0, 20, 0, 0): 761 + (0, 21, 0, 0): 762 + (0, 0, 1, 0): 763 + (0, 0, 2, 0): 764 + (0, 0, 3, 0): 765 + (0, 0, 4, 0): 766 + (0, 0, 5, 0): 767 + (0, 0, 6, 0): 768 + (0, 0, 7, 0): 769 + (0, 0, 8, 0): 770 + (0, 0, 9, 0): 771 + (0, 0, 10, 0): 772 + (0, 0, 11, 0): 773 + (0, 0, 12, 0): 774 + (0, 0, 13, 0): 775 + (0, 0, 14, 0): 776 + (0, 0, 15, 0): 777 + (0, 0, 0, 1): 778 + (0, 0, 0, 2): 779 + (0, 0, 0, 3): 780 + (0, 0, 0, 4): 781 + (0, 0, 0, 5): 782 + (0, 0, 0, 6): 783 + # scale variations + (0.5, 1): 784 + (1, 1): 722 + (2, 1): 785 + (0.5, 0.5): 786 + (1, 0.5): 787 + (2, 0.5): 788 + (0.5, 2): 789 + (1, 2): 790 + (2, 2): 791 + # DIS coeff functions fact variations + lower bound DIS: 792 + central DIS: 722 + upper bound DIS: 793 + # IHOU + MHOU missing prescription: see https://github.com/NNPDF/papers/blob/e2ac1832cf4a36dab83a696564eaa75a4e55f5d2/minutes/minutes-2023-08-18.txt#L148-L157 + (1, 0.5 missing): 794 # As 787 but DIS and N3LO DY from 722 + (1, 2 missing): 795 # As 790 but DIS and N3LO DY from 722 + (1, 0.5 hadronic): 796 # As 787 but DIS from 722 + (1, 2 hadronic): 797 # As 790 but DIS from 722 + # alphas variations + (0.106): 40_007_000 + (0.114): 40_007_001 + (0.115): 40_007_002 + (0.116): 40_007_003 + (0.117): 40_007_004 + (0.118): 40_007_005 + (0.119): 40_007_006 + (0.120): 40_007_007 + (0.121): 40_007_008 + (0.122): 40_007_009 + (0.123): 40_007_010 + (0.124): 40_007_011 + (0.125): 40_007_012 + (0.130): 40_007_013 From e2e89df03f096c87de9e5a009378951f071e251e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: RoyStegeman Date: Sun, 15 Dec 2024 14:13:34 +0100 Subject: [PATCH 25/62] put correct theoryid --- .../src/validphys/scalevariations/scalevariationtheoryids.yaml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/validphys2/src/validphys/scalevariations/scalevariationtheoryids.yaml b/validphys2/src/validphys/scalevariations/scalevariationtheoryids.yaml index 9c8dd221c5..7235a20e5a 100644 --- a/validphys2/src/validphys/scalevariations/scalevariationtheoryids.yaml +++ b/validphys2/src/validphys/scalevariations/scalevariationtheoryids.yaml @@ -1940,7 +1940,7 @@ scale_variations_for: (0.125): 40_002_012 (0.130): 40_002_013 - - theoryid: 40_002_006 # N3LO, alphas=0.119, ModEv=EXA + - theoryid: 40_007_006 # N3LO, alphas=0.119, ModEv=EXA variations: (0, 0, 0, 0): 722 # central th (1, 0, 0, 0): 723 # anomalous dimensions variations From 692e6d44c0fa61d5b9c86b92e5f633da186f0b54 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Roy Stegeman Date: Mon, 23 Dec 2024 17:50:08 +0100 Subject: [PATCH 26/62] fix closure test docs --- doc/sphinx/source/tutorials/closuretest.rst | 26 ++++----------------- 1 file changed, 5 insertions(+), 21 deletions(-) diff --git a/doc/sphinx/source/tutorials/closuretest.rst b/doc/sphinx/source/tutorials/closuretest.rst index 9d7368ecb4..ddbff54a52 100644 --- a/doc/sphinx/source/tutorials/closuretest.rst +++ b/doc/sphinx/source/tutorials/closuretest.rst @@ -100,15 +100,7 @@ we would choose that the t0 set was the same as the underlying law: Finally we need to specify whether or not MC replicas will be generated in the fit, differentiating between a level 1 and level 2 closure test. This can be achieved -by setting ``genrep`` under ``fitting`` to be ``True`` - -.. code:: yaml - - fitting: - ... - genrep : True - ... - +by setting ``genrep`` to be ``True`` Summary for each level of closure test ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ @@ -121,10 +113,7 @@ Level 0 .. code:: yaml - fitting: - ... - genrep : False - ... + genrep : False closuretest: ... fakedata : True @@ -136,10 +125,7 @@ Level 1 .. code:: yaml - fitting: - ... - genrep : False - ... + genrep : False closuretest: ... fakedata : True @@ -151,10 +137,8 @@ Level 2 ^^^^^^^ .. code:: yaml - fitting: - ... - genrep : True - ... + + genrep : True closuretest: ... fakedata : True From 03f807fd4ecf0abd1179a5e354108130c7e6ed67 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Roy Stegeman Date: Mon, 23 Dec 2024 18:21:05 +0100 Subject: [PATCH 27/62] fix file handling closure data --- validphys2/src/validphys/filters.py | 7 ++++--- 1 file changed, 4 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/validphys2/src/validphys/filters.py b/validphys2/src/validphys/filters.py index df698ca34d..d148929684 100644 --- a/validphys2/src/validphys/filters.py +++ b/validphys2/src/validphys/filters.py @@ -332,7 +332,6 @@ def _filter_closure_data(filter_path, data, fakepdf, fakenoise, filterseed, data log.info("Writing Level1 data") else: log.info("Writing Level0 data") - for cd in closure_data: # Write the full dataset, not only the points that pass the filter data_path, unc_path = generate_path_filtered_data(filter_path.parent, cd.setname) @@ -347,8 +346,10 @@ def _filter_closure_data(filter_path, data, fakepdf, fakenoise, filterseed, data output_cd = raw_cd.with_central_value(new_cv) # And export it to file - output_cd.export_data(data_path.open("w", encoding="utf-8")) - output_cd.export_uncertainties(unc_path.open("w", encoding="utf-8")) + with open(data_path, "w", encoding="utf-8") as f: + output_cd.export_data(f) + with open(unc_path, "w", encoding="utf-8") as f: + output_cd.export_uncertainties(f) return total_data_points, total_cut_data_points From 2e3810f46cfae759e6e93393d3dd65410873839a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: juacrumar Date: Tue, 7 Jan 2025 08:41:14 +0100 Subject: [PATCH 28/62] poetry 2 defaults includes to only sdist, add also wheel --- pyproject.toml | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 9f10d7b934..e96eec831b 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -29,10 +29,10 @@ packages = [ # Data files include = [ # The default profile is included together with the validphys package - "validphys2/src/validphys/nnprofile_default.yaml", + { path ="validphys2/src/validphys/nnprofile_default.yaml",format = ["sdist", "wheel"] }, # The version file is ignored by git so it needs to be explicitly included - "validphys2/src/validphys/_version.py", - "nnpdf_data/nnpdf_data/_version.py" + { path ="validphys2/src/validphys/_version.py", format = ["sdist", "wheel"] }, + { path ="nnpdf_data/nnpdf_data/_version.py", format = ["sdist", "wheel"] } ] [tool.poetry.scripts] From 507c71390d9a1fe59fd177d6534746cd21d93311 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: achiefa Date: Fri, 6 Dec 2024 17:50:09 +0000 Subject: [PATCH 29/62] First commit --- .../commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml | 71 ++++++++++--------- validphys2/src/validphys/process_options.py | 2 + 2 files changed, 38 insertions(+), 35 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml index 4e48b845ba..18bb7b2499 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml @@ -1,63 +1,56 @@ setname: CMS_Z0J_8TEV -version: 1 -version_comment: Port of old commondata + nnpdf_metadata: nnpdf31_process: DY NC experiment: CMS + arXiv: url: https://arxiv.org/abs/1504.03511 journal: Phys. Lett. B749 (2015) 187 iNSPIRE: - url: '' + url: https://inspirehep.net/literature/1359450 hepdata: - url: None - version: -1 + url: https://www.hepdata.net/record/ins1359450 + version: 1 + +version: 2 +version_comment: Implementation in the new format + implemented_observables: - observable_name: PT-Y observable: description: Drell-Yan Transverse Momentum Distribution label: CMS $Z$ $p_T$ 8 TeV $(p_T^{ll},y_{ll})$ - units: '' - process_type: EWK_PTRAP + units: '[fb]' + process_type: DY_NC_PTRAP tables: [] npoints: [] ndata: 50 plotting: - kinematics_override: ewk_ptrap_sqrt_scale + kinematics_override: identity dataset_label: CMS $Z$ $p_T$ 8 TeV $(p_T^{ll},y_{ll})$ y_label: $d\sigma_{Z/\gamma^{*}}/d\eta$ (fb) figure_by: - - k2 - plot_x: k1 - kinematic_coverage: - - k1 - - k2 - - k3 + - abs_y + plot_x: pT + kinematic_coverage: [abs_y, pT, m_Z2] kinematics: variables: - k1: - description: Variable k1 - label: k1 - units: '' - k2: - description: Variable k2 - label: k2 + abs_y: + description: Absolute rapidity of the Z boson + label: $|y_Z|$ units: '' + pT: + description: Transverse momentum of the Z boson + label: $p_T^Z$ + units: GeV k3: - description: Variable k3 - label: k3 - units: '' + description: Mass of the Z boson + label: m_Z2 + units: GeV$^2$ file: kinematics_PT-Y.yaml - theory: - conversion_factor: 1.0 - operation: 'null' - FK_tables: - - - CMSZDIFF12-CMSZDIFF12-BIN1_ptZ - - CMSZDIFF12-CMSZDIFF12-BIN2_ptZ - - CMSZDIFF12-CMSZDIFF12-BIN3_ptZ - - CMSZDIFF12-CMSZDIFF12-BIN4_ptZ - - CMSZDIFF12-CMSZDIFF12-BIN5_ptZ - data_uncertainties: [] + data_central: data_legacy_PT-Y.yaml + data_uncertainties: [uncertainties_PT-Y.yaml] variants: legacy: data_uncertainties: @@ -71,5 +64,13 @@ implemented_observables: legacy_10: data_uncertainties: - uncertainties_PT-Y_sys_10.yaml - data_central: data_legacy_PT-Y.yaml + theory: + conversion_factor: 1.0 + operation: 'null' + FK_tables: + - - CMSZDIFF12-CMSZDIFF12-BIN1_ptZ + - CMSZDIFF12-CMSZDIFF12-BIN2_ptZ + - CMSZDIFF12-CMSZDIFF12-BIN3_ptZ + - CMSZDIFF12-CMSZDIFF12-BIN4_ptZ + - CMSZDIFF12-CMSZDIFF12-BIN5_ptZ ported_from: CMSZDIFF12 diff --git a/validphys2/src/validphys/process_options.py b/validphys2/src/validphys/process_options.py index 1289e04946..6bb29e2351 100644 --- a/validphys2/src/validphys/process_options.py +++ b/validphys2/src/validphys/process_options.py @@ -39,6 +39,7 @@ class _Vars: eta_2 = "eta_2" m_ll = "m_ll" m_ll2 = "m_ll2" + abs_y = "abs_y" class _KinematicsInformation: @@ -454,6 +455,7 @@ def _dymll_xq2map(kin_info): _Vars.m_Z2, _Vars.sqrts, _Vars.y, + _Vars.abs_y, _Vars.eta, _Vars.m_ll2, ), From 12714dbcd580f7eb19c9a2692be460ae90e3447c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: achiefa Date: Mon, 9 Dec 2024 11:19:16 +0000 Subject: [PATCH 30/62] Legacy label for legacy data --- ...ies_PT-Y_sys_10.yaml => uncertainties_legacy_PT-Y_sys_10.yaml} | 0 ...NNPDF31.yaml => uncertainties_legacy_PT-Y_sys_10_NNPDF31.yaml} | 0 ...ys_NNPDF31.yaml => uncertainties_legacy_PT-Y_sys_NNPDF31.yaml} | 0 3 files changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-) rename nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/{uncertainties_PT-Y_sys_10.yaml => uncertainties_legacy_PT-Y_sys_10.yaml} (100%) rename nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/{uncertainties_PT-Y_sys_10_NNPDF31.yaml => uncertainties_legacy_PT-Y_sys_10_NNPDF31.yaml} (100%) rename nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/{uncertainties_PT-Y_sys_NNPDF31.yaml => uncertainties_legacy_PT-Y_sys_NNPDF31.yaml} (100%) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y_sys_10.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_legacy_PT-Y_sys_10.yaml similarity index 100% rename from nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y_sys_10.yaml rename to nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_legacy_PT-Y_sys_10.yaml diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y_sys_10_NNPDF31.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_legacy_PT-Y_sys_10_NNPDF31.yaml similarity index 100% rename from nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y_sys_10_NNPDF31.yaml rename to nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_legacy_PT-Y_sys_10_NNPDF31.yaml diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y_sys_NNPDF31.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_legacy_PT-Y_sys_NNPDF31.yaml similarity index 100% rename from nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y_sys_NNPDF31.yaml rename to nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_legacy_PT-Y_sys_NNPDF31.yaml From a6586d672b163826d6bfa3cd694807c7f53f4272 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: achiefa Date: Mon, 9 Dec 2024 12:00:07 +0000 Subject: [PATCH 31/62] Add filter + rawdata --- .../commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py | 56 + .../commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py | 305 + ..._PT-Y.yaml => kinematics_legacy_PT-Y.yaml} | 0 .../commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml | 18 +- .../CMS_Z0J_8TEV/rawdata/Table2.yaml | 219 + .../CMS_Z0J_8TEV/rawdata/Table4.yaml | 7516 +++++++++++++++++ 6 files changed, 8106 insertions(+), 8 deletions(-) create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py rename nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/{kinematics_PT-Y.yaml => kinematics_legacy_PT-Y.yaml} (100%) create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/rawdata/Table2.yaml create mode 100644 nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/rawdata/Table4.yaml diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py new file mode 100644 index 0000000000..59ae82a605 --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py @@ -0,0 +1,56 @@ +''' +Filter script for ATLAS_WJ_8TEV + +Log: +- Central data and kinematics implemented from hepdata +- Central data and kinematics checked with legacy: passed +- The bin values in `uncertainties_legacy_WX-PT.yaml` and `uncertainties_legacy_WX-PT_sys_ATLAS.yaml` + are exactly the same (checked with notebook). The difference between + these two variants is in the definition of the uncertainties. See notebook for + differences. +- For the treatment of systematic uncertainties, refer to https://arxiv.org/pdf/2112.11266. + There are 50 sources of CORRELATED systematic uncertainty. + +29 / 11 / 2024 +- Implemented uncertaintiy definitions +- Construction of the uncertainty file is still missing. Remember that + for the symmetrised case you account for the shifts. +- Xq2 is missing (?) +''' + +import logging + +from filter_utils import Extractor +import numpy as np +import yaml + +logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='[%(levelname)s] %(message)s') + + +def check_dat_with_legacy(observable, rtol=1e-03): + """ + Same as `check_unc_with_legacy`, but for central data points. + """ + logging.info( + f"Comparing the new central data implementation with the legacy version for {observable} using rtol = {rtol}." + ) + + with open('./data_' + observable + '.yaml', 'r') as file: + new_data = yaml.safe_load(file) + + with open('./data_legacy_' + observable + '.yaml', 'r') as file: + legacy_data = yaml.safe_load(file) + + for i, (new_val, legacy_val) in enumerate( + zip(new_data['data_central'], legacy_data['data_central']) + ): + try: + assert np.allclose(new_val, legacy_val, rtol=rtol) + except AssertionError as e: + logging.warning(f"Inconsistency, {new_val} != {legacy_val} in bin: {i+1}") + + +if __name__ == "__main__": + CMS_Z0J_8TEV = Extractor("./metadata.yaml", "PT-Y", mult_factor=1000) + _, _, _ = CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='default', save_to_yaml=True) + _, _, _ = CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='sys_10', save_to_yaml=True) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py new file mode 100644 index 0000000000..12d75925de --- /dev/null +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py @@ -0,0 +1,305 @@ +import logging +import os + +import numpy as np +import pandas as pd +import yaml + +from nnpdf_data.filter_utils.utils import prettify_float, symmetrize_errors + +yaml.add_representer(float, prettify_float) + +SQRTS = 8000 +MZ2_low = 81.0**2 # GeV2 +MZ2_high = 101.0**2 # GeV2 +MZ2_mid = (MZ2_low + MZ2_high) * 0.5 # GeV2 +CMSLUMI12 = 2.6 # % + +ABS_RAP_BINS = [ + {'low': 0.0, 'high': 0.4}, + {'low': 0.4, 'high': 0.8}, + {'low': 0.8, 'high': 1.2}, + {'low': 1.2, 'high': 1.6}, + {'low': 1.6, 'high': 2.0}, +] + +# List of systematic uncertainties that shuold +# be considered uncorrelated +UNCORR_SYS_UNC = ['UnfoldMCstat', 'UnfoldOtherGen', 'UnfoldReweight'] +STAT_ART_LABEL = 'art_stat_corr' +TABLE_TOKEN = 'Table' + + +class Extractor: + """ + Extracts kinematics, central data, and uncertainties for a given dataset + + Parameters + ---------- + metadata_file: str + Path to the metadata file + observable: str + The name of the observable for which the data is extracted. The name must + be listed in the metadata file. + """ + + def __init__(self, metadata_file, observable, mult_factor=1.0): + + # Open metadata and select process + with open(metadata_file, 'r') as file: + metadata = yaml.safe_load(file) + self.metadata = next( + ( + md + for md in metadata["implemented_observables"] + if md['observable_name'] == observable + ), + None, + ) + if self.metadata is None: + raise Exception(f"{observable} is not listed in the metadata file.") + + # Initialise dict of tables + self.tables = {} + self.observable = observable + self.mult_factor = mult_factor + self.kin_labels = self.metadata['kinematic_coverage'] + self.ndata = self.metadata['ndata'] + + def __extract_kinematics(self, table: dict, tab_number: int): + """ + Extracts the kinematic variables of the single differential + distribution given a table. + + For each bin, it computes the max, min, and mid value of the transverse + momentum of the boson. + + Parameters + ---------- + table: dict + Dictionary containing the bins in the transverse momentum + tab_number: int + Index to select the range of the second kinematic variable + + Return + ------ + List of bins containing min, max, and mid values for each of the kinematic + observables listed in the `kinematic_coverage` of the metadata file. + + """ + data = table['independent_variables'][0] + label = self.kin_labels + kinematics = [] + for rap_bin in ABS_RAP_BINS: + for bin in data['values']: + pT_min = bin['low'] + pT_max = bin['high'] + abs_eta_low = rap_bin['low'] + abs_eta_high = rap_bin['high'] + kin_bin = { + label[0]: {'min': pT_min, 'mid': (pT_max + pT_min) / 2, 'max': pT_max}, + label[1]: { + 'min': abs_eta_low, + 'mid': (abs_eta_low + abs_eta_high) * 0.5, + 'max': abs_eta_high, + }, + label[2]: {'min': MZ2_low, 'mid': MZ2_mid, 'max': MZ2_high}, + } + kinematics.append(kin_bin) + return kinematics + + def __retrieve_table(self, table_id): + """ + Implementation of the lazy loading for the tables. If the table + is loaded for the first time, it is stored into an internal + container of the class, so that it will not be loaded each time. + + When called, this functions checks if the table has already been stored + and, if that is the case, returns the stored table. + + Parameters + ---------- + table_id: int + Index that specifies the table + + Return + ------ + The table specified by `table_id`. If not previously loaded, it is also + stored into the internal container for future use. + """ + try: + table = self.tables[str(table_id)] + except KeyError: + logging.debug( + f'Table {table_id} has not already been used or stored.' f' Storing the table...' + ) + with open(f'./rawdata/{TABLE_TOKEN}{table_id}.yaml', 'r') as tab: + tab_dict = yaml.safe_load(tab) + self.tables[str(table_id)] = tab_dict + table = tab_dict + return table + + def generate_kinematics(self): + """ + Function that generates the kinematics by looping over all the + tables specified in the metadata file. The resulting kinematics + is then saved to a yaml file. It relies on the method + `__extract_kinematics`. + """ + + logging.info(f"Generating kinematics for CMS_{self.observable}...") + + # Initialise kinematics list + kinematics = [] + ndata = 0 + table = self.metadata["tables"][0] + tab_dict = self.__retrieve_table(table) + kin = self.__extract_kinematics(tab_dict, table) + kinematics = np.concatenate([kinematics, kin]) + ndata += len(kin) + + # Check number of data agrees with metadata + try: + assert self.metadata['ndata'] is not None + assert self.metadata['ndata'] == ndata + except AssertionError as e: + logging.warning( + f"The number of data in the metafile is either wrong or unspecified." + f" The correct number is {ndata}. Please, update the metafile." + ) + return + return kinematics.tolist() + + def generate_data_and_unc(self, mult_factor=1.0): + """ + Same as `generate_kinematics`, but for central data points. + """ + logging.info(f"Generating central data for CMS_{self.observable}...") + dat_central = [] + dat_unc = [] + table = self.metadata['tables'][0] + tab_dict = self.__retrieve_table(table) + tab_dict = tab_dict['dependent_variables'] + + # Loop over rap bins + for rap_bin in tab_dict: + for pt_bin in rap_bin['values']: + dat_central.append(pt_bin['value'] * mult_factor) + dat_unc.append(pt_bin['errors'][0]['symerror'] * mult_factor) + return dat_central, dat_unc + + def build_covmat(self): + ndata = self.metadata['ndata'] + table_id = self.metadata['tables'][1] + with open(f'./rawdata/{TABLE_TOKEN}{table_id}.yaml', 'r') as tab: + raw_dict = yaml.load(tab, yaml.Loader) + matlist = [val['value'] for val in raw_dict['dependent_variables'][0]['values']] + covmat = np.zeros((ndata, ndata)) + for i in range(ndata): + for j in range(ndata): + covmat[i, j] = matlist[i + ndata * j] # Col-major + return covmat + + def __build_unc_definitions(self, variant='default'): + unc_definitions = {} + + # Statistical uncertainties are always the same + for idx in range(self.ndata): + unc_definitions[STAT_ART_LABEL + f'_{idx + 1}'] = { + 'description': f'Artificial uncertainty {idx + 1}', + 'treatment': 'ADD', + 'type': 'CORR', + } + + # Add lumi uncertainty + unc_definitions['corr_lumi_unc'] = { + 'description': f'Luminosity uncertainty 2.6%', + 'treatment': 'MULT', + 'type': 'CMSLUMI12', + } + + if variant == 'sys_10': + unc_definitions['uncorr_mc_unc'] = { + 'description': f'MC uncertainty', + 'treatment': 'MULT', + 'type': 'UNCORR', + } + elif variant != 'default': + + raise ValueError(f'The variant {variant} is not implemented yet.') + + return unc_definitions + + def generate_data(self, variant='default', save_to_yaml=False, path='./'): + # Get central data and kinematics + central_data, _ = self.generate_data_and_unc(self.mult_factor) + kinematics = self.generate_kinematics() + + # Uncertainty definitions + unc_definitions = self.__build_unc_definitions(variant=variant) + + # Get statistical (artidicial uncertainties) + covmat = self.build_covmat() + eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(covmat) + art_stat = np.sqrt(eigvals) * eigvecs * self.mult_factor + sys_artificial = [] # Initialize vector of artificial uncertainties + + for data_idx, data in enumerate(central_data): + unc_dict = {} + # Add artificial uncertainties + for unc_idx, unc_type in enumerate(unc_definitions.keys()): + if STAT_ART_LABEL in unc_type: + # Add statistical uncertainties + unc_dict[unc_type] = float(art_stat[data_idx, unc_idx]) + elif unc_type == 'corr_lumi_unc': + unc_dict[unc_type] = data * CMSLUMI12 * 0.01 + elif unc_type == 'uncorr_mc_unc' and variant == 'sys_10': + unc_dict[unc_type] = data * 0.01 + else: + raise ValueError(f'Uncertainty type {unc_type} is not known.') + sys_artificial.append(unc_dict) + + if save_to_yaml: + # Save kinematics into file + logging.info("Dumping kinematics to file...") + kinematics_yaml = {'bins': kinematics} + with open(path + self.metadata['kinematics']['file'], 'w') as kin_out_file: + yaml.dump(kinematics_yaml, kin_out_file, sort_keys=False) + logging.info("Done!") + + # Save central data into file + logging.info("Dumping kinematics to file...") + dat_central_yaml = {'data_central': central_data} + file_name = self.metadata['data_central'] + with open(path + file_name, 'w') as dat_out_file: + yaml.dump(dat_central_yaml, dat_out_file, sort_keys=False) + logging.info("Done!") + + # Save unertainties + logging.info("Dumping kinematics to file...") + uncertainties_yaml = {'definitions': unc_definitions, 'bins': sys_artificial} + file_name = ( + self.metadata['data_uncertainties'][0] + if variant == 'default' + else self.metadata['variants'][variant]['data_uncertainties'][0] + ) + with open(path + file_name, 'w') as dat_out_file: + yaml.dump(uncertainties_yaml, dat_out_file, sort_keys=False) + logging.info("Done!") + return kinematics, central_data, sys_artificial + else: + return kinematics, central_data, sys_artificial + + # Getters + def get_table(self, table_id): + return self.__retrieve_table(table_id) + + def get_diag_unc(self): + if hasattr(self, 'diag_unc'): + return self.diag_unc + else: + _, self.diag_unc = self.generate_data_and_unc() + return self.diag_unc + + def get_covmat(self): + return self.build_covmat() diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/kinematics_PT-Y.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/kinematics_legacy_PT-Y.yaml similarity index 100% rename from nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/kinematics_PT-Y.yaml rename to nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/kinematics_legacy_PT-Y.yaml diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml index 18bb7b2499..0a1f188e28 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml @@ -23,8 +23,7 @@ implemented_observables: label: CMS $Z$ $p_T$ 8 TeV $(p_T^{ll},y_{ll})$ units: '[fb]' process_type: DY_NC_PTRAP - tables: [] - npoints: [] + tables: [2, 4] ndata: 50 plotting: kinematics_override: identity @@ -33,7 +32,7 @@ implemented_observables: figure_by: - abs_y plot_x: pT - kinematic_coverage: [abs_y, pT, m_Z2] + kinematic_coverage: [pT, abs_y, m_Z2] kinematics: variables: abs_y: @@ -44,26 +43,29 @@ implemented_observables: description: Transverse momentum of the Z boson label: $p_T^Z$ units: GeV - k3: + m_Z2: description: Mass of the Z boson label: m_Z2 units: GeV$^2$ file: kinematics_PT-Y.yaml - data_central: data_legacy_PT-Y.yaml + data_central: data_PT-Y.yaml data_uncertainties: [uncertainties_PT-Y.yaml] variants: + sys_10: + data_uncertainties: + - uncertainties_PT-Y_sys_10.yaml legacy: 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art_stat_corr_13: 4.62862409e-02 + art_stat_corr_14: 1.12939309e-02 + art_stat_corr_15: 1.43207973e-01 + art_stat_corr_16: 3.34981676e-01 + art_stat_corr_17: 1.55575129e-01 + art_stat_corr_18: 1.52309126e-02 + art_stat_corr_19: 2.06259774e-03 + art_stat_corr_20: -1.29929532e-01 + art_stat_corr_21: -9.44295554e-02 + art_stat_corr_22: 3.03127335e-02 + art_stat_corr_23: 4.71820356e-02 + art_stat_corr_24: -1.39195242e-01 + art_stat_corr_25: 5.38572253e-02 + art_stat_corr_26: 7.30884170e-01 + art_stat_corr_27: -1.03001194e+00 + art_stat_corr_28: -5.30067604e-01 + art_stat_corr_29: -3.93674658e-02 + art_stat_corr_30: -3.50950794e-02 + art_stat_corr_31: -6.55645702e-02 + art_stat_corr_32: -6.88165590e-02 + art_stat_corr_33: -3.81787242e-02 + art_stat_corr_34: 1.73254500e-02 + art_stat_corr_35: -1.06603613e-03 + art_stat_corr_36: -2.24030246e-02 + art_stat_corr_37: 7.07774594e-03 + art_stat_corr_38: 3.07537985e-03 + art_stat_corr_39: -3.90734991e-03 + art_stat_corr_40: -3.08259424e-03 + art_stat_corr_41: -1.24495780e-03 + art_stat_corr_42: -9.15918106e-04 + art_stat_corr_43: 5.86445044e-04 + art_stat_corr_44: -4.61932155e-03 + art_stat_corr_45: -8.38876015e-04 + art_stat_corr_46: -4.15866924e-07 + art_stat_corr_47: -3.28195484e-06 + art_stat_corr_48: -1.21910353e-06 + art_stat_corr_49: 7.67752177e-06 + art_stat_corr_50: -4.76503551e-06 + corr_lumi_unc: 2.85480000e+00 +- art_stat_corr_1: 1.67506950e+00 + art_stat_corr_2: -5.66889450e-01 + art_stat_corr_3: 3.76933287e-01 + art_stat_corr_4: -7.10519283e-02 + art_stat_corr_5: 6.10995016e-02 + art_stat_corr_6: -7.84950070e-02 + art_stat_corr_7: -8.39329992e-02 + art_stat_corr_8: -2.23904217e-01 + art_stat_corr_9: 6.95552289e-02 + art_stat_corr_10: 3.39738534e-01 + art_stat_corr_11: -1.69248410e-02 + art_stat_corr_12: 2.77039842e-02 + art_stat_corr_13: -2.89486671e-03 + art_stat_corr_14: 3.01936681e-02 + art_stat_corr_15: 1.22297744e-01 + art_stat_corr_16: 2.37062837e-01 + art_stat_corr_17: 4.42825462e-02 + 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art_stat_corr_46: -6.06026828e-07 + art_stat_corr_47: 2.70369067e-06 + art_stat_corr_48: -2.03490568e-07 + art_stat_corr_49: 9.26002490e-06 + art_stat_corr_50: -1.38700204e-05 + corr_lumi_unc: 1.60784 +- art_stat_corr_1: 8.15677131e-01 + art_stat_corr_2: -2.68207227e-01 + art_stat_corr_3: 1.93559468e-01 + art_stat_corr_4: -2.50717715e-02 + art_stat_corr_5: 3.11955550e-02 + art_stat_corr_6: -4.08316535e-02 + art_stat_corr_7: -2.79828267e-02 + art_stat_corr_8: -1.05206307e-01 + art_stat_corr_9: 3.60760025e-02 + art_stat_corr_10: 1.83358330e-01 + art_stat_corr_11: -2.04679497e-02 + art_stat_corr_12: 3.53743531e-03 + art_stat_corr_13: -4.56918052e-03 + art_stat_corr_14: 1.40342242e-02 + art_stat_corr_15: 5.40788150e-02 + art_stat_corr_16: 1.22038101e-01 + art_stat_corr_17: 3.12029631e-02 + art_stat_corr_18: 3.05716555e-04 + art_stat_corr_19: -3.80046121e-03 + art_stat_corr_20: -3.71456066e-02 + art_stat_corr_21: -2.40476719e-02 + art_stat_corr_22: 1.62145398e-02 + art_stat_corr_23: -1.93706427e-03 + art_stat_corr_24: -4.74585699e-03 + art_stat_corr_25: -1.02307264e-02 + art_stat_corr_26: 2.85765723e-02 + art_stat_corr_27: -2.62650110e-02 + art_stat_corr_28: 1.37046268e-03 + art_stat_corr_29: 5.95170245e-03 + art_stat_corr_30: 3.75601663e-02 + art_stat_corr_31: 3.54215470e-03 + art_stat_corr_32: 3.95427344e-02 + art_stat_corr_33: 2.79217032e-02 + art_stat_corr_34: -1.41559574e-02 + art_stat_corr_35: -2.69647509e-02 + art_stat_corr_36: 2.65520353e-01 + art_stat_corr_37: -4.25455915e-01 + art_stat_corr_38: 2.34395731e-01 + art_stat_corr_39: -7.65386665e-02 + art_stat_corr_40: 1.58557778e-02 + art_stat_corr_41: 5.06722123e-03 + art_stat_corr_42: 2.81547490e-02 + art_stat_corr_43: 3.66269112e-03 + art_stat_corr_44: 1.14614993e-02 + art_stat_corr_45: 4.06864464e-02 + art_stat_corr_46: -2.18094217e-06 + art_stat_corr_47: 7.70178161e-06 + art_stat_corr_48: -6.65135230e-06 + art_stat_corr_49: 9.70601532e-06 + art_stat_corr_50: -2.99835631e-05 + corr_lumi_unc: 0.78494 +- 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6.19889823e-03 + art_stat_corr_30: 3.43314086e-02 + art_stat_corr_31: 1.16971873e-03 + art_stat_corr_32: -1.91084562e-02 + art_stat_corr_33: 6.02343672e-03 + art_stat_corr_34: -4.26402860e-03 + art_stat_corr_35: 1.91670516e-04 + art_stat_corr_36: 9.95829846e-03 + art_stat_corr_37: 6.31649802e-02 + art_stat_corr_38: -2.96242275e-02 + art_stat_corr_39: 1.62661023e-02 + art_stat_corr_40: -9.12605989e-03 + art_stat_corr_41: 6.72587476e-03 + art_stat_corr_42: -3.91799228e-03 + art_stat_corr_43: -2.99092980e-02 + art_stat_corr_44: 2.31642062e-01 + art_stat_corr_45: 2.85144656e-01 + art_stat_corr_46: 2.72399253e-06 + art_stat_corr_47: 4.54567962e-06 + art_stat_corr_48: -3.19188531e-05 + art_stat_corr_49: -3.35832380e-05 + art_stat_corr_50: 8.02771028e-06 + corr_lumi_unc: 0.3523 +- art_stat_corr_1: 1.67895730e-02 + art_stat_corr_2: -4.73715840e-03 + art_stat_corr_3: 3.16646401e-03 + art_stat_corr_4: -1.09292851e-03 + art_stat_corr_5: 9.26548302e-04 + art_stat_corr_6: -1.76321529e-03 + art_stat_corr_7: -2.77601714e-04 + art_stat_corr_8: -2.16690904e-03 + art_stat_corr_9: 8.79952366e-04 + art_stat_corr_10: 3.37500708e-03 + art_stat_corr_11: 1.51461707e-05 + art_stat_corr_12: 1.88902016e-04 + art_stat_corr_13: 4.49698834e-04 + art_stat_corr_14: 2.06682543e-04 + art_stat_corr_15: 9.72989036e-04 + art_stat_corr_16: 2.66105785e-03 + art_stat_corr_17: 9.18867934e-04 + art_stat_corr_18: -3.94074991e-05 + art_stat_corr_19: 1.06181644e-04 + art_stat_corr_20: -6.33922303e-04 + art_stat_corr_21: -4.32217247e-04 + art_stat_corr_22: 2.50396190e-04 + art_stat_corr_23: -4.38399109e-04 + art_stat_corr_24: -1.55204367e-04 + art_stat_corr_25: 1.52611958e-04 + art_stat_corr_26: 6.67035024e-04 + art_stat_corr_27: -5.61021330e-04 + art_stat_corr_28: 1.68107640e-05 + art_stat_corr_29: 2.81196233e-05 + art_stat_corr_30: 1.34579160e-03 + art_stat_corr_31: 2.91164903e-04 + art_stat_corr_32: -3.83485149e-06 + art_stat_corr_33: -4.15210734e-04 + art_stat_corr_34: -2.96485226e-04 + art_stat_corr_35: 8.58061063e-05 + art_stat_corr_36: 5.80580976e-04 + art_stat_corr_37: -7.82309881e-04 + art_stat_corr_38: 8.28187831e-04 + art_stat_corr_39: 2.67580106e-04 + art_stat_corr_40: -1.57112644e-04 + art_stat_corr_41: 1.20973144e-04 + art_stat_corr_42: -2.80391046e-04 + art_stat_corr_43: -2.31424081e-04 + art_stat_corr_44: -2.98402811e-04 + art_stat_corr_45: -9.76300746e-04 + art_stat_corr_46: 2.95679349e-05 + art_stat_corr_47: -1.49993747e-04 + art_stat_corr_48: -3.15549069e-03 + art_stat_corr_49: -9.93576447e-03 + art_stat_corr_50: 9.67688877e-03 + corr_lumi_unc: 1.60706000e-02 +- art_stat_corr_1: 2.80455652e+02 + art_stat_corr_2: 1.02537844e+01 + art_stat_corr_3: 1.80769684e+00 + art_stat_corr_4: 1.11624404e+01 + art_stat_corr_5: -1.08633791e+01 + art_stat_corr_6: -1.66324298e+00 + art_stat_corr_7: -4.12590557e-01 + art_stat_corr_8: -3.42530864e-01 + art_stat_corr_9: -7.81322938e-02 + art_stat_corr_10: 7.26317020e-01 + art_stat_corr_11: -9.59278362e-02 + art_stat_corr_12: 1.92147117e-02 + art_stat_corr_13: -5.89195836e-03 + art_stat_corr_14: -5.04181848e-02 + art_stat_corr_15: 3.18582469e-02 + art_stat_corr_16: 7.19317938e-02 + art_stat_corr_17: -7.62119236e-03 + art_stat_corr_18: 1.95539765e-03 + art_stat_corr_19: 7.71596124e-03 + art_stat_corr_20: -6.60870041e-03 + art_stat_corr_21: -8.55030347e-03 + art_stat_corr_22: -8.45550437e-03 + art_stat_corr_23: 3.52968444e-03 + art_stat_corr_24: 2.69349136e-03 + art_stat_corr_25: -1.16754029e-03 + art_stat_corr_26: 2.68319771e-03 + art_stat_corr_27: -1.06330198e-03 + art_stat_corr_28: -1.41585042e-04 + art_stat_corr_29: -1.81009061e-04 + art_stat_corr_30: 4.90150873e-04 + art_stat_corr_31: 7.21849555e-04 + art_stat_corr_32: -9.73019862e-05 + art_stat_corr_33: -9.79829910e-04 + art_stat_corr_34: 1.15559739e-04 + art_stat_corr_35: 8.95220667e-04 + art_stat_corr_36: 2.45431296e-04 + art_stat_corr_37: 3.61192460e-04 + art_stat_corr_38: 4.00569656e-06 + art_stat_corr_39: 8.48779655e-06 + art_stat_corr_40: 2.10552576e-04 + art_stat_corr_41: 1.12067425e-04 + art_stat_corr_42: 6.44673733e-05 + art_stat_corr_43: 2.34195261e-05 + art_stat_corr_44: 6.39557232e-06 + art_stat_corr_45: 6.20857771e-05 + art_stat_corr_46: -1.11351606e-07 + art_stat_corr_47: -1.58017105e-07 + art_stat_corr_48: -3.60982223e-08 + art_stat_corr_49: 1.70394351e-08 + art_stat_corr_50: 2.79179125e-07 + corr_lumi_unc: 2.56412000e+02 +- art_stat_corr_1: 7.99882060e+01 + art_stat_corr_2: -1.17816394e+01 + art_stat_corr_3: 1.00137246e+01 + art_stat_corr_4: -3.03427510e-03 + art_stat_corr_5: -8.11879227e-01 + art_stat_corr_6: -5.35183747e-02 + art_stat_corr_7: -4.12955308e+00 + art_stat_corr_8: -6.81703197e+00 + art_stat_corr_9: -5.31427992e-01 + art_stat_corr_10: -4.70567017e+00 + art_stat_corr_11: -3.96628232e-01 + art_stat_corr_12: -8.49542036e-02 + art_stat_corr_13: 4.34517173e-02 + art_stat_corr_14: 8.01397068e-02 + art_stat_corr_15: -5.70767137e-02 + art_stat_corr_16: -1.09649495e-01 + 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art_stat_corr_45: 3.05233453e-04 + art_stat_corr_46: 1.72551175e-07 + art_stat_corr_47: -3.67611848e-08 + art_stat_corr_48: 3.05907408e-07 + art_stat_corr_49: 1.79141778e-07 + art_stat_corr_50: 9.90702153e-07 + corr_lumi_unc: 74.438 +- art_stat_corr_1: 2.88755506e+01 + art_stat_corr_2: -7.73862871e+00 + art_stat_corr_3: 4.94600525e+00 + art_stat_corr_4: -4.18412964e-01 + art_stat_corr_5: -2.78799872e-01 + art_stat_corr_6: -4.76197246e-01 + art_stat_corr_7: -6.73536828e-01 + art_stat_corr_8: -7.97165711e-01 + art_stat_corr_9: 6.90378931e-02 + art_stat_corr_10: 3.60479660e+00 + art_stat_corr_11: 2.84649241e-01 + art_stat_corr_12: -1.26719825e+00 + art_stat_corr_13: -3.99928955e+00 + art_stat_corr_14: 1.97901975e+00 + art_stat_corr_15: -3.37274036e-01 + art_stat_corr_16: -1.06970687e+00 + art_stat_corr_17: -1.24022022e-01 + art_stat_corr_18: -2.71205021e-02 + art_stat_corr_19: -5.23389280e-02 + art_stat_corr_20: 7.16722502e-02 + art_stat_corr_21: 5.66440554e-02 + art_stat_corr_22: -2.11378332e-02 + art_stat_corr_23: -3.24809363e-02 + art_stat_corr_24: 1.82573275e-03 + art_stat_corr_25: 2.32568573e-03 + art_stat_corr_26: -2.22912578e-02 + art_stat_corr_27: 4.29141845e-03 + art_stat_corr_28: -7.80098231e-03 + art_stat_corr_29: -1.23080406e-02 + art_stat_corr_30: -6.92203685e-03 + art_stat_corr_31: -2.57747482e-03 + art_stat_corr_32: 1.35805183e-03 + art_stat_corr_33: -4.21146984e-03 + art_stat_corr_34: 4.65039156e-03 + art_stat_corr_35: -9.75662734e-04 + art_stat_corr_36: -1.80016984e-03 + art_stat_corr_37: 1.74626342e-03 + art_stat_corr_38: -1.07041821e-04 + art_stat_corr_39: -1.12098547e-03 + art_stat_corr_40: 4.44184300e-04 + art_stat_corr_41: -7.42065941e-05 + art_stat_corr_42: -2.14285844e-04 + art_stat_corr_43: -3.81157468e-04 + art_stat_corr_44: -5.13469896e-04 + art_stat_corr_45: -1.26922910e-04 + art_stat_corr_46: 3.29231733e-07 + art_stat_corr_47: -1.54745864e-07 + art_stat_corr_48: -1.38496663e-06 + art_stat_corr_49: 7.78006262e-08 + art_stat_corr_50: 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art_stat_corr_10: 4.44361931e-01 + art_stat_corr_11: 3.06516176e-02 + art_stat_corr_12: -5.20567954e-02 + art_stat_corr_13: 1.90920777e-03 + art_stat_corr_14: 6.25068613e-03 + art_stat_corr_15: 1.22402933e-01 + art_stat_corr_16: 3.08019478e-01 + art_stat_corr_17: 2.82144224e-02 + art_stat_corr_18: 2.20728302e-02 + art_stat_corr_19: -3.29928362e-03 + art_stat_corr_20: -1.30046499e-01 + art_stat_corr_21: -4.57072670e-02 + art_stat_corr_22: 6.40592830e-03 + art_stat_corr_23: -5.46886647e-02 + art_stat_corr_24: -1.49079268e-02 + art_stat_corr_25: 1.68007459e-01 + art_stat_corr_26: 8.33615262e-01 + art_stat_corr_27: -6.72580762e-03 + art_stat_corr_28: 1.00043405e+00 + art_stat_corr_29: 3.33946583e-01 + art_stat_corr_30: -8.52732036e-02 + art_stat_corr_31: 1.10611096e-02 + art_stat_corr_32: 4.18850566e-02 + art_stat_corr_33: 9.28590813e-02 + art_stat_corr_34: 9.50059371e-03 + art_stat_corr_35: -1.02849563e-02 + art_stat_corr_36: -1.14790821e-02 + art_stat_corr_37: 8.56344865e-03 + art_stat_corr_38: 1.62468095e-03 + art_stat_corr_39: 2.93014198e-05 + art_stat_corr_40: -2.01942036e-03 + art_stat_corr_41: -1.81013053e-03 + art_stat_corr_42: 1.42532724e-03 + art_stat_corr_43: -1.26773442e-03 + art_stat_corr_44: -5.73968950e-03 + art_stat_corr_45: -1.60059876e-03 + art_stat_corr_46: 1.86877170e-06 + art_stat_corr_47: -3.50817442e-07 + art_stat_corr_48: -3.05896405e-06 + art_stat_corr_49: 2.48059668e-06 + art_stat_corr_50: -3.72603208e-06 + corr_lumi_unc: 2.86 +- art_stat_corr_1: 1.57098977e+00 + art_stat_corr_2: -5.94218188e-01 + art_stat_corr_3: 3.44069656e-01 + art_stat_corr_4: -2.49626056e-02 + art_stat_corr_5: 1.67673708e-02 + art_stat_corr_6: -4.98521246e-03 + art_stat_corr_7: -8.65255320e-02 + art_stat_corr_8: -1.55136038e-01 + art_stat_corr_9: 2.84891030e-02 + art_stat_corr_10: 3.11583563e-01 + art_stat_corr_11: -4.44949403e-03 + art_stat_corr_12: -1.75452631e-02 + art_stat_corr_13: 1.04082167e-02 + art_stat_corr_14: 2.66549523e-02 + art_stat_corr_15: 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4.34805707e-03 + art_stat_corr_44: -9.83810561e-03 + art_stat_corr_45: -1.84405365e-03 + art_stat_corr_46: -3.64368471e-07 + art_stat_corr_47: 3.26710965e-06 + art_stat_corr_48: -9.97574851e-06 + art_stat_corr_49: 1.17702816e-06 + art_stat_corr_50: -7.25896685e-06 + corr_lumi_unc: 1.51138000e+00 +- art_stat_corr_1: 8.10475375e-01 + art_stat_corr_2: -3.02356397e-01 + art_stat_corr_3: 1.74839663e-01 + art_stat_corr_4: -2.29694941e-02 + art_stat_corr_5: 9.62171838e-03 + art_stat_corr_6: 5.69937235e-03 + art_stat_corr_7: -3.77113511e-02 + art_stat_corr_8: -7.56831165e-02 + art_stat_corr_9: 1.96781998e-02 + art_stat_corr_10: 1.41173966e-01 + art_stat_corr_11: -1.14510739e-02 + art_stat_corr_12: -7.23949292e-03 + art_stat_corr_13: -3.52879689e-04 + art_stat_corr_14: 1.72694886e-02 + art_stat_corr_15: 4.77611654e-02 + art_stat_corr_16: 1.09001588e-01 + art_stat_corr_17: 1.05538895e-02 + art_stat_corr_18: -7.97406403e-04 + art_stat_corr_19: -2.03176341e-02 + art_stat_corr_20: -2.12122989e-02 + art_stat_corr_21: -3.11896753e-02 + art_stat_corr_22: 2.02889873e-02 + art_stat_corr_23: 1.77202621e-02 + art_stat_corr_24: -3.00732666e-03 + art_stat_corr_25: -7.36391770e-03 + art_stat_corr_26: 4.76632863e-02 + art_stat_corr_27: -1.30942702e-02 + art_stat_corr_28: 1.75206002e-03 + art_stat_corr_29: -5.61207621e-03 + art_stat_corr_30: 2.95332869e-02 + art_stat_corr_31: 2.71279232e-03 + art_stat_corr_32: 6.40654689e-03 + art_stat_corr_33: -7.26861345e-02 + art_stat_corr_34: -1.00247479e-02 + art_stat_corr_35: -5.26584571e-02 + art_stat_corr_36: 3.22441147e-01 + art_stat_corr_37: -4.93284619e-02 + art_stat_corr_38: -2.92632293e-01 + art_stat_corr_39: 3.32492538e-01 + art_stat_corr_40: 5.79075001e-03 + art_stat_corr_41: 3.38318887e-03 + art_stat_corr_42: 6.32672135e-03 + art_stat_corr_43: 8.58540808e-03 + art_stat_corr_44: 1.43908677e-02 + art_stat_corr_45: -3.36595684e-02 + art_stat_corr_46: -3.12706620e-06 + art_stat_corr_47: 4.59072941e-06 + art_stat_corr_48: -8.91909910e-06 + 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1.24853197e-02 + art_stat_corr_27: -8.02732478e-03 + art_stat_corr_28: 7.75846211e-03 + art_stat_corr_29: -6.06993845e-03 + art_stat_corr_30: 3.25183261e-02 + art_stat_corr_31: -2.57682914e-03 + art_stat_corr_32: 8.22343017e-03 + art_stat_corr_33: 1.77364472e-02 + art_stat_corr_34: -1.71631131e-03 + art_stat_corr_35: -1.45010789e-02 + art_stat_corr_36: 5.52333379e-03 + art_stat_corr_37: -1.40297732e-02 + art_stat_corr_38: 2.69726972e-02 + art_stat_corr_39: -5.19059882e-02 + art_stat_corr_40: -2.83345238e-03 + art_stat_corr_41: 2.01201300e-02 + art_stat_corr_42: -1.06453691e-01 + art_stat_corr_43: -4.24466914e-02 + art_stat_corr_44: 2.76634761e-01 + art_stat_corr_45: -2.21665011e-01 + art_stat_corr_46: -5.08040931e-06 + art_stat_corr_47: 4.90146061e-06 + art_stat_corr_48: 2.43904039e-05 + art_stat_corr_49: 3.34445312e-06 + art_stat_corr_50: -1.72090507e-05 + corr_lumi_unc: 0.35776 +- art_stat_corr_1: 1.65918690e-02 + art_stat_corr_2: -5.40338872e-03 + art_stat_corr_3: 2.77063633e-03 + art_stat_corr_4: -2.75227512e-04 + art_stat_corr_5: 6.69865436e-04 + art_stat_corr_6: -1.97520950e-04 + art_stat_corr_7: -3.39482853e-04 + art_stat_corr_8: -1.49319821e-03 + art_stat_corr_9: 2.17600710e-04 + art_stat_corr_10: 3.19657345e-03 + art_stat_corr_11: 1.81227296e-04 + art_stat_corr_12: -2.07973680e-04 + art_stat_corr_13: -4.11738744e-04 + art_stat_corr_14: 5.11885718e-04 + art_stat_corr_15: 1.07746821e-03 + art_stat_corr_16: 2.66902826e-03 + art_stat_corr_17: 6.52357859e-04 + art_stat_corr_18: -2.25048849e-04 + art_stat_corr_19: -5.08234547e-04 + art_stat_corr_20: -9.53726068e-04 + art_stat_corr_21: -6.59052145e-05 + art_stat_corr_22: 3.88497348e-04 + art_stat_corr_23: 8.13425911e-05 + art_stat_corr_24: 4.05927826e-05 + art_stat_corr_25: 2.42701765e-05 + art_stat_corr_26: 3.72457791e-04 + art_stat_corr_27: -2.76163526e-04 + art_stat_corr_28: 2.09862739e-04 + art_stat_corr_29: 6.77661733e-05 + art_stat_corr_30: 1.18416226e-03 + art_stat_corr_31: -1.23141422e-04 + 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-4.25071243e-05 + art_stat_corr_38: 4.70496129e-04 + art_stat_corr_39: 8.03334115e-05 + art_stat_corr_40: 3.33761495e-05 + art_stat_corr_41: 4.23631685e-05 + art_stat_corr_42: -3.18651071e-05 + art_stat_corr_43: -6.14304202e-06 + art_stat_corr_44: 2.80642636e-05 + art_stat_corr_45: -3.53336012e-05 + art_stat_corr_46: 2.47916649e-08 + art_stat_corr_47: -5.20623619e-08 + art_stat_corr_48: 3.13889917e-08 + art_stat_corr_49: 1.08703638e-07 + art_stat_corr_50: -5.04099906e-09 + corr_lumi_unc: 239.33 +- art_stat_corr_1: 7.25278690e+01 + art_stat_corr_2: -1.28357915e+01 + art_stat_corr_3: 4.52051320e+00 + art_stat_corr_4: 2.24487489e-01 + art_stat_corr_5: -2.44666585e+00 + art_stat_corr_6: 1.80734935e+00 + art_stat_corr_7: -3.24948027e-02 + art_stat_corr_8: 5.98163572e+00 + art_stat_corr_9: 7.19081651e+00 + art_stat_corr_10: -1.36483792e+00 + art_stat_corr_11: -9.24342707e-01 + art_stat_corr_12: 9.93405811e-01 + art_stat_corr_13: 1.67890545e-02 + art_stat_corr_14: -1.04283792e-03 + 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art_stat_corr_43: -1.89569097e-04 + art_stat_corr_44: 3.21387894e-04 + art_stat_corr_45: 1.81741526e-04 + art_stat_corr_46: -8.99728904e-08 + art_stat_corr_47: -2.78554849e-07 + art_stat_corr_48: 2.26725577e-07 + art_stat_corr_49: 2.07372995e-07 + art_stat_corr_50: 8.05439541e-07 + corr_lumi_unc: 67.288 +- art_stat_corr_1: 2.60026554e+01 + art_stat_corr_2: -7.96193850e+00 + art_stat_corr_3: 1.87297222e+00 + art_stat_corr_4: 4.14602681e-01 + art_stat_corr_5: -1.17055414e+00 + art_stat_corr_6: 5.70336317e-01 + art_stat_corr_7: -2.95406485e-02 + art_stat_corr_8: 1.14888559e+00 + art_stat_corr_9: -4.71178370e-01 + art_stat_corr_10: 1.30266004e+00 + art_stat_corr_11: 1.17996225e+00 + art_stat_corr_12: -4.37963573e+00 + art_stat_corr_13: 3.17358208e+00 + art_stat_corr_14: 1.24417258e+00 + art_stat_corr_15: 2.38736908e-01 + art_stat_corr_16: -8.24823766e-01 + art_stat_corr_17: 3.08088602e-01 + art_stat_corr_18: -8.80162544e-02 + art_stat_corr_19: 9.98113187e-03 + art_stat_corr_20: 1.27021654e-01 + art_stat_corr_21: 2.88183735e-02 + art_stat_corr_22: 5.14994889e-02 + art_stat_corr_23: -2.51092955e-02 + art_stat_corr_24: -1.33574325e-02 + art_stat_corr_25: -1.62627066e-02 + art_stat_corr_26: -1.78926224e-02 + art_stat_corr_27: -5.74203734e-03 + art_stat_corr_28: 2.70169577e-03 + art_stat_corr_29: -3.69254197e-03 + art_stat_corr_30: -3.48050623e-04 + art_stat_corr_31: 1.04434008e-03 + art_stat_corr_32: -4.69280700e-03 + art_stat_corr_33: -1.14202638e-03 + art_stat_corr_34: 1.87942027e-03 + art_stat_corr_35: 6.12270443e-04 + art_stat_corr_36: -1.15517594e-03 + art_stat_corr_37: -1.85893812e-03 + art_stat_corr_38: -1.48764712e-04 + art_stat_corr_39: 2.01215246e-04 + art_stat_corr_40: 2.61279062e-04 + art_stat_corr_41: 5.47706278e-05 + art_stat_corr_42: 3.03390326e-04 + art_stat_corr_43: -6.62104587e-04 + art_stat_corr_44: 1.01248266e-03 + art_stat_corr_45: 2.34960571e-04 + art_stat_corr_46: 1.28992989e-07 + art_stat_corr_47: 8.21204969e-08 + art_stat_corr_48: 4.29631185e-07 + art_stat_corr_49: -2.64821176e-07 + art_stat_corr_50: -1.34368354e-07 + corr_lumi_unc: 2.43230000e+01 +- art_stat_corr_1: 1.15116272e+01 + art_stat_corr_2: -4.06721416e+00 + art_stat_corr_3: 5.60638962e-01 + art_stat_corr_4: 1.02097251e-01 + art_stat_corr_5: -2.63453279e-01 + art_stat_corr_6: 2.52239114e-01 + art_stat_corr_7: 1.59228028e-02 + art_stat_corr_8: 1.64687260e-01 + art_stat_corr_9: -3.09159696e-03 + art_stat_corr_10: 7.94369848e-01 + art_stat_corr_11: 3.18713827e-01 + art_stat_corr_12: -6.38378735e-01 + art_stat_corr_13: 1.17782951e-01 + art_stat_corr_14: -6.40280076e-02 + art_stat_corr_15: 1.06447791e-01 + art_stat_corr_16: 1.45042584e+00 + art_stat_corr_17: -2.18746600e+00 + art_stat_corr_18: 8.66738263e-01 + art_stat_corr_19: 1.43513813e+00 + art_stat_corr_20: 3.77559597e-01 + art_stat_corr_21: -4.71790181e-02 + art_stat_corr_22: 7.81228629e-02 + art_stat_corr_23: -1.34787890e-01 + art_stat_corr_24: 6.09958852e-02 + art_stat_corr_25: -1.68391518e-02 + art_stat_corr_26: -8.36841206e-02 + art_stat_corr_27: -6.14813524e-02 + art_stat_corr_28: 2.73986707e-03 + art_stat_corr_29: 1.65931944e-02 + art_stat_corr_30: -3.89402271e-02 + art_stat_corr_31: 6.64906910e-03 + art_stat_corr_32: -1.42174548e-02 + art_stat_corr_33: 6.63789724e-03 + art_stat_corr_34: -3.07260109e-03 + art_stat_corr_35: 4.25645483e-03 + art_stat_corr_36: -6.20709833e-03 + art_stat_corr_37: -2.71052361e-03 + art_stat_corr_38: -1.68633057e-03 + art_stat_corr_39: 1.83802772e-03 + art_stat_corr_40: 2.03755097e-04 + art_stat_corr_41: 2.35364931e-04 + art_stat_corr_42: 3.18006869e-03 + art_stat_corr_43: 2.16064118e-03 + art_stat_corr_44: 4.62532588e-04 + art_stat_corr_45: 6.40313550e-04 + art_stat_corr_46: 1.79151339e-07 + art_stat_corr_47: 2.47279136e-06 + art_stat_corr_48: 2.21215659e-06 + art_stat_corr_49: -3.59167621e-06 + art_stat_corr_50: -3.04361732e-06 + corr_lumi_unc: 1.08238000e+01 +- art_stat_corr_1: 5.49613544e+00 + art_stat_corr_2: -2.35045531e+00 + art_stat_corr_3: 4.22723225e-01 + art_stat_corr_4: 3.72509884e-02 + art_stat_corr_5: -1.20252413e-01 + art_stat_corr_6: 6.27728426e-02 + art_stat_corr_7: 5.69541503e-02 + art_stat_corr_8: 8.81111376e-02 + art_stat_corr_9: -1.47537467e-01 + art_stat_corr_10: 4.22251762e-01 + art_stat_corr_11: 2.31482186e-01 + art_stat_corr_12: -3.29071579e-01 + art_stat_corr_13: 1.16471607e-01 + art_stat_corr_14: -1.26939461e-01 + art_stat_corr_15: -4.04692503e-02 + art_stat_corr_16: 4.19871526e-01 + art_stat_corr_17: -2.79537978e-01 + art_stat_corr_18: -1.13437081e-01 + art_stat_corr_19: -1.75768189e-01 + art_stat_corr_20: -9.38711759e-01 + art_stat_corr_21: -4.92056372e-01 + art_stat_corr_22: -1.72938783e+00 + art_stat_corr_23: -1.26167248e-01 + art_stat_corr_24: 4.66211934e-01 + art_stat_corr_25: -7.05326868e-02 + art_stat_corr_26: -6.77737187e-02 + art_stat_corr_27: -7.75257301e-03 + art_stat_corr_28: -3.95543881e-02 + art_stat_corr_29: 7.00276521e-02 + art_stat_corr_30: -4.22488162e-02 + art_stat_corr_31: 2.36918693e-02 + art_stat_corr_32: -2.62834080e-02 + art_stat_corr_33: 1.31156642e-02 + art_stat_corr_34: -2.85627704e-03 + art_stat_corr_35: -1.09938783e-02 + art_stat_corr_36: -7.88565402e-03 + art_stat_corr_37: -3.78737669e-03 + art_stat_corr_38: -2.20964731e-03 + art_stat_corr_39: 4.51395134e-03 + art_stat_corr_40: -2.00917852e-04 + art_stat_corr_41: 2.12480140e-03 + art_stat_corr_42: 4.00290695e-03 + art_stat_corr_43: 8.35173696e-04 + art_stat_corr_44: 1.74228552e-03 + art_stat_corr_45: -1.00103401e-03 + art_stat_corr_46: 5.86133256e-08 + art_stat_corr_47: 1.49947048e-06 + art_stat_corr_48: 1.43420056e-06 + art_stat_corr_49: -4.30543964e-06 + art_stat_corr_50: -4.66286945e-06 + corr_lumi_unc: 5.17400000e+00 +- art_stat_corr_1: 2.81394347e+00 + art_stat_corr_2: -1.28135515e+00 + art_stat_corr_3: 2.78066022e-01 + art_stat_corr_4: 6.85750633e-02 + art_stat_corr_5: -5.06789587e-02 + art_stat_corr_6: -2.85737116e-02 + art_stat_corr_7: 2.14069821e-02 + art_stat_corr_8: 3.93228570e-02 + art_stat_corr_9: -6.50429675e-02 + art_stat_corr_10: 2.60008655e-01 + art_stat_corr_11: 1.11658354e-01 + art_stat_corr_12: -1.51130396e-01 + art_stat_corr_13: 3.56059827e-03 + art_stat_corr_14: -7.24943513e-02 + art_stat_corr_15: -1.39863124e-03 + art_stat_corr_16: 2.90724165e-01 + art_stat_corr_17: -1.34022399e-01 + art_stat_corr_18: -1.43316211e-02 + art_stat_corr_19: 5.95000571e-02 + art_stat_corr_20: -7.32347429e-02 + art_stat_corr_21: -2.44568970e-02 + art_stat_corr_22: 2.06995956e-05 + art_stat_corr_23: 7.77299890e-02 + art_stat_corr_24: -9.16368427e-02 + art_stat_corr_25: 1.91231506e-02 + art_stat_corr_26: 8.49768518e-01 + art_stat_corr_27: 9.01152745e-01 + art_stat_corr_28: -6.09508483e-01 + art_stat_corr_29: 5.39592387e-02 + art_stat_corr_30: 3.32518042e-02 + art_stat_corr_31: 6.11733570e-02 + art_stat_corr_32: 5.20898641e-02 + art_stat_corr_33: -7.07837979e-02 + art_stat_corr_34: -3.72992418e-02 + art_stat_corr_35: 1.37123793e-02 + art_stat_corr_36: -1.42646694e-02 + art_stat_corr_37: -1.02867961e-03 + art_stat_corr_38: 5.84108292e-03 + art_stat_corr_39: -2.77873478e-03 + art_stat_corr_40: 2.66183715e-03 + art_stat_corr_41: 2.03535314e-03 + art_stat_corr_42: 5.09561472e-03 + art_stat_corr_43: 4.69010172e-04 + art_stat_corr_44: 1.06966560e-03 + art_stat_corr_45: -9.50084683e-05 + art_stat_corr_46: -2.27345891e-08 + art_stat_corr_47: 1.37238437e-06 + art_stat_corr_48: 2.52853007e-06 + art_stat_corr_49: -5.58098141e-06 + art_stat_corr_50: -8.06385697e-06 + corr_lumi_unc: 2.6806 +- art_stat_corr_1: 1.47289857e+00 + art_stat_corr_2: -6.75045813e-01 + art_stat_corr_3: 5.83967312e-02 + art_stat_corr_4: 4.47660953e-02 + art_stat_corr_5: 1.84413817e-04 + art_stat_corr_6: 7.95416645e-02 + art_stat_corr_7: -1.80188005e-02 + art_stat_corr_8: -2.74690063e-02 + art_stat_corr_9: -4.82162961e-02 + art_stat_corr_10: 1.89430235e-01 + art_stat_corr_11: 7.48159967e-02 + art_stat_corr_12: -5.53038100e-02 + art_stat_corr_13: 9.15918982e-03 + 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art_stat_corr_42: 8.30233747e-03 + art_stat_corr_43: 4.33157527e-03 + art_stat_corr_44: -2.08095286e-03 + art_stat_corr_45: 1.36869599e-04 + art_stat_corr_46: -3.36192418e-06 + art_stat_corr_47: 2.24627317e-06 + art_stat_corr_48: -4.84568896e-06 + art_stat_corr_49: 9.26203777e-07 + art_stat_corr_50: -2.01059669e-05 + corr_lumi_unc: 1.40556 +- art_stat_corr_1: 7.78603601e-01 + art_stat_corr_2: -3.53163120e-01 + art_stat_corr_3: 2.27291877e-02 + art_stat_corr_4: 2.92268522e-02 + art_stat_corr_5: 4.82658217e-04 + art_stat_corr_6: 4.37296219e-02 + art_stat_corr_7: -1.48321432e-03 + art_stat_corr_8: -9.46485996e-03 + art_stat_corr_9: 1.03496426e-03 + art_stat_corr_10: 8.35185477e-02 + art_stat_corr_11: 3.99379063e-02 + art_stat_corr_12: -4.10340785e-02 + art_stat_corr_13: 1.10922737e-02 + art_stat_corr_14: -1.07681708e-02 + art_stat_corr_15: 8.06047060e-03 + art_stat_corr_16: 9.63745687e-02 + art_stat_corr_17: -3.69593407e-02 + art_stat_corr_18: -1.64257906e-02 + art_stat_corr_19: -1.48375796e-02 + art_stat_corr_20: -2.51045975e-02 + art_stat_corr_21: -7.90708180e-04 + art_stat_corr_22: -1.30958661e-02 + art_stat_corr_23: 6.56684611e-03 + art_stat_corr_24: -2.46242934e-03 + art_stat_corr_25: -8.45502078e-03 + art_stat_corr_26: 1.70828586e-02 + art_stat_corr_27: 1.01009387e-02 + art_stat_corr_28: -1.23611678e-02 + art_stat_corr_29: -6.00256474e-03 + art_stat_corr_30: 2.99143873e-02 + art_stat_corr_31: -2.07309657e-02 + art_stat_corr_32: -5.82977872e-02 + art_stat_corr_33: 3.28805463e-02 + art_stat_corr_34: 2.57225056e-02 + art_stat_corr_35: -2.83582347e-02 + art_stat_corr_36: 3.39405950e-01 + art_stat_corr_37: 3.47234851e-01 + art_stat_corr_38: 2.77915738e-01 + art_stat_corr_39: 8.27040292e-04 + art_stat_corr_40: 8.58449826e-03 + art_stat_corr_41: 5.87377280e-03 + art_stat_corr_42: -5.43260532e-02 + art_stat_corr_43: 2.03255951e-02 + art_stat_corr_44: -2.65398313e-02 + art_stat_corr_45: -3.82631727e-03 + art_stat_corr_46: -7.53423151e-07 + art_stat_corr_47: 5.72790288e-06 + art_stat_corr_48: -2.00093596e-06 + art_stat_corr_49: -3.96578621e-06 + art_stat_corr_50: -1.85223863e-05 + corr_lumi_unc: 0.7397 +- art_stat_corr_1: 3.72303696e-01 + art_stat_corr_2: -1.63569661e-01 + art_stat_corr_3: 1.22125330e-02 + art_stat_corr_4: 1.12366856e-02 + art_stat_corr_5: -8.66183714e-03 + art_stat_corr_6: 1.36617909e-02 + art_stat_corr_7: 1.15512741e-03 + art_stat_corr_8: -1.29523075e-02 + art_stat_corr_9: -1.19623344e-02 + art_stat_corr_10: 4.85570599e-02 + art_stat_corr_11: 7.83264071e-03 + art_stat_corr_12: -2.36992018e-02 + art_stat_corr_13: 3.06671992e-03 + art_stat_corr_14: -1.35814314e-02 + art_stat_corr_15: 4.13039505e-03 + art_stat_corr_16: 5.04045404e-02 + art_stat_corr_17: -1.29585579e-02 + art_stat_corr_18: 4.94944147e-03 + art_stat_corr_19: -2.06164049e-05 + art_stat_corr_20: -2.04404274e-02 + art_stat_corr_21: 1.07021058e-02 + art_stat_corr_22: -1.46349491e-02 + art_stat_corr_23: 1.68618125e-03 + art_stat_corr_24: 7.17539983e-04 + art_stat_corr_25: 4.71986174e-03 + art_stat_corr_26: 9.60578096e-03 + art_stat_corr_27: 8.41978590e-03 + art_stat_corr_28: 2.12641415e-03 + art_stat_corr_29: -6.37655355e-03 + art_stat_corr_30: 3.38955201e-02 + art_stat_corr_31: 1.23001488e-02 + art_stat_corr_32: 1.95900407e-02 + art_stat_corr_33: -4.53562375e-03 + art_stat_corr_34: -3.69593199e-03 + art_stat_corr_35: -1.59961774e-03 + art_stat_corr_36: -1.54395062e-02 + art_stat_corr_37: -7.26157040e-02 + art_stat_corr_38: -5.56292667e-02 + art_stat_corr_39: -1.70214976e-02 + art_stat_corr_40: 4.01552030e-03 + art_stat_corr_41: 1.08082320e-02 + art_stat_corr_42: -3.86381580e-01 + art_stat_corr_43: 6.21048271e-02 + art_stat_corr_44: -6.78578984e-02 + art_stat_corr_45: 5.98204965e-02 + art_stat_corr_46: -7.92308395e-06 + art_stat_corr_47: 5.97035945e-06 + art_stat_corr_48: -1.52000515e-05 + art_stat_corr_49: 2.77830997e-05 + art_stat_corr_50: 1.78683524e-05 + corr_lumi_unc: 0.35464 +- art_stat_corr_1: 1.52196404e-02 + art_stat_corr_2: -6.47276735e-03 + art_stat_corr_3: -4.02116333e-04 + art_stat_corr_4: 5.08921452e-04 + art_stat_corr_5: 1.30404559e-04 + art_stat_corr_6: 3.02852469e-04 + art_stat_corr_7: 6.98076310e-04 + art_stat_corr_8: 9.43946755e-05 + art_stat_corr_9: -5.98310127e-04 + art_stat_corr_10: 1.47235567e-03 + art_stat_corr_11: 6.46530161e-04 + art_stat_corr_12: -8.59586000e-04 + art_stat_corr_13: 2.14187922e-04 + art_stat_corr_14: -5.99924635e-04 + art_stat_corr_15: -4.50632523e-05 + art_stat_corr_16: 1.91706959e-03 + art_stat_corr_17: -1.14561501e-03 + art_stat_corr_18: -5.58744844e-04 + art_stat_corr_19: 1.71414352e-04 + art_stat_corr_20: -5.30456528e-04 + art_stat_corr_21: -6.61040512e-05 + art_stat_corr_22: -5.53425214e-04 + art_stat_corr_23: 2.04682945e-04 + art_stat_corr_24: 2.49086170e-04 + art_stat_corr_25: -2.03262349e-04 + art_stat_corr_26: 4.60357189e-04 + art_stat_corr_27: 6.10384139e-04 + art_stat_corr_28: -2.50906063e-04 + art_stat_corr_29: 6.97630366e-05 + art_stat_corr_30: 4.27075390e-04 + art_stat_corr_31: -4.16348496e-04 + art_stat_corr_32: 3.30344692e-04 + art_stat_corr_33: -4.13081461e-04 + art_stat_corr_34: -5.38910675e-04 + art_stat_corr_35: -6.20720926e-04 + art_stat_corr_36: 9.49710825e-04 + art_stat_corr_37: 2.64215392e-04 + art_stat_corr_38: 8.97396480e-05 + art_stat_corr_39: 1.26461884e-06 + art_stat_corr_40: -9.14555396e-05 + art_stat_corr_41: -1.76393840e-04 + art_stat_corr_42: 8.61215633e-04 + art_stat_corr_43: -3.48114786e-04 + art_stat_corr_44: 5.54930886e-04 + art_stat_corr_45: -1.88752124e-04 + art_stat_corr_46: -4.32284300e-04 + art_stat_corr_47: 2.51728879e-03 + art_stat_corr_48: -3.47276657e-03 + art_stat_corr_49: 9.75842769e-03 + art_stat_corr_50: 9.32112113e-03 + corr_lumi_unc: 1.43546000e-02 +- art_stat_corr_1: 1.95750440e+02 + art_stat_corr_2: -7.61359632e+00 + art_stat_corr_3: -1.50311164e+01 + art_stat_corr_4: 3.16504192e-01 + art_stat_corr_5: 4.70548545e+00 + art_stat_corr_6: -6.31351374e+00 + art_stat_corr_7: -7.43859929e+00 + art_stat_corr_8: 4.77922826e-01 + art_stat_corr_9: 3.67479739e-01 + art_stat_corr_10: 1.62187035e-01 + art_stat_corr_11: -1.75569769e-01 + art_stat_corr_12: 2.20187555e-02 + art_stat_corr_13: -4.12897246e-02 + art_stat_corr_14: 4.67203626e-02 + art_stat_corr_15: 2.81031302e-03 + art_stat_corr_16: -4.58532834e-02 + art_stat_corr_17: 3.94263841e-02 + art_stat_corr_18: 2.50245352e-03 + art_stat_corr_19: -2.61707634e-03 + art_stat_corr_20: -7.57115456e-03 + art_stat_corr_21: -5.64235487e-03 + art_stat_corr_22: 8.54147820e-03 + art_stat_corr_23: -3.42153488e-03 + art_stat_corr_24: -3.00616932e-03 + art_stat_corr_25: 2.85342847e-03 + art_stat_corr_26: -1.23859582e-03 + art_stat_corr_27: -1.36637443e-03 + art_stat_corr_28: 1.98980995e-03 + art_stat_corr_29: 5.05274179e-04 + art_stat_corr_30: -2.97730851e-03 + art_stat_corr_31: -1.90115145e-04 + art_stat_corr_32: -2.85208079e-04 + art_stat_corr_33: 1.27692327e-03 + art_stat_corr_34: 1.19265240e-04 + art_stat_corr_35: -2.72159547e-04 + art_stat_corr_36: -2.76904541e-04 + art_stat_corr_37: -2.75510091e-04 + art_stat_corr_38: -3.66486160e-04 + art_stat_corr_39: 1.95046856e-04 + art_stat_corr_40: -5.30499228e-05 + art_stat_corr_41: 2.71623528e-05 + art_stat_corr_42: 1.48413700e-04 + art_stat_corr_43: 3.41639801e-05 + art_stat_corr_44: -7.15288135e-05 + art_stat_corr_45: -1.91970288e-04 + art_stat_corr_46: 2.93049651e-08 + art_stat_corr_47: 2.49952466e-08 + art_stat_corr_48: 1.05872303e-07 + art_stat_corr_49: 1.09231909e-07 + art_stat_corr_50: -4.64603622e-07 + corr_lumi_unc: 179.218 +- art_stat_corr_1: 5.42502333e+01 + art_stat_corr_2: -1.16596346e+01 + art_stat_corr_3: -1.20083958e-01 + art_stat_corr_4: 1.84627684e+00 + art_stat_corr_5: -9.49110374e-01 + art_stat_corr_6: 2.56739309e+00 + art_stat_corr_7: 1.37289351e+00 + art_stat_corr_8: 4.36893878e+00 + art_stat_corr_9: -6.76059239e+00 + art_stat_corr_10: -6.83687055e-01 + art_stat_corr_11: -3.85235061e+00 + art_stat_corr_12: 8.63481763e-01 + art_stat_corr_13: -7.61884565e-02 + art_stat_corr_14: 4.44767381e-01 + art_stat_corr_15: 3.06826086e-01 + art_stat_corr_16: -5.12909863e-02 + art_stat_corr_17: 1.02338393e-01 + art_stat_corr_18: 6.87977264e-02 + art_stat_corr_19: 3.18557991e-02 + art_stat_corr_20: 1.08939925e-02 + art_stat_corr_21: -2.43795731e-02 + art_stat_corr_22: 1.65448637e-02 + art_stat_corr_23: -2.64103654e-03 + art_stat_corr_24: 1.22111860e-02 + art_stat_corr_25: -3.96919864e-03 + art_stat_corr_26: 2.03239721e-04 + art_stat_corr_27: -5.17538605e-03 + art_stat_corr_28: 2.38443064e-03 + art_stat_corr_29: 8.20271088e-03 + art_stat_corr_30: 4.91727930e-03 + art_stat_corr_31: 2.19399785e-03 + art_stat_corr_32: -3.07892290e-03 + art_stat_corr_33: 1.66377186e-03 + art_stat_corr_34: -1.71769541e-03 + art_stat_corr_35: 3.80908920e-04 + art_stat_corr_36: 1.27864301e-03 + art_stat_corr_37: -5.39089355e-04 + art_stat_corr_38: 4.89899327e-04 + art_stat_corr_39: -4.04005582e-04 + art_stat_corr_40: 2.58727993e-04 + art_stat_corr_41: -7.81114453e-05 + art_stat_corr_42: 7.27389949e-05 + art_stat_corr_43: 3.31433355e-04 + art_stat_corr_44: 7.04013823e-04 + art_stat_corr_45: -5.46395130e-05 + art_stat_corr_46: 3.24096637e-07 + art_stat_corr_47: -3.22941003e-07 + art_stat_corr_48: 6.96411339e-08 + art_stat_corr_49: -1.01364255e-06 + art_stat_corr_50: 8.99264607e-07 + corr_lumi_unc: 50.258 +- art_stat_corr_1: 1.99765867e+01 + art_stat_corr_2: -7.18564650e+00 + art_stat_corr_3: 8.64795357e-01 + art_stat_corr_4: 1.04994834e+00 + art_stat_corr_5: -4.34511813e-01 + art_stat_corr_6: 1.49723918e+00 + art_stat_corr_7: -1.99058186e-01 + art_stat_corr_8: 5.58593375e-01 + art_stat_corr_9: -1.06536207e+00 + art_stat_corr_10: 8.50148323e-01 + art_stat_corr_11: 1.82609462e+00 + art_stat_corr_12: -9.88503411e-01 + art_stat_corr_13: -1.09198669e+00 + art_stat_corr_14: -4.63688888e+00 + art_stat_corr_15: 1.25194776e+00 + art_stat_corr_16: -7.76122394e-01 + art_stat_corr_17: 2.69963193e-01 + art_stat_corr_18: 1.90002779e-01 + art_stat_corr_19: 1.01980468e-01 + art_stat_corr_20: 1.02342928e-01 + art_stat_corr_21: -3.49470892e-02 + art_stat_corr_22: 3.52963308e-02 + art_stat_corr_23: -3.21285417e-03 + art_stat_corr_24: 6.19392539e-02 + art_stat_corr_25: -1.94402680e-03 + art_stat_corr_26: -2.15526545e-02 + art_stat_corr_27: -1.05579510e-02 + art_stat_corr_28: -5.37584148e-03 + art_stat_corr_29: 2.58443597e-02 + art_stat_corr_30: -3.75490551e-03 + art_stat_corr_31: 7.68399074e-03 + art_stat_corr_32: -1.57538152e-03 + art_stat_corr_33: 3.07506496e-03 + art_stat_corr_34: -8.32722295e-03 + art_stat_corr_35: -1.61907546e-03 + art_stat_corr_36: 3.71904823e-04 + art_stat_corr_37: -6.29200171e-04 + art_stat_corr_38: 1.99178324e-04 + art_stat_corr_39: 1.32786402e-03 + art_stat_corr_40: -6.89612047e-04 + art_stat_corr_41: -1.28264408e-04 + art_stat_corr_42: 6.21941354e-04 + art_stat_corr_43: 5.99940682e-04 + art_stat_corr_44: 6.90292546e-04 + art_stat_corr_45: 3.43679821e-04 + art_stat_corr_46: 2.92195903e-07 + art_stat_corr_47: 9.49812625e-07 + art_stat_corr_48: 5.26080067e-07 + art_stat_corr_49: -1.10980363e-06 + art_stat_corr_50: 1.51349388e-07 + corr_lumi_unc: 18.707 +- art_stat_corr_1: 8.86363506e+00 + art_stat_corr_2: -3.48322247e+00 + art_stat_corr_3: 6.76818546e-02 + art_stat_corr_4: 5.38900849e-01 + art_stat_corr_5: -1.55976764e-01 + art_stat_corr_6: 8.78265377e-01 + art_stat_corr_7: -1.03971026e-01 + art_stat_corr_8: 8.82877548e-02 + art_stat_corr_9: -4.47720626e-01 + art_stat_corr_10: 5.50950110e-01 + art_stat_corr_11: 4.50348228e-01 + art_stat_corr_12: -2.35985273e-01 + art_stat_corr_13: -7.08796984e-02 + art_stat_corr_14: -4.87512312e-01 + art_stat_corr_15: -3.33874980e-01 + art_stat_corr_16: 1.10652320e+00 + art_stat_corr_17: -9.10793198e-01 + art_stat_corr_18: -2.08146595e+00 + art_stat_corr_19: -9.93831650e-01 + art_stat_corr_20: 7.52863069e-01 + art_stat_corr_21: -6.24503863e-01 + art_stat_corr_22: 1.46758869e-01 + art_stat_corr_23: -4.08403105e-02 + art_stat_corr_24: 8.71889610e-03 + art_stat_corr_25: -8.83288888e-02 + art_stat_corr_26: -4.66089885e-02 + art_stat_corr_27: -3.00280229e-02 + art_stat_corr_28: -7.80605136e-03 + art_stat_corr_29: 9.41229319e-02 + art_stat_corr_30: -5.06171924e-02 + art_stat_corr_31: 6.88992477e-03 + art_stat_corr_32: 5.15644468e-04 + art_stat_corr_33: 5.60348417e-03 + art_stat_corr_34: -1.28272450e-02 + art_stat_corr_35: 9.64534427e-03 + art_stat_corr_36: -1.26551683e-02 + art_stat_corr_37: -3.66508357e-03 + art_stat_corr_38: 5.17208655e-03 + art_stat_corr_39: 7.41728941e-03 + art_stat_corr_40: -1.30494842e-06 + art_stat_corr_41: -1.23833800e-04 + art_stat_corr_42: -4.06683171e-04 + art_stat_corr_43: 2.94888725e-03 + art_stat_corr_44: -5.15863634e-04 + art_stat_corr_45: -3.30948508e-04 + art_stat_corr_46: -7.04194165e-08 + art_stat_corr_47: 3.22961304e-06 + art_stat_corr_48: 1.55427824e-07 + art_stat_corr_49: -2.72512760e-06 + art_stat_corr_50: -3.07911423e-06 + corr_lumi_unc: 8.3382 +- art_stat_corr_1: 4.42739669e+00 + art_stat_corr_2: -2.00052053e+00 + art_stat_corr_3: 1.84302887e-01 + art_stat_corr_4: 2.86716847e-01 + art_stat_corr_5: -1.58794978e-01 + art_stat_corr_6: 3.42536911e-01 + art_stat_corr_7: 5.98396823e-03 + art_stat_corr_8: 1.89027117e-01 + art_stat_corr_9: -2.70283113e-01 + art_stat_corr_10: 2.45497956e-01 + art_stat_corr_11: 2.96742894e-01 + art_stat_corr_12: -2.12139119e-01 + art_stat_corr_13: -4.77964876e-02 + art_stat_corr_14: -3.41762142e-01 + art_stat_corr_15: -2.07289446e-01 + art_stat_corr_16: 3.40648799e-01 + art_stat_corr_17: -3.02233895e-01 + art_stat_corr_18: -2.25490693e-01 + art_stat_corr_19: -5.93125992e-02 + art_stat_corr_20: -7.01562964e-01 + art_stat_corr_21: 3.27808336e-01 + art_stat_corr_22: -1.99956787e-01 + art_stat_corr_23: 2.01743708e-02 + art_stat_corr_24: -1.73539620e+00 + art_stat_corr_25: -3.30167655e-01 + art_stat_corr_26: -1.03584254e-01 + art_stat_corr_27: 1.46048810e-02 + art_stat_corr_28: 8.26602808e-02 + art_stat_corr_29: -7.86479644e-02 + art_stat_corr_30: -4.13469316e-02 + art_stat_corr_31: 5.88036690e-02 + art_stat_corr_32: -9.72753506e-03 + art_stat_corr_33: 9.49877089e-03 + art_stat_corr_34: -3.01852555e-02 + art_stat_corr_35: 2.05834100e-02 + art_stat_corr_36: -6.14592950e-03 + art_stat_corr_37: -5.98456580e-04 + art_stat_corr_38: 2.75062673e-04 + art_stat_corr_39: 5.38538777e-03 + art_stat_corr_40: 2.79755037e-03 + art_stat_corr_41: 5.86144517e-04 + art_stat_corr_42: 2.68796565e-03 + art_stat_corr_43: 4.27918043e-03 + art_stat_corr_44: 1.01168817e-03 + art_stat_corr_45: 8.66717462e-04 + art_stat_corr_46: -1.36832122e-07 + art_stat_corr_47: 1.77952802e-06 + art_stat_corr_48: -4.67065616e-07 + art_stat_corr_49: -2.96748822e-07 + art_stat_corr_50: -1.10121968e-06 + corr_lumi_unc: 4.1886 +- art_stat_corr_1: 2.34598542e+00 + art_stat_corr_2: -1.04937323e+00 + art_stat_corr_3: 2.18485377e-02 + art_stat_corr_4: 1.31039056e-01 + art_stat_corr_5: -6.82827988e-02 + art_stat_corr_6: 1.94608263e-01 + art_stat_corr_7: 1.61565067e-02 + art_stat_corr_8: 6.88962504e-02 + art_stat_corr_9: -1.71644759e-01 + art_stat_corr_10: 1.40449925e-01 + art_stat_corr_11: 1.37760970e-01 + art_stat_corr_12: -1.00521221e-01 + art_stat_corr_13: 2.15260940e-03 + art_stat_corr_14: -2.08504236e-01 + art_stat_corr_15: -1.14854760e-01 + art_stat_corr_16: 2.19557112e-01 + art_stat_corr_17: -1.48346294e-01 + art_stat_corr_18: -1.84771884e-01 + art_stat_corr_19: -7.11259843e-02 + art_stat_corr_20: -7.56203313e-02 + art_stat_corr_21: -2.13126235e-02 + art_stat_corr_22: -4.20989653e-02 + art_stat_corr_23: 2.40776642e-02 + art_stat_corr_24: 1.34367995e-01 + art_stat_corr_25: 2.39604545e-01 + art_stat_corr_26: 2.12938429e-01 + art_stat_corr_27: 6.30502305e-02 + art_stat_corr_28: 2.39408247e-01 + art_stat_corr_29: -1.21342015e+00 + art_stat_corr_30: 1.76393708e-02 + art_stat_corr_31: 9.77493965e-02 + art_stat_corr_32: -4.46618423e-02 + art_stat_corr_33: 7.76384827e-03 + art_stat_corr_34: 1.45693419e-01 + art_stat_corr_35: 1.43457401e-02 + art_stat_corr_36: -9.19956425e-03 + art_stat_corr_37: -6.03387531e-03 + art_stat_corr_38: 4.27511505e-03 + art_stat_corr_39: 4.01339716e-03 + art_stat_corr_40: 6.50547902e-03 + art_stat_corr_41: 3.37773536e-03 + art_stat_corr_42: 5.17851623e-03 + art_stat_corr_43: 4.58022459e-03 + art_stat_corr_44: 4.10457510e-07 + art_stat_corr_45: 1.20118557e-03 + art_stat_corr_46: 9.37810159e-08 + art_stat_corr_47: 1.50214375e-06 + art_stat_corr_48: -1.01567380e-07 + art_stat_corr_49: 1.47247800e-06 + art_stat_corr_50: 5.10060705e-07 + corr_lumi_unc: 2.20012000e+00 +- art_stat_corr_1: 1.31383706e+00 + art_stat_corr_2: -5.49515065e-01 + art_stat_corr_3: 5.61091436e-03 + art_stat_corr_4: 6.78850416e-02 + art_stat_corr_5: -2.13658434e-02 + art_stat_corr_6: 1.57001102e-01 + art_stat_corr_7: -4.38937687e-02 + art_stat_corr_8: -2.21252612e-02 + art_stat_corr_9: -5.46754377e-02 + art_stat_corr_10: 1.16981501e-01 + art_stat_corr_11: 6.82131515e-02 + art_stat_corr_12: -5.85652572e-02 + 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art_stat_corr_41: 2.64393904e-03 + art_stat_corr_42: 9.81297926e-03 + art_stat_corr_43: 2.59484957e-03 + art_stat_corr_44: -4.23857311e-03 + art_stat_corr_45: -3.72442130e-04 + art_stat_corr_46: -1.79065519e-06 + art_stat_corr_47: 3.81209447e-06 + art_stat_corr_48: -4.07236785e-06 + art_stat_corr_49: 2.41125576e-06 + art_stat_corr_50: -1.67241483e-06 + corr_lumi_unc: 1.23682 +- art_stat_corr_1: 6.63747506e-01 + art_stat_corr_2: -2.90551748e-01 + art_stat_corr_3: 1.70693830e-02 + art_stat_corr_4: 2.88113910e-02 + art_stat_corr_5: -1.21220812e-02 + art_stat_corr_6: 6.76891307e-02 + art_stat_corr_7: -1.35614338e-02 + art_stat_corr_8: 5.78231827e-03 + art_stat_corr_9: -2.22353127e-02 + art_stat_corr_10: 6.40144958e-02 + art_stat_corr_11: 3.43485593e-02 + art_stat_corr_12: -4.21742772e-02 + art_stat_corr_13: 1.34269486e-03 + art_stat_corr_14: -3.81144823e-02 + art_stat_corr_15: -1.72880092e-02 + art_stat_corr_16: 9.12884476e-02 + art_stat_corr_17: -4.54715042e-02 + art_stat_corr_18: -5.71131090e-02 + art_stat_corr_19: -2.98494581e-02 + art_stat_corr_20: -1.70785383e-02 + art_stat_corr_21: 6.27592688e-03 + art_stat_corr_22: -1.08965600e-02 + art_stat_corr_23: 7.49675977e-03 + art_stat_corr_24: -2.60718522e-03 + art_stat_corr_25: -1.59890820e-03 + art_stat_corr_26: 2.27628739e-02 + art_stat_corr_27: -7.33276568e-03 + art_stat_corr_28: 5.01584044e-03 + art_stat_corr_29: -3.85823734e-02 + art_stat_corr_30: 6.87959240e-03 + art_stat_corr_31: -1.08136641e-02 + art_stat_corr_32: 2.28492315e-02 + art_stat_corr_33: -2.26878850e-03 + art_stat_corr_34: -9.22840664e-02 + art_stat_corr_35: -2.98429266e-02 + art_stat_corr_36: 2.15651631e-01 + art_stat_corr_37: 4.86133656e-02 + art_stat_corr_38: -2.81591110e-01 + art_stat_corr_39: -3.96365360e-01 + art_stat_corr_40: 1.33795987e-02 + art_stat_corr_41: 1.90396418e-03 + art_stat_corr_42: 1.89948694e-02 + art_stat_corr_43: -6.33364552e-02 + art_stat_corr_44: -2.55289965e-02 + art_stat_corr_45: 4.35637735e-03 + art_stat_corr_46: 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art_stat_corr_24: -1.34962424e-02 + art_stat_corr_25: 1.48393908e-03 + art_stat_corr_26: -2.94790966e-03 + art_stat_corr_27: 4.28729946e-03 + art_stat_corr_28: -2.46100814e-03 + art_stat_corr_29: -1.08753109e-02 + art_stat_corr_30: 2.58483240e-02 + art_stat_corr_31: -4.52198763e-03 + art_stat_corr_32: -3.57093785e-03 + art_stat_corr_33: 1.92705676e-04 + art_stat_corr_34: 1.64350348e-02 + art_stat_corr_35: 8.88609498e-03 + art_stat_corr_36: -1.14552464e-02 + art_stat_corr_37: -1.11229954e-02 + art_stat_corr_38: 4.87889172e-02 + art_stat_corr_39: 7.61845774e-02 + art_stat_corr_40: -3.82808738e-02 + art_stat_corr_41: 9.56183492e-03 + art_stat_corr_42: -5.70648344e-02 + art_stat_corr_43: -3.66780395e-01 + art_stat_corr_44: -6.01249238e-02 + art_stat_corr_45: 1.08961648e-02 + art_stat_corr_46: -8.73782331e-06 + art_stat_corr_47: -3.87149202e-05 + art_stat_corr_48: 5.20862974e-06 + art_stat_corr_49: 1.27028358e-05 + art_stat_corr_50: -6.67987772e-06 + corr_lumi_unc: 0.2938 +- 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art_stat_corr_29: -9.48339527e-05 + art_stat_corr_30: 6.52083366e-04 + art_stat_corr_31: -4.71815737e-04 + art_stat_corr_32: 1.48847073e-04 + art_stat_corr_33: 2.00125777e-06 + art_stat_corr_34: -2.27937500e-04 + art_stat_corr_35: -7.43272176e-04 + art_stat_corr_36: 8.42329439e-04 + art_stat_corr_37: -6.62660013e-06 + art_stat_corr_38: -3.03531587e-04 + art_stat_corr_39: -5.81770377e-04 + art_stat_corr_40: -2.40263744e-04 + art_stat_corr_41: 3.63259599e-04 + art_stat_corr_42: 1.77875260e-04 + art_stat_corr_43: 1.04791527e-03 + art_stat_corr_44: 3.95035201e-04 + art_stat_corr_45: 4.04311657e-05 + art_stat_corr_46: -2.96496126e-05 + art_stat_corr_47: -1.28029326e-02 + art_stat_corr_48: -1.41110915e-04 + art_stat_corr_49: 2.04631162e-03 + art_stat_corr_50: 1.91429475e-03 + corr_lumi_unc: 1.21082000e-02 +- art_stat_corr_1: 1.04806711e+02 + art_stat_corr_2: -9.29222014e+00 + art_stat_corr_3: -1.11668297e+01 + art_stat_corr_4: 3.92794382e+00 + art_stat_corr_5: 2.02975475e+00 + art_stat_corr_6: 4.97369780e+00 + art_stat_corr_7: 8.38962651e+00 + art_stat_corr_8: -5.05518054e+00 + art_stat_corr_9: 1.95297350e+00 + art_stat_corr_10: 2.21252079e-01 + art_stat_corr_11: -5.37837679e-01 + art_stat_corr_12: 1.47097300e-01 + art_stat_corr_13: 1.98900269e-02 + art_stat_corr_14: 2.58035913e-01 + art_stat_corr_15: 7.16043527e-02 + art_stat_corr_16: -1.69892285e-01 + art_stat_corr_17: 6.57774746e-02 + art_stat_corr_18: 5.29243551e-02 + art_stat_corr_19: -8.89705145e-04 + art_stat_corr_20: -9.94638755e-03 + art_stat_corr_21: -2.22544761e-02 + art_stat_corr_22: 1.19045092e-02 + art_stat_corr_23: 5.73333023e-03 + art_stat_corr_24: -3.76275365e-03 + art_stat_corr_25: -6.17406812e-04 + art_stat_corr_26: 6.81097467e-03 + art_stat_corr_27: -4.82272725e-03 + art_stat_corr_28: 1.30840102e-03 + art_stat_corr_29: 2.74798454e-03 + art_stat_corr_30: -6.05805801e-03 + art_stat_corr_31: 1.72307816e-03 + art_stat_corr_32: -5.64666530e-04 + art_stat_corr_33: 1.24761865e-03 + art_stat_corr_34: -1.95524589e-04 + art_stat_corr_35: 7.83869164e-04 + art_stat_corr_36: -1.72789151e-03 + art_stat_corr_37: -2.61272098e-05 + art_stat_corr_38: -6.33002022e-04 + art_stat_corr_39: -8.98591294e-05 + art_stat_corr_40: 3.25067701e-04 + art_stat_corr_41: 4.26716342e-05 + art_stat_corr_42: 5.33945941e-04 + art_stat_corr_43: 2.13418364e-04 + art_stat_corr_44: -3.82755509e-05 + art_stat_corr_45: -1.59781866e-04 + art_stat_corr_46: -7.09222524e-08 + art_stat_corr_47: 2.71131781e-07 + art_stat_corr_48: -1.05731777e-07 + art_stat_corr_49: -2.82167600e-07 + art_stat_corr_50: -7.94864025e-07 + corr_lumi_unc: 96.434 +- art_stat_corr_1: 2.84975972e+01 + art_stat_corr_2: -6.37449516e+00 + art_stat_corr_3: -6.67642372e-01 + art_stat_corr_4: 1.81761874e+00 + art_stat_corr_5: -5.44150519e-01 + art_stat_corr_6: 1.88824232e+00 + art_stat_corr_7: 2.67876893e-01 + art_stat_corr_8: 1.77233516e+00 + art_stat_corr_9: -2.30513853e+00 + art_stat_corr_10: -9.05962955e-01 + art_stat_corr_11: 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-3.25564418e-04 + art_stat_corr_40: 4.15704694e-04 + art_stat_corr_41: 1.57833189e-04 + art_stat_corr_42: -2.76504982e-04 + art_stat_corr_43: -1.18975486e-04 + art_stat_corr_44: 2.90636351e-04 + art_stat_corr_45: 3.88554051e-04 + art_stat_corr_46: -1.87206422e-07 + art_stat_corr_47: 5.00560237e-07 + art_stat_corr_48: -2.66755485e-07 + art_stat_corr_49: -2.57151692e-07 + art_stat_corr_50: 2.19779831e-07 + corr_lumi_unc: 26.546 +- art_stat_corr_1: 1.05854099e+01 + art_stat_corr_2: -3.70975083e+00 + art_stat_corr_3: -4.36572554e-01 + art_stat_corr_4: 1.03292374e+00 + art_stat_corr_5: -3.53787029e-01 + art_stat_corr_6: 9.18688394e-01 + art_stat_corr_7: 3.57151932e-01 + art_stat_corr_8: 9.62515354e-01 + art_stat_corr_9: -7.88492886e-01 + art_stat_corr_10: -3.09110188e-01 + art_stat_corr_11: 9.25254936e-01 + art_stat_corr_12: -7.35456984e-01 + art_stat_corr_13: -2.76512424e-01 + art_stat_corr_14: -1.04512596e+00 + art_stat_corr_15: -3.76423308e+00 + art_stat_corr_16: 7.87615492e-01 + 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art_stat_corr_45: -1.24692244e-04 + art_stat_corr_46: -1.13704976e-06 + art_stat_corr_47: 1.61703104e-07 + art_stat_corr_48: 1.25190396e-06 + art_stat_corr_49: -4.23697310e-07 + art_stat_corr_50: 4.79971895e-07 + corr_lumi_unc: 9.92160000e+00 +- art_stat_corr_1: 4.92634501e+00 + art_stat_corr_2: -1.82473971e+00 + art_stat_corr_3: -5.92229673e-01 + art_stat_corr_4: 5.97603700e-01 + art_stat_corr_5: -1.88926026e-01 + art_stat_corr_6: 7.23592112e-01 + art_stat_corr_7: 1.13041230e-01 + art_stat_corr_8: 4.61391343e-01 + art_stat_corr_9: -4.10411498e-01 + art_stat_corr_10: -2.02830940e-01 + art_stat_corr_11: 5.37899738e-01 + art_stat_corr_12: -3.63516523e-01 + art_stat_corr_13: -9.78562691e-02 + art_stat_corr_14: -3.06640444e-01 + art_stat_corr_15: -4.75019287e-01 + art_stat_corr_16: 3.54679716e-01 + art_stat_corr_17: -5.90162311e-01 + art_stat_corr_18: -6.43701252e-01 + art_stat_corr_19: -2.69337097e-01 + art_stat_corr_20: -9.23861489e-01 + art_stat_corr_21: 1.67560272e+00 + art_stat_corr_22: 3.68512952e-01 + art_stat_corr_23: 3.12373768e-02 + art_stat_corr_24: 6.66114108e-01 + art_stat_corr_25: -2.66279521e-01 + art_stat_corr_26: 2.50949229e-02 + art_stat_corr_27: -6.86283671e-02 + art_stat_corr_28: -2.27509582e-02 + art_stat_corr_29: 6.39655150e-02 + art_stat_corr_30: -2.80524342e-02 + art_stat_corr_31: 1.01919419e-01 + art_stat_corr_32: 7.83475629e-03 + art_stat_corr_33: 2.41052134e-03 + art_stat_corr_34: -1.53239363e-02 + art_stat_corr_35: 5.60977095e-02 + art_stat_corr_36: -1.76841404e-03 + art_stat_corr_37: -2.30580846e-03 + art_stat_corr_38: 6.35157811e-04 + art_stat_corr_39: 7.44963309e-03 + art_stat_corr_40: 1.13350910e-02 + art_stat_corr_41: 3.91724650e-03 + art_stat_corr_42: 3.48402900e-03 + art_stat_corr_43: 2.34910313e-03 + art_stat_corr_44: 1.67778018e-03 + art_stat_corr_45: 2.28929836e-04 + art_stat_corr_46: -3.42117001e-06 + art_stat_corr_47: 2.86280233e-06 + art_stat_corr_48: -1.46906863e-06 + art_stat_corr_49: -2.99234202e-06 + art_stat_corr_50: -2.08617553e-06 + corr_lumi_unc: 4.59160000e+00 +- art_stat_corr_1: 2.49710792e+00 + art_stat_corr_2: -1.03272994e+00 + art_stat_corr_3: -1.84923423e-01 + art_stat_corr_4: 3.45118110e-01 + art_stat_corr_5: -1.12138639e-01 + art_stat_corr_6: 3.19562987e-01 + art_stat_corr_7: 1.03228886e-01 + art_stat_corr_8: 2.70960656e-01 + art_stat_corr_9: -2.29141433e-01 + art_stat_corr_10: -1.32796051e-01 + art_stat_corr_11: 2.92944356e-01 + art_stat_corr_12: -2.00489967e-01 + art_stat_corr_13: -1.99180965e-02 + art_stat_corr_14: -1.74568028e-01 + art_stat_corr_15: -3.92539561e-01 + art_stat_corr_16: 1.17286349e-01 + art_stat_corr_17: -2.03489132e-01 + art_stat_corr_18: -2.61347105e-01 + art_stat_corr_19: -3.49777560e-02 + art_stat_corr_20: -3.06547817e-01 + art_stat_corr_21: 2.60087808e-01 + art_stat_corr_22: -1.60412634e-02 + art_stat_corr_23: -4.32925257e-02 + art_stat_corr_24: -2.42475021e-01 + art_stat_corr_25: 1.52039078e+00 + art_stat_corr_26: -1.79303266e-01 + art_stat_corr_27: 5.75801268e-03 + art_stat_corr_28: -1.10141501e-01 + art_stat_corr_29: 1.59873755e-01 + art_stat_corr_30: 1.10385195e-02 + art_stat_corr_31: 5.30581354e-03 + art_stat_corr_32: -3.67651908e-02 + art_stat_corr_33: 2.51743859e-02 + art_stat_corr_34: -4.53938828e-02 + art_stat_corr_35: 3.93777213e-02 + art_stat_corr_36: 6.84475469e-03 + art_stat_corr_37: -3.96377146e-03 + art_stat_corr_38: -9.68223246e-04 + art_stat_corr_39: 4.53275439e-03 + art_stat_corr_40: 1.30825579e-02 + art_stat_corr_41: 5.35420914e-03 + art_stat_corr_42: 1.39507253e-03 + art_stat_corr_43: 7.85503843e-04 + art_stat_corr_44: 1.19061206e-03 + art_stat_corr_45: -2.49363943e-03 + art_stat_corr_46: -3.22228818e-06 + art_stat_corr_47: 1.28736334e-06 + art_stat_corr_48: 2.85361287e-07 + art_stat_corr_49: 1.18014077e-06 + art_stat_corr_50: -3.18570446e-07 + corr_lumi_unc: 2.35274000e+00 +- art_stat_corr_1: 1.32262481e+00 + art_stat_corr_2: -5.51339378e-01 + art_stat_corr_3: -1.77382341e-01 + art_stat_corr_4: 1.96642481e-01 + art_stat_corr_5: -7.68668094e-02 + art_stat_corr_6: 2.15776308e-01 + art_stat_corr_7: 5.53097738e-02 + art_stat_corr_8: 1.82437956e-01 + art_stat_corr_9: -9.06690631e-02 + art_stat_corr_10: -6.40496696e-02 + art_stat_corr_11: 1.30357286e-01 + art_stat_corr_12: -1.04006739e-01 + art_stat_corr_13: -2.62162049e-02 + art_stat_corr_14: -1.36322319e-01 + art_stat_corr_15: -1.95449938e-01 + art_stat_corr_16: 6.43471011e-02 + art_stat_corr_17: -1.11772187e-01 + art_stat_corr_18: -1.07459944e-01 + art_stat_corr_19: -1.26976888e-02 + art_stat_corr_20: -1.29183620e-01 + art_stat_corr_21: 1.81865815e-01 + art_stat_corr_22: -9.27180036e-03 + art_stat_corr_23: -3.54010077e-03 + art_stat_corr_24: 4.08151839e-03 + art_stat_corr_25: -2.59761612e-02 + art_stat_corr_26: 3.68639903e-02 + art_stat_corr_27: 1.27051471e-01 + art_stat_corr_28: 3.13855785e-02 + art_stat_corr_29: -1.16872107e-01 + art_stat_corr_30: -2.84581274e-02 + art_stat_corr_31: -9.97437806e-01 + art_stat_corr_32: -1.36044717e-01 + art_stat_corr_33: 5.39535113e-02 + art_stat_corr_34: -1.18039695e-01 + art_stat_corr_35: -1.18829514e-01 + art_stat_corr_36: -1.89477682e-02 + art_stat_corr_37: -1.46368760e-02 + art_stat_corr_38: -2.23109153e-04 + art_stat_corr_39: 1.12447732e-02 + art_stat_corr_40: 1.25472642e-02 + art_stat_corr_41: 7.79768377e-03 + art_stat_corr_42: -2.06083780e-03 + art_stat_corr_43: 2.53703373e-03 + art_stat_corr_44: -7.88020541e-04 + art_stat_corr_45: 2.05102926e-03 + art_stat_corr_46: -7.26085263e-06 + art_stat_corr_47: 6.63590758e-06 + art_stat_corr_48: 4.03577913e-07 + art_stat_corr_49: -9.54980047e-06 + art_stat_corr_50: -2.56940603e-06 + corr_lumi_unc: 1.2324 +- art_stat_corr_1: 7.83514688e-01 + art_stat_corr_2: -3.15571898e-01 + art_stat_corr_3: -7.04790045e-02 + art_stat_corr_4: 1.09904197e-01 + art_stat_corr_5: -4.16878644e-02 + art_stat_corr_6: 1.43773164e-01 + art_stat_corr_7: -5.39633407e-03 + art_stat_corr_8: 6.12805909e-02 + art_stat_corr_9: 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art_stat_corr_4: -2.51436044e+00 + art_stat_corr_5: 1.16303861e+00 + art_stat_corr_6: -1.23103163e+01 + art_stat_corr_7: 8.08002883e+00 + art_stat_corr_8: 1.03626849e+00 + art_stat_corr_9: -6.14928141e-01 + art_stat_corr_10: -1.55029139e+00 + art_stat_corr_11: 5.80237587e-01 + art_stat_corr_12: -3.11658386e-01 + art_stat_corr_13: -2.25287016e-01 + art_stat_corr_14: -2.34401765e-01 + art_stat_corr_15: 2.82243284e-02 + art_stat_corr_16: 2.61228062e-02 + art_stat_corr_17: -9.60287350e-02 + art_stat_corr_18: -4.38778300e-02 + art_stat_corr_19: -9.76287846e-02 + art_stat_corr_20: 3.13761816e-02 + art_stat_corr_21: 1.37734846e-02 + art_stat_corr_22: 9.89671638e-03 + art_stat_corr_23: 1.07295544e-02 + art_stat_corr_24: -7.79991596e-03 + art_stat_corr_25: -5.14862707e-03 + art_stat_corr_26: -5.57067398e-03 + art_stat_corr_27: -5.17901659e-03 + art_stat_corr_28: 4.02479836e-03 + art_stat_corr_29: -2.24850695e-03 + art_stat_corr_30: 1.21537942e-02 + art_stat_corr_31: -1.59546265e-03 + art_stat_corr_32: 1.77368382e-03 + art_stat_corr_33: 2.27300698e-03 + art_stat_corr_34: 2.47859782e-03 + art_stat_corr_35: -2.94268163e-03 + art_stat_corr_36: 2.09559381e-03 + art_stat_corr_37: -3.57412282e-04 + art_stat_corr_38: -7.09909831e-04 + art_stat_corr_39: -4.25362342e-05 + art_stat_corr_40: -3.03161402e-04 + art_stat_corr_41: -1.25716193e-04 + art_stat_corr_42: -2.24336371e-04 + art_stat_corr_43: -1.17730836e-04 + art_stat_corr_44: 2.70364523e-04 + art_stat_corr_45: -7.63782069e-05 + art_stat_corr_46: 1.00888276e-07 + art_stat_corr_47: -2.39309146e-07 + art_stat_corr_48: 4.36391590e-07 + art_stat_corr_49: -7.70046657e-08 + art_stat_corr_50: -4.63619099e-07 + corr_lumi_unc: 75.842 + uncorr_mc_unc: 29.17 +- art_stat_corr_1: 2.95862277e+01 + art_stat_corr_2: -6.15149652e+00 + art_stat_corr_3: 6.03574682e+00 + art_stat_corr_4: -1.16778997e+00 + art_stat_corr_5: 7.05137276e-01 + art_stat_corr_6: -2.24731282e+00 + art_stat_corr_7: -4.72668827e-01 + art_stat_corr_8: -2.36325099e+00 + art_stat_corr_9: -3.06446919e-02 + art_stat_corr_10: 4.74392696e+00 + art_stat_corr_11: -6.75849471e-01 + art_stat_corr_12: 3.13372290e+00 + art_stat_corr_13: 2.28976887e+00 + art_stat_corr_14: -7.68714139e-01 + art_stat_corr_15: -8.61957146e-01 + art_stat_corr_16: -1.08331390e+00 + art_stat_corr_17: -3.10349303e-01 + art_stat_corr_18: -4.71780716e-02 + art_stat_corr_19: 1.32643162e-02 + art_stat_corr_20: 6.14803671e-02 + art_stat_corr_21: 1.58410532e-01 + art_stat_corr_22: -3.28161747e-02 + art_stat_corr_23: 9.34653244e-03 + art_stat_corr_24: 1.86118657e-02 + art_stat_corr_25: 8.74570263e-03 + art_stat_corr_26: -3.07285738e-02 + art_stat_corr_27: 2.61824422e-02 + art_stat_corr_28: -3.58277651e-03 + art_stat_corr_29: 2.05291266e-03 + art_stat_corr_30: -8.68857611e-03 + art_stat_corr_31: -3.34901298e-03 + art_stat_corr_32: 4.81251704e-03 + art_stat_corr_33: -3.73171163e-03 + art_stat_corr_34: 1.87836013e-03 + art_stat_corr_35: -2.75830068e-03 + art_stat_corr_36: -6.18744833e-04 + art_stat_corr_37: 2.01603426e-03 + art_stat_corr_38: -3.45654179e-04 + art_stat_corr_39: -6.43536372e-04 + art_stat_corr_40: -1.14356252e-03 + art_stat_corr_41: -4.96241063e-04 + art_stat_corr_42: -2.10219149e-04 + art_stat_corr_43: -1.85773453e-04 + art_stat_corr_44: -7.75613860e-04 + art_stat_corr_45: -3.20096995e-04 + art_stat_corr_46: 3.08254585e-07 + art_stat_corr_47: -2.28454870e-07 + art_stat_corr_48: 7.68050084e-07 + art_stat_corr_49: 8.33020604e-07 + art_stat_corr_50: -3.65043561e-07 + corr_lumi_unc: 2.79240000e+01 + uncorr_mc_unc: 10.74 +- art_stat_corr_1: 1.25754497e+01 + art_stat_corr_2: -3.27859884e+00 + art_stat_corr_3: 2.56053354e+00 + art_stat_corr_4: -4.40734980e-01 + art_stat_corr_5: 3.97569119e-01 + art_stat_corr_6: -9.08547829e-01 + art_stat_corr_7: -7.76883610e-02 + art_stat_corr_8: -1.10467577e+00 + art_stat_corr_9: 1.67510882e-01 + art_stat_corr_10: 1.77823430e+00 + art_stat_corr_11: -1.49921809e-01 + art_stat_corr_12: 2.24993463e-01 + art_stat_corr_13: -1.11396269e-01 + art_stat_corr_14: 2.16361193e-01 + art_stat_corr_15: 7.99221573e-01 + art_stat_corr_16: 2.06220313e+00 + art_stat_corr_17: 1.71345852e+00 + art_stat_corr_18: -7.67729966e-01 + art_stat_corr_19: 1.23156181e+00 + art_stat_corr_20: 3.59306058e-01 + art_stat_corr_21: 5.18955206e-01 + art_stat_corr_22: -2.57128930e-01 + art_stat_corr_23: -2.78265649e-02 + art_stat_corr_24: 3.56554012e-03 + art_stat_corr_25: 2.09359885e-02 + art_stat_corr_26: -1.32622671e-01 + art_stat_corr_27: 6.30316847e-02 + art_stat_corr_28: -2.78508774e-03 + art_stat_corr_29: -1.25818008e-02 + art_stat_corr_30: -6.65940882e-02 + art_stat_corr_31: -5.84304777e-03 + art_stat_corr_32: 3.03699661e-03 + art_stat_corr_33: -1.19388221e-02 + art_stat_corr_34: 1.08854319e-02 + art_stat_corr_35: 1.04557213e-04 + art_stat_corr_36: -9.71468345e-03 + art_stat_corr_37: 6.61815815e-03 + art_stat_corr_38: -1.75387985e-03 + art_stat_corr_39: -8.15911205e-04 + art_stat_corr_40: -1.39389172e-03 + art_stat_corr_41: -1.07151880e-03 + art_stat_corr_42: 1.90292244e-03 + art_stat_corr_43: 9.50935940e-04 + art_stat_corr_44: -3.15074235e-03 + art_stat_corr_45: -3.59922784e-04 + art_stat_corr_46: -5.22948788e-07 + art_stat_corr_47: -1.13040456e-07 + art_stat_corr_48: -2.46493384e-06 + art_stat_corr_49: 3.04204473e-06 + art_stat_corr_50: -6.26485024e-06 + corr_lumi_unc: 1.19730000e+01 + uncorr_mc_unc: 4.605 +- art_stat_corr_1: 6.01404877e+00 + art_stat_corr_2: -2.05617652e+00 + art_stat_corr_3: 1.66510244e+00 + art_stat_corr_4: -2.27245993e-01 + art_stat_corr_5: 7.99254468e-02 + art_stat_corr_6: -5.03024674e-01 + art_stat_corr_7: -9.45189521e-02 + art_stat_corr_8: -5.14419865e-01 + art_stat_corr_9: 5.54362924e-02 + art_stat_corr_10: 9.63421244e-01 + art_stat_corr_11: 2.67129841e-03 + art_stat_corr_12: 5.43279165e-02 + art_stat_corr_13: 7.82831221e-02 + art_stat_corr_14: 4.82293592e-02 + art_stat_corr_15: 2.58840090e-01 + art_stat_corr_16: 6.96174669e-01 + art_stat_corr_17: 3.32711680e-01 + art_stat_corr_18: 3.60850890e-02 + art_stat_corr_19: 3.27981467e-03 + art_stat_corr_20: -1.17238974e+00 + art_stat_corr_21: -8.72188109e-01 + art_stat_corr_22: 8.96308985e-01 + art_stat_corr_23: -1.18195904e+00 + art_stat_corr_24: 1.46014186e-01 + art_stat_corr_25: -3.68640085e-02 + art_stat_corr_26: -1.32769567e-01 + art_stat_corr_27: 6.60634227e-02 + art_stat_corr_28: -4.43366122e-02 + art_stat_corr_29: -1.15205146e-02 + art_stat_corr_30: -7.61003864e-02 + art_stat_corr_31: -1.07431147e-02 + art_stat_corr_32: 1.92873902e-02 + art_stat_corr_33: -2.76914610e-02 + art_stat_corr_34: 1.29760702e-02 + art_stat_corr_35: -3.70802479e-03 + art_stat_corr_36: -1.06477397e-02 + art_stat_corr_37: 8.44897153e-03 + art_stat_corr_38: -1.20079012e-03 + art_stat_corr_39: -3.56837376e-03 + art_stat_corr_40: -1.69463385e-03 + art_stat_corr_41: -1.33831903e-03 + art_stat_corr_42: -4.48651114e-04 + art_stat_corr_43: -7.70350519e-04 + art_stat_corr_44: -4.15855001e-03 + art_stat_corr_45: -2.32740290e-03 + art_stat_corr_46: 2.91468634e-09 + art_stat_corr_47: 7.25793583e-08 + art_stat_corr_48: -2.82223902e-06 + art_stat_corr_49: 4.37370519e-06 + art_stat_corr_50: -5.63464644e-06 + corr_lumi_unc: 5.7876 + uncorr_mc_unc: 2.226 +- art_stat_corr_1: 2.97621388e+00 + art_stat_corr_2: -1.08288648e+00 + art_stat_corr_3: 8.54388457e-01 + art_stat_corr_4: -1.46263555e-01 + art_stat_corr_5: 6.83999700e-02 + art_stat_corr_6: -2.34417305e-01 + art_stat_corr_7: -1.18009949e-01 + art_stat_corr_8: -2.53113600e-01 + art_stat_corr_9: 2.52830769e-02 + art_stat_corr_10: 5.26222918e-01 + art_stat_corr_11: -1.74843404e-02 + art_stat_corr_12: 4.16223918e-02 + art_stat_corr_13: 4.62862409e-02 + art_stat_corr_14: 1.12939309e-02 + art_stat_corr_15: 1.43207973e-01 + art_stat_corr_16: 3.34981676e-01 + art_stat_corr_17: 1.55575129e-01 + art_stat_corr_18: 1.52309126e-02 + art_stat_corr_19: 2.06259774e-03 + art_stat_corr_20: -1.29929532e-01 + art_stat_corr_21: -9.44295554e-02 + art_stat_corr_22: 3.03127335e-02 + art_stat_corr_23: 4.71820356e-02 + art_stat_corr_24: -1.39195242e-01 + art_stat_corr_25: 5.38572253e-02 + art_stat_corr_26: 7.30884170e-01 + art_stat_corr_27: -1.03001194e+00 + art_stat_corr_28: -5.30067604e-01 + art_stat_corr_29: -3.93674658e-02 + art_stat_corr_30: -3.50950794e-02 + art_stat_corr_31: -6.55645702e-02 + art_stat_corr_32: -6.88165590e-02 + art_stat_corr_33: -3.81787242e-02 + art_stat_corr_34: 1.73254500e-02 + art_stat_corr_35: -1.06603613e-03 + art_stat_corr_36: -2.24030246e-02 + art_stat_corr_37: 7.07774594e-03 + art_stat_corr_38: 3.07537985e-03 + art_stat_corr_39: -3.90734991e-03 + art_stat_corr_40: -3.08259424e-03 + art_stat_corr_41: -1.24495780e-03 + art_stat_corr_42: -9.15918106e-04 + art_stat_corr_43: 5.86445044e-04 + art_stat_corr_44: -4.61932155e-03 + art_stat_corr_45: -8.38876015e-04 + art_stat_corr_46: -4.15866924e-07 + art_stat_corr_47: -3.28195484e-06 + art_stat_corr_48: -1.21910353e-06 + art_stat_corr_49: 7.67752177e-06 + art_stat_corr_50: -4.76503551e-06 + 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1.50461947e-02 + art_stat_corr_28: 1.14892682e-01 + art_stat_corr_29: 3.44263409e-02 + art_stat_corr_30: 6.77816947e-01 + art_stat_corr_31: 1.10043788e-01 + art_stat_corr_32: -6.79590750e-01 + art_stat_corr_33: -1.15881182e-01 + art_stat_corr_34: -2.76607945e-01 + art_stat_corr_35: 4.10710908e-02 + art_stat_corr_36: -2.70326410e-02 + art_stat_corr_37: -1.56756000e-02 + art_stat_corr_38: 1.21075883e-03 + art_stat_corr_39: -3.38359902e-03 + art_stat_corr_40: -1.01891329e-04 + art_stat_corr_41: -3.94105206e-03 + art_stat_corr_42: 8.07854424e-03 + art_stat_corr_43: 5.48456552e-03 + art_stat_corr_44: -9.52068939e-03 + art_stat_corr_45: -7.39843051e-03 + art_stat_corr_46: -6.06026828e-07 + art_stat_corr_47: 2.70369067e-06 + art_stat_corr_48: -2.03490568e-07 + art_stat_corr_49: 9.26002490e-06 + art_stat_corr_50: -1.38700204e-05 + corr_lumi_unc: 1.60784 + uncorr_mc_unc: 0.6184 +- art_stat_corr_1: 8.15677131e-01 + art_stat_corr_2: -2.68207227e-01 + art_stat_corr_3: 1.93559468e-01 + 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art_stat_corr_32: 3.95427344e-02 + art_stat_corr_33: 2.79217032e-02 + art_stat_corr_34: -1.41559574e-02 + art_stat_corr_35: -2.69647509e-02 + art_stat_corr_36: 2.65520353e-01 + art_stat_corr_37: -4.25455915e-01 + art_stat_corr_38: 2.34395731e-01 + art_stat_corr_39: -7.65386665e-02 + art_stat_corr_40: 1.58557778e-02 + art_stat_corr_41: 5.06722123e-03 + art_stat_corr_42: 2.81547490e-02 + art_stat_corr_43: 3.66269112e-03 + art_stat_corr_44: 1.14614993e-02 + art_stat_corr_45: 4.06864464e-02 + art_stat_corr_46: -2.18094217e-06 + art_stat_corr_47: 7.70178161e-06 + art_stat_corr_48: -6.65135230e-06 + art_stat_corr_49: 9.70601532e-06 + art_stat_corr_50: -2.99835631e-05 + corr_lumi_unc: 0.78494 + uncorr_mc_unc: 0.3019 +- art_stat_corr_1: 3.65769914e-01 + art_stat_corr_2: -1.04328473e-01 + art_stat_corr_3: 7.81045509e-02 + art_stat_corr_4: -2.14736824e-02 + art_stat_corr_5: 2.24578238e-02 + art_stat_corr_6: -2.58665307e-02 + art_stat_corr_7: -1.51431304e-02 + art_stat_corr_8: -4.88646144e-02 + art_stat_corr_9: 1.28827481e-02 + art_stat_corr_10: 8.17322804e-02 + art_stat_corr_11: -9.52388564e-03 + art_stat_corr_12: 1.01309011e-02 + art_stat_corr_13: -2.05380904e-03 + art_stat_corr_14: 8.28396718e-03 + art_stat_corr_15: 2.03503085e-02 + art_stat_corr_16: 5.81700814e-02 + art_stat_corr_17: 1.46256507e-02 + art_stat_corr_18: -4.17035852e-03 + art_stat_corr_19: -9.07265875e-03 + art_stat_corr_20: -2.01374959e-02 + art_stat_corr_21: -2.07688830e-02 + art_stat_corr_22: 1.59795577e-02 + art_stat_corr_23: 4.61798215e-03 + art_stat_corr_24: 3.47341034e-03 + art_stat_corr_25: 7.37417451e-03 + art_stat_corr_26: 1.28061789e-02 + art_stat_corr_27: -7.79877144e-03 + art_stat_corr_28: 8.61308693e-03 + art_stat_corr_29: 6.19889823e-03 + art_stat_corr_30: 3.43314086e-02 + art_stat_corr_31: 1.16971873e-03 + art_stat_corr_32: -1.91084562e-02 + art_stat_corr_33: 6.02343672e-03 + art_stat_corr_34: -4.26402860e-03 + art_stat_corr_35: 1.91670516e-04 + art_stat_corr_36: 9.95829846e-03 + art_stat_corr_37: 6.31649802e-02 + art_stat_corr_38: -2.96242275e-02 + art_stat_corr_39: 1.62661023e-02 + art_stat_corr_40: -9.12605989e-03 + art_stat_corr_41: 6.72587476e-03 + art_stat_corr_42: -3.91799228e-03 + art_stat_corr_43: -2.99092980e-02 + art_stat_corr_44: 2.31642062e-01 + art_stat_corr_45: 2.85144656e-01 + art_stat_corr_46: 2.72399253e-06 + art_stat_corr_47: 4.54567962e-06 + art_stat_corr_48: -3.19188531e-05 + art_stat_corr_49: -3.35832380e-05 + art_stat_corr_50: 8.02771028e-06 + corr_lumi_unc: 0.3523 + uncorr_mc_unc: 1.35500000e-01 +- art_stat_corr_1: 1.67895730e-02 + art_stat_corr_2: -4.73715840e-03 + art_stat_corr_3: 3.16646401e-03 + art_stat_corr_4: -1.09292851e-03 + art_stat_corr_5: 9.26548302e-04 + art_stat_corr_6: -1.76321529e-03 + art_stat_corr_7: -2.77601714e-04 + art_stat_corr_8: -2.16690904e-03 + art_stat_corr_9: 8.79952366e-04 + art_stat_corr_10: 3.37500708e-03 + art_stat_corr_11: 1.51461707e-05 + art_stat_corr_12: 1.88902016e-04 + art_stat_corr_13: 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art_stat_corr_18: 1.95539765e-03 + art_stat_corr_19: 7.71596124e-03 + art_stat_corr_20: -6.60870041e-03 + art_stat_corr_21: -8.55030347e-03 + art_stat_corr_22: -8.45550437e-03 + art_stat_corr_23: 3.52968444e-03 + art_stat_corr_24: 2.69349136e-03 + art_stat_corr_25: -1.16754029e-03 + art_stat_corr_26: 2.68319771e-03 + art_stat_corr_27: -1.06330198e-03 + art_stat_corr_28: -1.41585042e-04 + art_stat_corr_29: -1.81009061e-04 + art_stat_corr_30: 4.90150873e-04 + art_stat_corr_31: 7.21849555e-04 + art_stat_corr_32: -9.73019862e-05 + art_stat_corr_33: -9.79829910e-04 + art_stat_corr_34: 1.15559739e-04 + art_stat_corr_35: 8.95220667e-04 + art_stat_corr_36: 2.45431296e-04 + art_stat_corr_37: 3.61192460e-04 + art_stat_corr_38: 4.00569656e-06 + art_stat_corr_39: 8.48779655e-06 + art_stat_corr_40: 2.10552576e-04 + art_stat_corr_41: 1.12067425e-04 + art_stat_corr_42: 6.44673733e-05 + art_stat_corr_43: 2.34195261e-05 + art_stat_corr_44: 6.39557232e-06 + art_stat_corr_45: 6.20857771e-05 + art_stat_corr_46: -1.11351606e-07 + art_stat_corr_47: -1.58017105e-07 + art_stat_corr_48: -3.60982223e-08 + art_stat_corr_49: 1.70394351e-08 + art_stat_corr_50: 2.79179125e-07 + corr_lumi_unc: 2.56412000e+02 + uncorr_mc_unc: 98.62 +- art_stat_corr_1: 7.99882060e+01 + art_stat_corr_2: -1.17816394e+01 + art_stat_corr_3: 1.00137246e+01 + art_stat_corr_4: -3.03427510e-03 + art_stat_corr_5: -8.11879227e-01 + art_stat_corr_6: -5.35183747e-02 + art_stat_corr_7: -4.12955308e+00 + art_stat_corr_8: -6.81703197e+00 + art_stat_corr_9: -5.31427992e-01 + art_stat_corr_10: -4.70567017e+00 + art_stat_corr_11: -3.96628232e-01 + art_stat_corr_12: -8.49542036e-02 + art_stat_corr_13: 4.34517173e-02 + art_stat_corr_14: 8.01397068e-02 + art_stat_corr_15: -5.70767137e-02 + art_stat_corr_16: -1.09649495e-01 + art_stat_corr_17: -5.38707856e-02 + art_stat_corr_18: -2.80092485e-03 + art_stat_corr_19: 8.69351726e-03 + art_stat_corr_20: 2.17653327e-02 + art_stat_corr_21: 1.69410763e-02 + art_stat_corr_22: -1.53024092e-02 + art_stat_corr_23: -1.04543859e-02 + art_stat_corr_24: -2.47401002e-03 + art_stat_corr_25: -4.37376653e-03 + art_stat_corr_26: -1.75295578e-03 + art_stat_corr_27: 4.00823900e-03 + art_stat_corr_28: -2.34029062e-03 + art_stat_corr_29: -3.79291091e-03 + art_stat_corr_30: 2.52933794e-03 + art_stat_corr_31: -2.02019727e-03 + art_stat_corr_32: 2.36279929e-03 + art_stat_corr_33: -1.06334846e-03 + art_stat_corr_34: -8.79593951e-04 + art_stat_corr_35: -4.26074032e-04 + art_stat_corr_36: 8.42999483e-04 + art_stat_corr_37: -5.03885577e-05 + art_stat_corr_38: 5.63555066e-04 + art_stat_corr_39: -5.79418382e-04 + art_stat_corr_40: -4.92819677e-04 + art_stat_corr_41: -3.90141865e-05 + art_stat_corr_42: -3.00480231e-04 + art_stat_corr_43: -1.04372614e-04 + art_stat_corr_44: 1.95409054e-04 + art_stat_corr_45: 3.05233453e-04 + art_stat_corr_46: 1.72551175e-07 + art_stat_corr_47: -3.67611848e-08 + art_stat_corr_48: 3.05907408e-07 + art_stat_corr_49: 1.79141778e-07 + art_stat_corr_50: 9.90702153e-07 + corr_lumi_unc: 74.438 + uncorr_mc_unc: 28.63 +- art_stat_corr_1: 2.88755506e+01 + art_stat_corr_2: -7.73862871e+00 + art_stat_corr_3: 4.94600525e+00 + art_stat_corr_4: -4.18412964e-01 + art_stat_corr_5: -2.78799872e-01 + art_stat_corr_6: -4.76197246e-01 + art_stat_corr_7: -6.73536828e-01 + art_stat_corr_8: -7.97165711e-01 + art_stat_corr_9: 6.90378931e-02 + art_stat_corr_10: 3.60479660e+00 + art_stat_corr_11: 2.84649241e-01 + art_stat_corr_12: -1.26719825e+00 + art_stat_corr_13: -3.99928955e+00 + art_stat_corr_14: 1.97901975e+00 + art_stat_corr_15: -3.37274036e-01 + art_stat_corr_16: -1.06970687e+00 + art_stat_corr_17: -1.24022022e-01 + art_stat_corr_18: -2.71205021e-02 + art_stat_corr_19: -5.23389280e-02 + art_stat_corr_20: 7.16722502e-02 + art_stat_corr_21: 5.66440554e-02 + art_stat_corr_22: -2.11378332e-02 + art_stat_corr_23: -3.24809363e-02 + art_stat_corr_24: 1.82573275e-03 + art_stat_corr_25: 2.32568573e-03 + art_stat_corr_26: -2.22912578e-02 + art_stat_corr_27: 4.29141845e-03 + art_stat_corr_28: -7.80098231e-03 + art_stat_corr_29: -1.23080406e-02 + art_stat_corr_30: -6.92203685e-03 + art_stat_corr_31: -2.57747482e-03 + art_stat_corr_32: 1.35805183e-03 + art_stat_corr_33: -4.21146984e-03 + art_stat_corr_34: 4.65039156e-03 + art_stat_corr_35: -9.75662734e-04 + art_stat_corr_36: -1.80016984e-03 + art_stat_corr_37: 1.74626342e-03 + art_stat_corr_38: -1.07041821e-04 + art_stat_corr_39: -1.12098547e-03 + art_stat_corr_40: 4.44184300e-04 + art_stat_corr_41: -7.42065941e-05 + art_stat_corr_42: -2.14285844e-04 + art_stat_corr_43: -3.81157468e-04 + art_stat_corr_44: -5.13469896e-04 + art_stat_corr_45: -1.26922910e-04 + art_stat_corr_46: 3.29231733e-07 + art_stat_corr_47: -1.54745864e-07 + art_stat_corr_48: -1.38496663e-06 + art_stat_corr_49: 7.78006262e-08 + art_stat_corr_50: 4.63997689e-07 + corr_lumi_unc: 2.72220000e+01 + uncorr_mc_unc: 10.47 +- art_stat_corr_1: 1.22786504e+01 + art_stat_corr_2: -3.67255248e+00 + art_stat_corr_3: 2.10568381e+00 + art_stat_corr_4: -3.08623302e-01 + art_stat_corr_5: 2.56839253e-02 + art_stat_corr_6: -1.80434204e-01 + art_stat_corr_7: -4.06795255e-01 + art_stat_corr_8: -6.64227744e-01 + art_stat_corr_9: 2.06724184e-01 + art_stat_corr_10: 1.56942631e+00 + art_stat_corr_11: -8.17932064e-02 + art_stat_corr_12: -1.45596619e-01 + art_stat_corr_13: 1.42811081e-01 + art_stat_corr_14: 1.00642701e-01 + art_stat_corr_15: 7.33500419e-01 + art_stat_corr_16: 1.86358301e+00 + art_stat_corr_17: 1.47224124e-01 + art_stat_corr_18: 1.43700515e+00 + art_stat_corr_19: -1.86894933e+00 + art_stat_corr_20: 2.95158305e-01 + art_stat_corr_21: 3.21894472e-01 + art_stat_corr_22: -5.17532751e-03 + art_stat_corr_23: 9.79457998e-02 + art_stat_corr_24: -1.73888968e-02 + art_stat_corr_25: 5.96390155e-02 + art_stat_corr_26: -1.17248037e-01 + art_stat_corr_27: 4.59095164e-02 + art_stat_corr_28: -1.48050370e-02 + art_stat_corr_29: -6.20476465e-03 + art_stat_corr_30: -4.60250784e-02 + art_stat_corr_31: -1.69066204e-02 + art_stat_corr_32: -3.12990348e-03 + art_stat_corr_33: -1.10683405e-02 + art_stat_corr_34: 6.94865214e-03 + art_stat_corr_35: 7.52894141e-03 + art_stat_corr_36: -1.43515480e-02 + art_stat_corr_37: 3.16299229e-03 + art_stat_corr_38: 1.76014869e-04 + art_stat_corr_39: -2.26385512e-03 + art_stat_corr_40: 5.95467831e-04 + art_stat_corr_41: -1.02746380e-04 + art_stat_corr_42: 3.29425512e-03 + art_stat_corr_43: 1.52596506e-03 + art_stat_corr_44: -3.03197173e-03 + art_stat_corr_45: -7.04716027e-04 + art_stat_corr_46: -8.27953828e-07 + art_stat_corr_47: 1.23542794e-06 + art_stat_corr_48: -3.59934926e-06 + art_stat_corr_49: 1.72394109e-06 + art_stat_corr_50: -4.16966757e-06 + corr_lumi_unc: 1.15986000e+01 + uncorr_mc_unc: 4.461 +- art_stat_corr_1: 5.85360238e+00 + art_stat_corr_2: -2.18991679e+00 + art_stat_corr_3: 1.34891767e+00 + art_stat_corr_4: -1.96480167e-01 + art_stat_corr_5: -2.93849576e-02 + art_stat_corr_6: -2.59280216e-01 + art_stat_corr_7: -1.80041480e-01 + art_stat_corr_8: -3.14786935e-01 + art_stat_corr_9: 7.06627532e-02 + art_stat_corr_10: 7.64887566e-01 + art_stat_corr_11: 2.21259945e-02 + art_stat_corr_12: -1.26004389e-01 + art_stat_corr_13: 2.07730110e-02 + art_stat_corr_14: 7.52074574e-02 + art_stat_corr_15: 1.98781231e-01 + art_stat_corr_16: 5.41718338e-01 + art_stat_corr_17: 4.76616887e-02 + art_stat_corr_18: -5.87356764e-02 + art_stat_corr_19: 2.15144026e-01 + art_stat_corr_20: -8.50906968e-01 + art_stat_corr_21: -7.15288848e-01 + art_stat_corr_22: 5.11213993e-01 + art_stat_corr_23: 1.65125118e+00 + art_stat_corr_24: 1.53655630e-01 + art_stat_corr_25: 9.35423876e-03 + art_stat_corr_26: -1.44529425e-01 + art_stat_corr_27: 2.72946463e-02 + art_stat_corr_28: 3.82106588e-02 + art_stat_corr_29: 3.43073610e-02 + art_stat_corr_30: -4.59391156e-02 + art_stat_corr_31: -1.02916713e-02 + art_stat_corr_32: -1.78213646e-03 + art_stat_corr_33: -1.26555995e-02 + art_stat_corr_34: 9.85147298e-03 + art_stat_corr_35: -2.62502397e-03 + art_stat_corr_36: -1.33417745e-02 + art_stat_corr_37: 3.64413544e-03 + art_stat_corr_38: 1.71475524e-03 + art_stat_corr_39: -3.75551919e-03 + art_stat_corr_40: 7.40362399e-04 + art_stat_corr_41: 1.55042284e-03 + art_stat_corr_42: 1.34569575e-03 + art_stat_corr_43: 5.29733109e-04 + art_stat_corr_44: -5.03961353e-03 + art_stat_corr_45: -1.16614410e-03 + art_stat_corr_46: -1.65402970e-06 + art_stat_corr_47: -1.29767668e-06 + art_stat_corr_48: -2.62377531e-06 + art_stat_corr_49: -6.87591263e-07 + art_stat_corr_50: -2.69708587e-06 + corr_lumi_unc: 5.57700000e+00 + uncorr_mc_unc: 2.145 +- art_stat_corr_1: 2.98786245e+00 + art_stat_corr_2: -1.17649199e+00 + art_stat_corr_3: 7.58703140e-01 + art_stat_corr_4: -8.52611061e-02 + art_stat_corr_5: -2.48737605e-04 + art_stat_corr_6: -1.43373880e-01 + art_stat_corr_7: -9.46770401e-02 + art_stat_corr_8: -1.63599608e-01 + art_stat_corr_9: 3.17208853e-02 + art_stat_corr_10: 4.44361931e-01 + art_stat_corr_11: 3.06516176e-02 + art_stat_corr_12: -5.20567954e-02 + art_stat_corr_13: 1.90920777e-03 + art_stat_corr_14: 6.25068613e-03 + art_stat_corr_15: 1.22402933e-01 + art_stat_corr_16: 3.08019478e-01 + art_stat_corr_17: 2.82144224e-02 + art_stat_corr_18: 2.20728302e-02 + art_stat_corr_19: -3.29928362e-03 + art_stat_corr_20: -1.30046499e-01 + art_stat_corr_21: -4.57072670e-02 + art_stat_corr_22: 6.40592830e-03 + art_stat_corr_23: -5.46886647e-02 + art_stat_corr_24: -1.49079268e-02 + art_stat_corr_25: 1.68007459e-01 + art_stat_corr_26: 8.33615262e-01 + art_stat_corr_27: -6.72580762e-03 + art_stat_corr_28: 1.00043405e+00 + art_stat_corr_29: 3.33946583e-01 + art_stat_corr_30: -8.52732036e-02 + art_stat_corr_31: 1.10611096e-02 + art_stat_corr_32: 4.18850566e-02 + art_stat_corr_33: 9.28590813e-02 + art_stat_corr_34: 9.50059371e-03 + art_stat_corr_35: -1.02849563e-02 + art_stat_corr_36: -1.14790821e-02 + art_stat_corr_37: 8.56344865e-03 + art_stat_corr_38: 1.62468095e-03 + art_stat_corr_39: 2.93014198e-05 + art_stat_corr_40: -2.01942036e-03 + 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art_stat_corr_18: -9.40717856e-03 + art_stat_corr_19: 4.21130080e-04 + art_stat_corr_20: -6.74387973e-02 + art_stat_corr_21: -5.29375382e-02 + art_stat_corr_22: 3.21716711e-02 + art_stat_corr_23: 3.42741554e-04 + art_stat_corr_24: 6.52581130e-03 + art_stat_corr_25: -3.52354139e-02 + art_stat_corr_26: 9.78803360e-03 + art_stat_corr_27: -4.56923263e-02 + art_stat_corr_28: -1.05457300e-01 + art_stat_corr_29: -4.94405944e-02 + art_stat_corr_30: 4.69772529e-01 + art_stat_corr_31: 9.88528660e-03 + art_stat_corr_32: 3.27156062e-01 + art_stat_corr_33: 7.77319768e-01 + art_stat_corr_34: -1.32935913e-01 + art_stat_corr_35: -1.34206245e-02 + art_stat_corr_36: -1.56602671e-02 + art_stat_corr_37: 1.60661668e-02 + art_stat_corr_38: -2.40816437e-02 + art_stat_corr_39: 2.97655260e-02 + art_stat_corr_40: 6.30551799e-03 + art_stat_corr_41: -3.84495281e-03 + art_stat_corr_42: 1.00857101e-02 + art_stat_corr_43: 4.34805707e-03 + art_stat_corr_44: -9.83810561e-03 + art_stat_corr_45: -1.84405365e-03 + art_stat_corr_46: -3.64368471e-07 + art_stat_corr_47: 3.26710965e-06 + art_stat_corr_48: -9.97574851e-06 + art_stat_corr_49: 1.17702816e-06 + art_stat_corr_50: -7.25896685e-06 + corr_lumi_unc: 1.51138000e+00 + uncorr_mc_unc: 0.5813 +- art_stat_corr_1: 8.10475375e-01 + art_stat_corr_2: -3.02356397e-01 + art_stat_corr_3: 1.74839663e-01 + art_stat_corr_4: -2.29694941e-02 + art_stat_corr_5: 9.62171838e-03 + art_stat_corr_6: 5.69937235e-03 + art_stat_corr_7: -3.77113511e-02 + art_stat_corr_8: -7.56831165e-02 + art_stat_corr_9: 1.96781998e-02 + art_stat_corr_10: 1.41173966e-01 + art_stat_corr_11: -1.14510739e-02 + art_stat_corr_12: -7.23949292e-03 + art_stat_corr_13: -3.52879689e-04 + art_stat_corr_14: 1.72694886e-02 + art_stat_corr_15: 4.77611654e-02 + art_stat_corr_16: 1.09001588e-01 + art_stat_corr_17: 1.05538895e-02 + art_stat_corr_18: -7.97406403e-04 + art_stat_corr_19: -2.03176341e-02 + art_stat_corr_20: -2.12122989e-02 + art_stat_corr_21: -3.11896753e-02 + art_stat_corr_22: 2.02889873e-02 + art_stat_corr_23: 1.77202621e-02 + art_stat_corr_24: -3.00732666e-03 + art_stat_corr_25: -7.36391770e-03 + art_stat_corr_26: 4.76632863e-02 + art_stat_corr_27: -1.30942702e-02 + art_stat_corr_28: 1.75206002e-03 + art_stat_corr_29: -5.61207621e-03 + art_stat_corr_30: 2.95332869e-02 + art_stat_corr_31: 2.71279232e-03 + art_stat_corr_32: 6.40654689e-03 + art_stat_corr_33: -7.26861345e-02 + art_stat_corr_34: -1.00247479e-02 + art_stat_corr_35: -5.26584571e-02 + art_stat_corr_36: 3.22441147e-01 + art_stat_corr_37: -4.93284619e-02 + art_stat_corr_38: -2.92632293e-01 + art_stat_corr_39: 3.32492538e-01 + art_stat_corr_40: 5.79075001e-03 + art_stat_corr_41: 3.38318887e-03 + art_stat_corr_42: 6.32672135e-03 + art_stat_corr_43: 8.58540808e-03 + art_stat_corr_44: 1.43908677e-02 + art_stat_corr_45: -3.36595684e-02 + art_stat_corr_46: -3.12706620e-06 + art_stat_corr_47: 4.59072941e-06 + art_stat_corr_48: -8.91909910e-06 + art_stat_corr_49: -6.43644909e-06 + art_stat_corr_50: -2.06480484e-05 + corr_lumi_unc: 0.7761 + uncorr_mc_unc: 2.98500000e-01 +- art_stat_corr_1: 3.68225323e-01 + art_stat_corr_2: -1.27448956e-01 + art_stat_corr_3: 8.33813583e-02 + art_stat_corr_4: -5.89274846e-03 + art_stat_corr_5: 1.32400272e-02 + art_stat_corr_6: -6.21254255e-03 + art_stat_corr_7: -1.90247267e-02 + art_stat_corr_8: -4.60816409e-02 + art_stat_corr_9: 1.12298536e-02 + art_stat_corr_10: 7.76482336e-02 + art_stat_corr_11: 3.41070210e-03 + art_stat_corr_12: 2.56758176e-03 + art_stat_corr_13: -3.24602801e-03 + art_stat_corr_14: -1.01719615e-03 + art_stat_corr_15: 2.39768685e-02 + art_stat_corr_16: 6.65955623e-02 + art_stat_corr_17: 4.45956806e-03 + art_stat_corr_18: -2.13267341e-03 + art_stat_corr_19: -1.29856336e-03 + art_stat_corr_20: -1.32670505e-02 + art_stat_corr_21: -3.20490338e-03 + art_stat_corr_22: 1.05060220e-02 + art_stat_corr_23: 8.73806962e-03 + art_stat_corr_24: -3.73731224e-03 + art_stat_corr_25: -6.09322745e-03 + art_stat_corr_26: 1.24853197e-02 + art_stat_corr_27: -8.02732478e-03 + art_stat_corr_28: 7.75846211e-03 + art_stat_corr_29: -6.06993845e-03 + art_stat_corr_30: 3.25183261e-02 + art_stat_corr_31: -2.57682914e-03 + art_stat_corr_32: 8.22343017e-03 + art_stat_corr_33: 1.77364472e-02 + art_stat_corr_34: -1.71631131e-03 + art_stat_corr_35: -1.45010789e-02 + art_stat_corr_36: 5.52333379e-03 + art_stat_corr_37: -1.40297732e-02 + art_stat_corr_38: 2.69726972e-02 + art_stat_corr_39: -5.19059882e-02 + art_stat_corr_40: -2.83345238e-03 + art_stat_corr_41: 2.01201300e-02 + art_stat_corr_42: -1.06453691e-01 + art_stat_corr_43: -4.24466914e-02 + art_stat_corr_44: 2.76634761e-01 + art_stat_corr_45: -2.21665011e-01 + art_stat_corr_46: -5.08040931e-06 + art_stat_corr_47: 4.90146061e-06 + art_stat_corr_48: 2.43904039e-05 + art_stat_corr_49: 3.34445312e-06 + art_stat_corr_50: -1.72090507e-05 + corr_lumi_unc: 0.35776 + uncorr_mc_unc: 0.1376 +- art_stat_corr_1: 1.65918690e-02 + art_stat_corr_2: -5.40338872e-03 + art_stat_corr_3: 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-1.34787890e-01 + art_stat_corr_24: 6.09958852e-02 + art_stat_corr_25: -1.68391518e-02 + art_stat_corr_26: -8.36841206e-02 + art_stat_corr_27: -6.14813524e-02 + art_stat_corr_28: 2.73986707e-03 + art_stat_corr_29: 1.65931944e-02 + art_stat_corr_30: -3.89402271e-02 + art_stat_corr_31: 6.64906910e-03 + art_stat_corr_32: -1.42174548e-02 + art_stat_corr_33: 6.63789724e-03 + art_stat_corr_34: -3.07260109e-03 + art_stat_corr_35: 4.25645483e-03 + art_stat_corr_36: -6.20709833e-03 + art_stat_corr_37: -2.71052361e-03 + art_stat_corr_38: -1.68633057e-03 + art_stat_corr_39: 1.83802772e-03 + art_stat_corr_40: 2.03755097e-04 + art_stat_corr_41: 2.35364931e-04 + art_stat_corr_42: 3.18006869e-03 + art_stat_corr_43: 2.16064118e-03 + art_stat_corr_44: 4.62532588e-04 + art_stat_corr_45: 6.40313550e-04 + art_stat_corr_46: 1.79151339e-07 + art_stat_corr_47: 2.47279136e-06 + art_stat_corr_48: 2.21215659e-06 + art_stat_corr_49: -3.59167621e-06 + art_stat_corr_50: -3.04361732e-06 + corr_lumi_unc: 1.08238000e+01 + uncorr_mc_unc: 4.163 +- art_stat_corr_1: 5.49613544e+00 + art_stat_corr_2: -2.35045531e+00 + art_stat_corr_3: 4.22723225e-01 + art_stat_corr_4: 3.72509884e-02 + art_stat_corr_5: -1.20252413e-01 + art_stat_corr_6: 6.27728426e-02 + art_stat_corr_7: 5.69541503e-02 + art_stat_corr_8: 8.81111376e-02 + art_stat_corr_9: -1.47537467e-01 + art_stat_corr_10: 4.22251762e-01 + art_stat_corr_11: 2.31482186e-01 + art_stat_corr_12: -3.29071579e-01 + art_stat_corr_13: 1.16471607e-01 + art_stat_corr_14: -1.26939461e-01 + art_stat_corr_15: -4.04692503e-02 + art_stat_corr_16: 4.19871526e-01 + art_stat_corr_17: -2.79537978e-01 + art_stat_corr_18: -1.13437081e-01 + art_stat_corr_19: -1.75768189e-01 + art_stat_corr_20: -9.38711759e-01 + art_stat_corr_21: -4.92056372e-01 + art_stat_corr_22: -1.72938783e+00 + art_stat_corr_23: -1.26167248e-01 + art_stat_corr_24: 4.66211934e-01 + art_stat_corr_25: -7.05326868e-02 + art_stat_corr_26: -6.77737187e-02 + art_stat_corr_27: -7.75257301e-03 + art_stat_corr_28: -3.95543881e-02 + art_stat_corr_29: 7.00276521e-02 + art_stat_corr_30: -4.22488162e-02 + art_stat_corr_31: 2.36918693e-02 + art_stat_corr_32: -2.62834080e-02 + art_stat_corr_33: 1.31156642e-02 + art_stat_corr_34: -2.85627704e-03 + art_stat_corr_35: -1.09938783e-02 + art_stat_corr_36: -7.88565402e-03 + art_stat_corr_37: -3.78737669e-03 + art_stat_corr_38: -2.20964731e-03 + art_stat_corr_39: 4.51395134e-03 + art_stat_corr_40: -2.00917852e-04 + art_stat_corr_41: 2.12480140e-03 + art_stat_corr_42: 4.00290695e-03 + art_stat_corr_43: 8.35173696e-04 + art_stat_corr_44: 1.74228552e-03 + art_stat_corr_45: -1.00103401e-03 + art_stat_corr_46: 5.86133256e-08 + art_stat_corr_47: 1.49947048e-06 + art_stat_corr_48: 1.43420056e-06 + art_stat_corr_49: -4.30543964e-06 + art_stat_corr_50: -4.66286945e-06 + corr_lumi_unc: 5.17400000e+00 + uncorr_mc_unc: 1.99 +- art_stat_corr_1: 2.81394347e+00 + art_stat_corr_2: -1.28135515e+00 + art_stat_corr_3: 2.78066022e-01 + art_stat_corr_4: 6.85750633e-02 + art_stat_corr_5: -5.06789587e-02 + art_stat_corr_6: -2.85737116e-02 + art_stat_corr_7: 2.14069821e-02 + art_stat_corr_8: 3.93228570e-02 + art_stat_corr_9: -6.50429675e-02 + art_stat_corr_10: 2.60008655e-01 + art_stat_corr_11: 1.11658354e-01 + art_stat_corr_12: -1.51130396e-01 + art_stat_corr_13: 3.56059827e-03 + art_stat_corr_14: -7.24943513e-02 + art_stat_corr_15: -1.39863124e-03 + art_stat_corr_16: 2.90724165e-01 + art_stat_corr_17: -1.34022399e-01 + art_stat_corr_18: -1.43316211e-02 + art_stat_corr_19: 5.95000571e-02 + art_stat_corr_20: -7.32347429e-02 + art_stat_corr_21: -2.44568970e-02 + art_stat_corr_22: 2.06995956e-05 + art_stat_corr_23: 7.77299890e-02 + art_stat_corr_24: -9.16368427e-02 + art_stat_corr_25: 1.91231506e-02 + art_stat_corr_26: 8.49768518e-01 + art_stat_corr_27: 9.01152745e-01 + art_stat_corr_28: -6.09508483e-01 + art_stat_corr_29: 5.39592387e-02 + art_stat_corr_30: 3.32518042e-02 + art_stat_corr_31: 6.11733570e-02 + art_stat_corr_32: 5.20898641e-02 + art_stat_corr_33: -7.07837979e-02 + art_stat_corr_34: -3.72992418e-02 + art_stat_corr_35: 1.37123793e-02 + art_stat_corr_36: -1.42646694e-02 + art_stat_corr_37: -1.02867961e-03 + art_stat_corr_38: 5.84108292e-03 + art_stat_corr_39: -2.77873478e-03 + art_stat_corr_40: 2.66183715e-03 + art_stat_corr_41: 2.03535314e-03 + art_stat_corr_42: 5.09561472e-03 + art_stat_corr_43: 4.69010172e-04 + art_stat_corr_44: 1.06966560e-03 + art_stat_corr_45: -9.50084683e-05 + art_stat_corr_46: -2.27345891e-08 + art_stat_corr_47: 1.37238437e-06 + art_stat_corr_48: 2.52853007e-06 + art_stat_corr_49: -5.58098141e-06 + art_stat_corr_50: -8.06385697e-06 + corr_lumi_unc: 2.6806 + uncorr_mc_unc: 1.031 +- art_stat_corr_1: 1.47289857e+00 + art_stat_corr_2: -6.75045813e-01 + art_stat_corr_3: 5.83967312e-02 + art_stat_corr_4: 4.47660953e-02 + art_stat_corr_5: 1.84413817e-04 + art_stat_corr_6: 7.95416645e-02 + art_stat_corr_7: -1.80188005e-02 + art_stat_corr_8: -2.74690063e-02 + art_stat_corr_9: -4.82162961e-02 + art_stat_corr_10: 1.89430235e-01 + art_stat_corr_11: 7.48159967e-02 + art_stat_corr_12: -5.53038100e-02 + art_stat_corr_13: 9.15918982e-03 + art_stat_corr_14: -3.36980139e-02 + art_stat_corr_15: 1.15958574e-02 + art_stat_corr_16: 1.92594241e-01 + art_stat_corr_17: -5.16192560e-02 + art_stat_corr_18: -3.94551885e-02 + art_stat_corr_19: 4.93489100e-03 + art_stat_corr_20: -6.38899760e-02 + art_stat_corr_21: -2.03206711e-02 + art_stat_corr_22: -7.02081979e-02 + art_stat_corr_23: -1.41206565e-03 + art_stat_corr_24: -4.33068790e-05 + art_stat_corr_25: 3.78287097e-02 + art_stat_corr_26: -3.86177214e-03 + art_stat_corr_27: -1.15066526e-01 + art_stat_corr_28: 1.24140705e-01 + art_stat_corr_29: -6.90744200e-02 + art_stat_corr_30: 4.75421871e-01 + art_stat_corr_31: -1.21780833e-01 + art_stat_corr_32: 6.22877389e-01 + art_stat_corr_33: -5.13007076e-01 + art_stat_corr_34: -2.44097511e-01 + art_stat_corr_35: 9.86258733e-02 + art_stat_corr_36: -1.77609614e-02 + art_stat_corr_37: 3.23451812e-02 + art_stat_corr_38: 3.77350018e-02 + art_stat_corr_39: 2.78968680e-03 + art_stat_corr_40: 2.02375767e-03 + art_stat_corr_41: 1.52870532e-03 + art_stat_corr_42: 8.30233747e-03 + art_stat_corr_43: 4.33157527e-03 + art_stat_corr_44: -2.08095286e-03 + art_stat_corr_45: 1.36869599e-04 + art_stat_corr_46: -3.36192418e-06 + art_stat_corr_47: 2.24627317e-06 + art_stat_corr_48: -4.84568896e-06 + art_stat_corr_49: 9.26203777e-07 + art_stat_corr_50: -2.01059669e-05 + corr_lumi_unc: 1.40556 + uncorr_mc_unc: 0.5406 +- art_stat_corr_1: 7.78603601e-01 + art_stat_corr_2: -3.53163120e-01 + art_stat_corr_3: 2.27291877e-02 + art_stat_corr_4: 2.92268522e-02 + art_stat_corr_5: 4.82658217e-04 + art_stat_corr_6: 4.37296219e-02 + art_stat_corr_7: -1.48321432e-03 + art_stat_corr_8: -9.46485996e-03 + art_stat_corr_9: 1.03496426e-03 + art_stat_corr_10: 8.35185477e-02 + art_stat_corr_11: 3.99379063e-02 + art_stat_corr_12: -4.10340785e-02 + art_stat_corr_13: 1.10922737e-02 + art_stat_corr_14: -1.07681708e-02 + art_stat_corr_15: 8.06047060e-03 + art_stat_corr_16: 9.63745687e-02 + art_stat_corr_17: -3.69593407e-02 + art_stat_corr_18: -1.64257906e-02 + art_stat_corr_19: -1.48375796e-02 + art_stat_corr_20: -2.51045975e-02 + art_stat_corr_21: -7.90708180e-04 + art_stat_corr_22: -1.30958661e-02 + art_stat_corr_23: 6.56684611e-03 + art_stat_corr_24: -2.46242934e-03 + art_stat_corr_25: -8.45502078e-03 + art_stat_corr_26: 1.70828586e-02 + art_stat_corr_27: 1.01009387e-02 + art_stat_corr_28: -1.23611678e-02 + art_stat_corr_29: -6.00256474e-03 + art_stat_corr_30: 2.99143873e-02 + art_stat_corr_31: -2.07309657e-02 + art_stat_corr_32: -5.82977872e-02 + art_stat_corr_33: 3.28805463e-02 + art_stat_corr_34: 2.57225056e-02 + art_stat_corr_35: -2.83582347e-02 + art_stat_corr_36: 3.39405950e-01 + art_stat_corr_37: 3.47234851e-01 + art_stat_corr_38: 2.77915738e-01 + art_stat_corr_39: 8.27040292e-04 + art_stat_corr_40: 8.58449826e-03 + art_stat_corr_41: 5.87377280e-03 + art_stat_corr_42: -5.43260532e-02 + art_stat_corr_43: 2.03255951e-02 + art_stat_corr_44: -2.65398313e-02 + art_stat_corr_45: -3.82631727e-03 + art_stat_corr_46: -7.53423151e-07 + art_stat_corr_47: 5.72790288e-06 + art_stat_corr_48: -2.00093596e-06 + art_stat_corr_49: -3.96578621e-06 + art_stat_corr_50: -1.85223863e-05 + corr_lumi_unc: 0.7397 + uncorr_mc_unc: 0.2845 +- art_stat_corr_1: 3.72303696e-01 + art_stat_corr_2: -1.63569661e-01 + art_stat_corr_3: 1.22125330e-02 + art_stat_corr_4: 1.12366856e-02 + art_stat_corr_5: -8.66183714e-03 + art_stat_corr_6: 1.36617909e-02 + art_stat_corr_7: 1.15512741e-03 + art_stat_corr_8: -1.29523075e-02 + art_stat_corr_9: -1.19623344e-02 + art_stat_corr_10: 4.85570599e-02 + art_stat_corr_11: 7.83264071e-03 + art_stat_corr_12: -2.36992018e-02 + art_stat_corr_13: 3.06671992e-03 + art_stat_corr_14: -1.35814314e-02 + art_stat_corr_15: 4.13039505e-03 + art_stat_corr_16: 5.04045404e-02 + art_stat_corr_17: -1.29585579e-02 + art_stat_corr_18: 4.94944147e-03 + art_stat_corr_19: -2.06164049e-05 + art_stat_corr_20: -2.04404274e-02 + art_stat_corr_21: 1.07021058e-02 + art_stat_corr_22: -1.46349491e-02 + art_stat_corr_23: 1.68618125e-03 + art_stat_corr_24: 7.17539983e-04 + art_stat_corr_25: 4.71986174e-03 + art_stat_corr_26: 9.60578096e-03 + art_stat_corr_27: 8.41978590e-03 + art_stat_corr_28: 2.12641415e-03 + art_stat_corr_29: -6.37655355e-03 + art_stat_corr_30: 3.38955201e-02 + art_stat_corr_31: 1.23001488e-02 + art_stat_corr_32: 1.95900407e-02 + art_stat_corr_33: -4.53562375e-03 + art_stat_corr_34: -3.69593199e-03 + art_stat_corr_35: -1.59961774e-03 + art_stat_corr_36: -1.54395062e-02 + art_stat_corr_37: -7.26157040e-02 + art_stat_corr_38: -5.56292667e-02 + art_stat_corr_39: -1.70214976e-02 + art_stat_corr_40: 4.01552030e-03 + art_stat_corr_41: 1.08082320e-02 + art_stat_corr_42: -3.86381580e-01 + art_stat_corr_43: 6.21048271e-02 + art_stat_corr_44: -6.78578984e-02 + art_stat_corr_45: 5.98204965e-02 + art_stat_corr_46: -7.92308395e-06 + art_stat_corr_47: 5.97035945e-06 + art_stat_corr_48: -1.52000515e-05 + art_stat_corr_49: 2.77830997e-05 + art_stat_corr_50: 1.78683524e-05 + corr_lumi_unc: 0.35464 + uncorr_mc_unc: 0.1364 +- art_stat_corr_1: 1.52196404e-02 + art_stat_corr_2: -6.47276735e-03 + art_stat_corr_3: -4.02116333e-04 + art_stat_corr_4: 5.08921452e-04 + art_stat_corr_5: 1.30404559e-04 + art_stat_corr_6: 3.02852469e-04 + art_stat_corr_7: 6.98076310e-04 + art_stat_corr_8: 9.43946755e-05 + art_stat_corr_9: -5.98310127e-04 + art_stat_corr_10: 1.47235567e-03 + art_stat_corr_11: 6.46530161e-04 + art_stat_corr_12: -8.59586000e-04 + art_stat_corr_13: 2.14187922e-04 + art_stat_corr_14: -5.99924635e-04 + art_stat_corr_15: -4.50632523e-05 + art_stat_corr_16: 1.91706959e-03 + art_stat_corr_17: -1.14561501e-03 + art_stat_corr_18: -5.58744844e-04 + art_stat_corr_19: 1.71414352e-04 + art_stat_corr_20: -5.30456528e-04 + art_stat_corr_21: -6.61040512e-05 + art_stat_corr_22: -5.53425214e-04 + art_stat_corr_23: 2.04682945e-04 + art_stat_corr_24: 2.49086170e-04 + art_stat_corr_25: -2.03262349e-04 + art_stat_corr_26: 4.60357189e-04 + art_stat_corr_27: 6.10384139e-04 + art_stat_corr_28: -2.50906063e-04 + art_stat_corr_29: 6.97630366e-05 + art_stat_corr_30: 4.27075390e-04 + art_stat_corr_31: -4.16348496e-04 + art_stat_corr_32: 3.30344692e-04 + art_stat_corr_33: -4.13081461e-04 + art_stat_corr_34: -5.38910675e-04 + art_stat_corr_35: -6.20720926e-04 + art_stat_corr_36: 9.49710825e-04 + art_stat_corr_37: 2.64215392e-04 + art_stat_corr_38: 8.97396480e-05 + art_stat_corr_39: 1.26461884e-06 + art_stat_corr_40: -9.14555396e-05 + art_stat_corr_41: -1.76393840e-04 + art_stat_corr_42: 8.61215633e-04 + art_stat_corr_43: -3.48114786e-04 + art_stat_corr_44: 5.54930886e-04 + art_stat_corr_45: -1.88752124e-04 + art_stat_corr_46: -4.32284300e-04 + art_stat_corr_47: 2.51728879e-03 + art_stat_corr_48: -3.47276657e-03 + art_stat_corr_49: 9.75842769e-03 + art_stat_corr_50: 9.32112113e-03 + corr_lumi_unc: 1.43546000e-02 + uncorr_mc_unc: 5.52100000e-03 +- art_stat_corr_1: 1.95750440e+02 + art_stat_corr_2: -7.61359632e+00 + art_stat_corr_3: -1.50311164e+01 + art_stat_corr_4: 3.16504192e-01 + art_stat_corr_5: 4.70548545e+00 + art_stat_corr_6: -6.31351374e+00 + art_stat_corr_7: -7.43859929e+00 + art_stat_corr_8: 4.77922826e-01 + art_stat_corr_9: 3.67479739e-01 + art_stat_corr_10: 1.62187035e-01 + art_stat_corr_11: -1.75569769e-01 + art_stat_corr_12: 2.20187555e-02 + art_stat_corr_13: -4.12897246e-02 + art_stat_corr_14: 4.67203626e-02 + art_stat_corr_15: 2.81031302e-03 + art_stat_corr_16: -4.58532834e-02 + art_stat_corr_17: 3.94263841e-02 + art_stat_corr_18: 2.50245352e-03 + art_stat_corr_19: -2.61707634e-03 + art_stat_corr_20: -7.57115456e-03 + art_stat_corr_21: -5.64235487e-03 + art_stat_corr_22: 8.54147820e-03 + art_stat_corr_23: -3.42153488e-03 + art_stat_corr_24: -3.00616932e-03 + art_stat_corr_25: 2.85342847e-03 + art_stat_corr_26: -1.23859582e-03 + art_stat_corr_27: -1.36637443e-03 + art_stat_corr_28: 1.98980995e-03 + art_stat_corr_29: 5.05274179e-04 + art_stat_corr_30: -2.97730851e-03 + art_stat_corr_31: -1.90115145e-04 + art_stat_corr_32: -2.85208079e-04 + art_stat_corr_33: 1.27692327e-03 + art_stat_corr_34: 1.19265240e-04 + art_stat_corr_35: -2.72159547e-04 + art_stat_corr_36: -2.76904541e-04 + art_stat_corr_37: -2.75510091e-04 + art_stat_corr_38: -3.66486160e-04 + art_stat_corr_39: 1.95046856e-04 + art_stat_corr_40: -5.30499228e-05 + art_stat_corr_41: 2.71623528e-05 + art_stat_corr_42: 1.48413700e-04 + art_stat_corr_43: 3.41639801e-05 + art_stat_corr_44: -7.15288135e-05 + art_stat_corr_45: -1.91970288e-04 + art_stat_corr_46: 2.93049651e-08 + art_stat_corr_47: 2.49952466e-08 + art_stat_corr_48: 1.05872303e-07 + art_stat_corr_49: 1.09231909e-07 + art_stat_corr_50: -4.64603622e-07 + corr_lumi_unc: 179.218 + uncorr_mc_unc: 68.93 +- art_stat_corr_1: 5.42502333e+01 + art_stat_corr_2: -1.16596346e+01 + art_stat_corr_3: -1.20083958e-01 + art_stat_corr_4: 1.84627684e+00 + art_stat_corr_5: -9.49110374e-01 + art_stat_corr_6: 2.56739309e+00 + art_stat_corr_7: 1.37289351e+00 + art_stat_corr_8: 4.36893878e+00 + art_stat_corr_9: -6.76059239e+00 + art_stat_corr_10: -6.83687055e-01 + art_stat_corr_11: -3.85235061e+00 + art_stat_corr_12: 8.63481763e-01 + art_stat_corr_13: -7.61884565e-02 + art_stat_corr_14: 4.44767381e-01 + art_stat_corr_15: 3.06826086e-01 + art_stat_corr_16: -5.12909863e-02 + art_stat_corr_17: 1.02338393e-01 + art_stat_corr_18: 6.87977264e-02 + art_stat_corr_19: 3.18557991e-02 + art_stat_corr_20: 1.08939925e-02 + art_stat_corr_21: -2.43795731e-02 + art_stat_corr_22: 1.65448637e-02 + art_stat_corr_23: -2.64103654e-03 + art_stat_corr_24: 1.22111860e-02 + art_stat_corr_25: -3.96919864e-03 + art_stat_corr_26: 2.03239721e-04 + art_stat_corr_27: -5.17538605e-03 + art_stat_corr_28: 2.38443064e-03 + art_stat_corr_29: 8.20271088e-03 + art_stat_corr_30: 4.91727930e-03 + art_stat_corr_31: 2.19399785e-03 + art_stat_corr_32: -3.07892290e-03 + art_stat_corr_33: 1.66377186e-03 + art_stat_corr_34: -1.71769541e-03 + art_stat_corr_35: 3.80908920e-04 + art_stat_corr_36: 1.27864301e-03 + art_stat_corr_37: -5.39089355e-04 + art_stat_corr_38: 4.89899327e-04 + art_stat_corr_39: -4.04005582e-04 + art_stat_corr_40: 2.58727993e-04 + art_stat_corr_41: -7.81114453e-05 + art_stat_corr_42: 7.27389949e-05 + art_stat_corr_43: 3.31433355e-04 + art_stat_corr_44: 7.04013823e-04 + art_stat_corr_45: -5.46395130e-05 + art_stat_corr_46: 3.24096637e-07 + art_stat_corr_47: -3.22941003e-07 + art_stat_corr_48: 6.96411339e-08 + art_stat_corr_49: -1.01364255e-06 + art_stat_corr_50: 8.99264607e-07 + corr_lumi_unc: 50.258 + uncorr_mc_unc: 1.93300000e+01 +- art_stat_corr_1: 1.99765867e+01 + art_stat_corr_2: -7.18564650e+00 + art_stat_corr_3: 8.64795357e-01 + art_stat_corr_4: 1.04994834e+00 + art_stat_corr_5: -4.34511813e-01 + art_stat_corr_6: 1.49723918e+00 + art_stat_corr_7: -1.99058186e-01 + art_stat_corr_8: 5.58593375e-01 + art_stat_corr_9: -1.06536207e+00 + art_stat_corr_10: 8.50148323e-01 + art_stat_corr_11: 1.82609462e+00 + art_stat_corr_12: -9.88503411e-01 + art_stat_corr_13: -1.09198669e+00 + art_stat_corr_14: -4.63688888e+00 + art_stat_corr_15: 1.25194776e+00 + art_stat_corr_16: -7.76122394e-01 + art_stat_corr_17: 2.69963193e-01 + art_stat_corr_18: 1.90002779e-01 + art_stat_corr_19: 1.01980468e-01 + art_stat_corr_20: 1.02342928e-01 + art_stat_corr_21: -3.49470892e-02 + art_stat_corr_22: 3.52963308e-02 + art_stat_corr_23: -3.21285417e-03 + art_stat_corr_24: 6.19392539e-02 + art_stat_corr_25: -1.94402680e-03 + art_stat_corr_26: -2.15526545e-02 + art_stat_corr_27: -1.05579510e-02 + art_stat_corr_28: -5.37584148e-03 + art_stat_corr_29: 2.58443597e-02 + art_stat_corr_30: -3.75490551e-03 + art_stat_corr_31: 7.68399074e-03 + art_stat_corr_32: -1.57538152e-03 + art_stat_corr_33: 3.07506496e-03 + art_stat_corr_34: -8.32722295e-03 + art_stat_corr_35: -1.61907546e-03 + art_stat_corr_36: 3.71904823e-04 + art_stat_corr_37: -6.29200171e-04 + art_stat_corr_38: 1.99178324e-04 + art_stat_corr_39: 1.32786402e-03 + art_stat_corr_40: -6.89612047e-04 + art_stat_corr_41: -1.28264408e-04 + art_stat_corr_42: 6.21941354e-04 + art_stat_corr_43: 5.99940682e-04 + art_stat_corr_44: 6.90292546e-04 + art_stat_corr_45: 3.43679821e-04 + art_stat_corr_46: 2.92195903e-07 + art_stat_corr_47: 9.49812625e-07 + art_stat_corr_48: 5.26080067e-07 + art_stat_corr_49: -1.10980363e-06 + art_stat_corr_50: 1.51349388e-07 + corr_lumi_unc: 18.707 + uncorr_mc_unc: 7.195 +- art_stat_corr_1: 8.86363506e+00 + art_stat_corr_2: -3.48322247e+00 + art_stat_corr_3: 6.76818546e-02 + art_stat_corr_4: 5.38900849e-01 + art_stat_corr_5: -1.55976764e-01 + art_stat_corr_6: 8.78265377e-01 + art_stat_corr_7: -1.03971026e-01 + art_stat_corr_8: 8.82877548e-02 + art_stat_corr_9: -4.47720626e-01 + art_stat_corr_10: 5.50950110e-01 + art_stat_corr_11: 4.50348228e-01 + art_stat_corr_12: -2.35985273e-01 + art_stat_corr_13: -7.08796984e-02 + art_stat_corr_14: -4.87512312e-01 + art_stat_corr_15: -3.33874980e-01 + art_stat_corr_16: 1.10652320e+00 + art_stat_corr_17: -9.10793198e-01 + art_stat_corr_18: -2.08146595e+00 + art_stat_corr_19: -9.93831650e-01 + art_stat_corr_20: 7.52863069e-01 + art_stat_corr_21: -6.24503863e-01 + art_stat_corr_22: 1.46758869e-01 + art_stat_corr_23: -4.08403105e-02 + art_stat_corr_24: 8.71889610e-03 + art_stat_corr_25: -8.83288888e-02 + art_stat_corr_26: -4.66089885e-02 + art_stat_corr_27: -3.00280229e-02 + art_stat_corr_28: -7.80605136e-03 + art_stat_corr_29: 9.41229319e-02 + art_stat_corr_30: -5.06171924e-02 + art_stat_corr_31: 6.88992477e-03 + art_stat_corr_32: 5.15644468e-04 + art_stat_corr_33: 5.60348417e-03 + art_stat_corr_34: -1.28272450e-02 + art_stat_corr_35: 9.64534427e-03 + art_stat_corr_36: -1.26551683e-02 + art_stat_corr_37: -3.66508357e-03 + art_stat_corr_38: 5.17208655e-03 + art_stat_corr_39: 7.41728941e-03 + art_stat_corr_40: -1.30494842e-06 + art_stat_corr_41: -1.23833800e-04 + art_stat_corr_42: -4.06683171e-04 + art_stat_corr_43: 2.94888725e-03 + art_stat_corr_44: -5.15863634e-04 + art_stat_corr_45: -3.30948508e-04 + art_stat_corr_46: -7.04194165e-08 + art_stat_corr_47: 3.22961304e-06 + art_stat_corr_48: 1.55427824e-07 + art_stat_corr_49: -2.72512760e-06 + art_stat_corr_50: -3.07911423e-06 + corr_lumi_unc: 8.3382 + uncorr_mc_unc: 3.207 +- art_stat_corr_1: 4.42739669e+00 + art_stat_corr_2: -2.00052053e+00 + art_stat_corr_3: 1.84302887e-01 + art_stat_corr_4: 2.86716847e-01 + art_stat_corr_5: -1.58794978e-01 + art_stat_corr_6: 3.42536911e-01 + art_stat_corr_7: 5.98396823e-03 + art_stat_corr_8: 1.89027117e-01 + art_stat_corr_9: -2.70283113e-01 + art_stat_corr_10: 2.45497956e-01 + art_stat_corr_11: 2.96742894e-01 + art_stat_corr_12: -2.12139119e-01 + art_stat_corr_13: -4.77964876e-02 + art_stat_corr_14: -3.41762142e-01 + art_stat_corr_15: -2.07289446e-01 + art_stat_corr_16: 3.40648799e-01 + art_stat_corr_17: -3.02233895e-01 + art_stat_corr_18: -2.25490693e-01 + art_stat_corr_19: -5.93125992e-02 + art_stat_corr_20: -7.01562964e-01 + art_stat_corr_21: 3.27808336e-01 + art_stat_corr_22: -1.99956787e-01 + art_stat_corr_23: 2.01743708e-02 + art_stat_corr_24: -1.73539620e+00 + art_stat_corr_25: -3.30167655e-01 + art_stat_corr_26: -1.03584254e-01 + art_stat_corr_27: 1.46048810e-02 + art_stat_corr_28: 8.26602808e-02 + art_stat_corr_29: -7.86479644e-02 + art_stat_corr_30: -4.13469316e-02 + art_stat_corr_31: 5.88036690e-02 + art_stat_corr_32: -9.72753506e-03 + art_stat_corr_33: 9.49877089e-03 + art_stat_corr_34: -3.01852555e-02 + art_stat_corr_35: 2.05834100e-02 + art_stat_corr_36: -6.14592950e-03 + art_stat_corr_37: -5.98456580e-04 + art_stat_corr_38: 2.75062673e-04 + art_stat_corr_39: 5.38538777e-03 + art_stat_corr_40: 2.79755037e-03 + art_stat_corr_41: 5.86144517e-04 + art_stat_corr_42: 2.68796565e-03 + art_stat_corr_43: 4.27918043e-03 + art_stat_corr_44: 1.01168817e-03 + art_stat_corr_45: 8.66717462e-04 + art_stat_corr_46: -1.36832122e-07 + art_stat_corr_47: 1.77952802e-06 + art_stat_corr_48: -4.67065616e-07 + art_stat_corr_49: -2.96748822e-07 + art_stat_corr_50: -1.10121968e-06 + corr_lumi_unc: 4.1886 + uncorr_mc_unc: 1.611 +- art_stat_corr_1: 2.34598542e+00 + art_stat_corr_2: -1.04937323e+00 + art_stat_corr_3: 2.18485377e-02 + art_stat_corr_4: 1.31039056e-01 + art_stat_corr_5: -6.82827988e-02 + art_stat_corr_6: 1.94608263e-01 + art_stat_corr_7: 1.61565067e-02 + art_stat_corr_8: 6.88962504e-02 + art_stat_corr_9: -1.71644759e-01 + art_stat_corr_10: 1.40449925e-01 + art_stat_corr_11: 1.37760970e-01 + art_stat_corr_12: -1.00521221e-01 + art_stat_corr_13: 2.15260940e-03 + art_stat_corr_14: -2.08504236e-01 + art_stat_corr_15: -1.14854760e-01 + art_stat_corr_16: 2.19557112e-01 + art_stat_corr_17: -1.48346294e-01 + art_stat_corr_18: -1.84771884e-01 + art_stat_corr_19: -7.11259843e-02 + art_stat_corr_20: -7.56203313e-02 + art_stat_corr_21: -2.13126235e-02 + art_stat_corr_22: -4.20989653e-02 + art_stat_corr_23: 2.40776642e-02 + art_stat_corr_24: 1.34367995e-01 + art_stat_corr_25: 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art_stat_corr_2: -5.49515065e-01 + art_stat_corr_3: 5.61091436e-03 + art_stat_corr_4: 6.78850416e-02 + art_stat_corr_5: -2.13658434e-02 + art_stat_corr_6: 1.57001102e-01 + art_stat_corr_7: -4.38937687e-02 + art_stat_corr_8: -2.21252612e-02 + art_stat_corr_9: -5.46754377e-02 + art_stat_corr_10: 1.16981501e-01 + art_stat_corr_11: 6.82131515e-02 + art_stat_corr_12: -5.85652572e-02 + art_stat_corr_13: -9.79316129e-03 + art_stat_corr_14: -9.16661741e-02 + art_stat_corr_15: -2.46360736e-02 + art_stat_corr_16: 1.54370875e-01 + art_stat_corr_17: -7.63460984e-02 + art_stat_corr_18: -7.58968164e-02 + art_stat_corr_19: -9.62267119e-03 + art_stat_corr_20: -8.20173229e-02 + art_stat_corr_21: 5.41910473e-02 + art_stat_corr_22: -1.24097993e-02 + art_stat_corr_23: -1.63398322e-02 + art_stat_corr_24: -8.00071231e-02 + art_stat_corr_25: 2.49686586e-03 + art_stat_corr_26: -1.17693725e-02 + art_stat_corr_27: 2.60090460e-02 + art_stat_corr_28: -9.61048271e-03 + art_stat_corr_29: 1.85462654e-01 + art_stat_corr_30: 4.42485292e-01 + art_stat_corr_31: -1.40791438e-01 + art_stat_corr_32: 5.45082466e-03 + art_stat_corr_33: -6.49647294e-02 + art_stat_corr_34: 8.26826803e-01 + art_stat_corr_35: -9.41270711e-03 + art_stat_corr_36: 1.69329556e-03 + art_stat_corr_37: -7.52845419e-03 + art_stat_corr_38: -3.29689803e-02 + art_stat_corr_39: -3.65743176e-02 + art_stat_corr_40: 1.80068727e-02 + art_stat_corr_41: 2.64393904e-03 + art_stat_corr_42: 9.81297926e-03 + art_stat_corr_43: 2.59484957e-03 + art_stat_corr_44: -4.23857311e-03 + art_stat_corr_45: -3.72442130e-04 + art_stat_corr_46: -1.79065519e-06 + art_stat_corr_47: 3.81209447e-06 + art_stat_corr_48: -4.07236785e-06 + art_stat_corr_49: 2.41125576e-06 + art_stat_corr_50: -1.67241483e-06 + corr_lumi_unc: 1.23682 + uncorr_mc_unc: 0.4757 +- art_stat_corr_1: 6.63747506e-01 + art_stat_corr_2: -2.90551748e-01 + art_stat_corr_3: 1.70693830e-02 + art_stat_corr_4: 2.88113910e-02 + art_stat_corr_5: -1.21220812e-02 + art_stat_corr_6: 6.76891307e-02 + art_stat_corr_7: -1.35614338e-02 + art_stat_corr_8: 5.78231827e-03 + art_stat_corr_9: -2.22353127e-02 + art_stat_corr_10: 6.40144958e-02 + art_stat_corr_11: 3.43485593e-02 + art_stat_corr_12: -4.21742772e-02 + art_stat_corr_13: 1.34269486e-03 + art_stat_corr_14: -3.81144823e-02 + art_stat_corr_15: -1.72880092e-02 + art_stat_corr_16: 9.12884476e-02 + art_stat_corr_17: -4.54715042e-02 + art_stat_corr_18: -5.71131090e-02 + art_stat_corr_19: -2.98494581e-02 + art_stat_corr_20: -1.70785383e-02 + art_stat_corr_21: 6.27592688e-03 + art_stat_corr_22: -1.08965600e-02 + art_stat_corr_23: 7.49675977e-03 + art_stat_corr_24: -2.60718522e-03 + art_stat_corr_25: -1.59890820e-03 + art_stat_corr_26: 2.27628739e-02 + art_stat_corr_27: -7.33276568e-03 + art_stat_corr_28: 5.01584044e-03 + art_stat_corr_29: -3.85823734e-02 + art_stat_corr_30: 6.87959240e-03 + art_stat_corr_31: -1.08136641e-02 + art_stat_corr_32: 2.28492315e-02 + art_stat_corr_33: -2.26878850e-03 + art_stat_corr_34: -9.22840664e-02 + 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art_stat_corr_12: -1.04133793e-02 + art_stat_corr_13: -4.23630706e-03 + art_stat_corr_14: -2.06800477e-02 + art_stat_corr_15: 3.06528584e-03 + art_stat_corr_16: 4.19224897e-02 + art_stat_corr_17: -2.73541270e-02 + art_stat_corr_18: -1.18705847e-02 + art_stat_corr_19: -3.81660997e-03 + art_stat_corr_20: -1.25817028e-02 + art_stat_corr_21: 1.72898741e-02 + art_stat_corr_22: -7.02732160e-03 + art_stat_corr_23: 2.75799329e-03 + art_stat_corr_24: -1.34962424e-02 + art_stat_corr_25: 1.48393908e-03 + art_stat_corr_26: -2.94790966e-03 + art_stat_corr_27: 4.28729946e-03 + art_stat_corr_28: -2.46100814e-03 + art_stat_corr_29: -1.08753109e-02 + art_stat_corr_30: 2.58483240e-02 + art_stat_corr_31: -4.52198763e-03 + art_stat_corr_32: -3.57093785e-03 + art_stat_corr_33: 1.92705676e-04 + art_stat_corr_34: 1.64350348e-02 + art_stat_corr_35: 8.88609498e-03 + art_stat_corr_36: -1.14552464e-02 + art_stat_corr_37: -1.11229954e-02 + art_stat_corr_38: 4.87889172e-02 + art_stat_corr_39: 7.61845774e-02 + art_stat_corr_40: -3.82808738e-02 + art_stat_corr_41: 9.56183492e-03 + art_stat_corr_42: -5.70648344e-02 + art_stat_corr_43: -3.66780395e-01 + art_stat_corr_44: -6.01249238e-02 + art_stat_corr_45: 1.08961648e-02 + art_stat_corr_46: -8.73782331e-06 + art_stat_corr_47: -3.87149202e-05 + art_stat_corr_48: 5.20862974e-06 + art_stat_corr_49: 1.27028358e-05 + art_stat_corr_50: -6.67987772e-06 + corr_lumi_unc: 0.2938 + uncorr_mc_unc: 1.13000000e-01 +- art_stat_corr_1: 1.27249225e-02 + art_stat_corr_2: -6.03737856e-03 + art_stat_corr_3: -2.77080892e-04 + art_stat_corr_4: 8.73042553e-04 + art_stat_corr_5: 1.45902599e-04 + art_stat_corr_6: 1.42943439e-03 + art_stat_corr_7: 7.71741142e-05 + art_stat_corr_8: 1.98904306e-05 + art_stat_corr_9: -5.46778895e-04 + art_stat_corr_10: 1.11855454e-03 + art_stat_corr_11: 1.19616450e-03 + art_stat_corr_12: -8.16629931e-04 + art_stat_corr_13: -4.00559816e-05 + art_stat_corr_14: -7.98771583e-04 + art_stat_corr_15: -2.45366357e-04 + art_stat_corr_16: 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3.95035201e-04 + art_stat_corr_45: 4.04311657e-05 + art_stat_corr_46: -2.96496126e-05 + art_stat_corr_47: -1.28029326e-02 + art_stat_corr_48: -1.41110915e-04 + art_stat_corr_49: 2.04631162e-03 + art_stat_corr_50: 1.91429475e-03 + corr_lumi_unc: 1.21082000e-02 + uncorr_mc_unc: 4.65700000e-03 +- art_stat_corr_1: 1.04806711e+02 + art_stat_corr_2: -9.29222014e+00 + art_stat_corr_3: -1.11668297e+01 + art_stat_corr_4: 3.92794382e+00 + art_stat_corr_5: 2.02975475e+00 + art_stat_corr_6: 4.97369780e+00 + art_stat_corr_7: 8.38962651e+00 + art_stat_corr_8: -5.05518054e+00 + art_stat_corr_9: 1.95297350e+00 + art_stat_corr_10: 2.21252079e-01 + art_stat_corr_11: -5.37837679e-01 + art_stat_corr_12: 1.47097300e-01 + art_stat_corr_13: 1.98900269e-02 + art_stat_corr_14: 2.58035913e-01 + art_stat_corr_15: 7.16043527e-02 + art_stat_corr_16: -1.69892285e-01 + art_stat_corr_17: 6.57774746e-02 + art_stat_corr_18: 5.29243551e-02 + art_stat_corr_19: -8.89705145e-04 + art_stat_corr_20: -9.94638755e-03 + art_stat_corr_21: -2.22544761e-02 + art_stat_corr_22: 1.19045092e-02 + art_stat_corr_23: 5.73333023e-03 + art_stat_corr_24: -3.76275365e-03 + art_stat_corr_25: -6.17406812e-04 + art_stat_corr_26: 6.81097467e-03 + art_stat_corr_27: -4.82272725e-03 + art_stat_corr_28: 1.30840102e-03 + art_stat_corr_29: 2.74798454e-03 + art_stat_corr_30: -6.05805801e-03 + art_stat_corr_31: 1.72307816e-03 + art_stat_corr_32: -5.64666530e-04 + art_stat_corr_33: 1.24761865e-03 + art_stat_corr_34: -1.95524589e-04 + art_stat_corr_35: 7.83869164e-04 + art_stat_corr_36: -1.72789151e-03 + art_stat_corr_37: -2.61272098e-05 + art_stat_corr_38: -6.33002022e-04 + art_stat_corr_39: -8.98591294e-05 + art_stat_corr_40: 3.25067701e-04 + art_stat_corr_41: 4.26716342e-05 + art_stat_corr_42: 5.33945941e-04 + art_stat_corr_43: 2.13418364e-04 + art_stat_corr_44: -3.82755509e-05 + art_stat_corr_45: -1.59781866e-04 + art_stat_corr_46: -7.09222524e-08 + art_stat_corr_47: 2.71131781e-07 + art_stat_corr_48: -1.05731777e-07 + art_stat_corr_49: -2.82167600e-07 + art_stat_corr_50: -7.94864025e-07 + corr_lumi_unc: 96.434 + uncorr_mc_unc: 37.09 +- art_stat_corr_1: 2.84975972e+01 + art_stat_corr_2: -6.37449516e+00 + art_stat_corr_3: -6.67642372e-01 + art_stat_corr_4: 1.81761874e+00 + art_stat_corr_5: -5.44150519e-01 + art_stat_corr_6: 1.88824232e+00 + art_stat_corr_7: 2.67876893e-01 + art_stat_corr_8: 1.77233516e+00 + art_stat_corr_9: -2.30513853e+00 + art_stat_corr_10: -9.05962955e-01 + art_stat_corr_11: 6.09271757e+00 + art_stat_corr_12: 2.53688630e+00 + art_stat_corr_13: 1.80413784e-01 + art_stat_corr_14: 1.58162281e+00 + art_stat_corr_15: 4.05996088e-01 + art_stat_corr_16: -4.13976897e-02 + art_stat_corr_17: 1.25433049e-01 + art_stat_corr_18: 1.21043592e-01 + art_stat_corr_19: 2.12267324e-02 + art_stat_corr_20: 4.36116503e-02 + art_stat_corr_21: -6.07634599e-02 + art_stat_corr_22: 3.68666841e-03 + art_stat_corr_23: 7.72347020e-03 + art_stat_corr_24: 1.62952937e-04 + art_stat_corr_25: -1.35506500e-02 + art_stat_corr_26: 1.94345150e-03 + art_stat_corr_27: -2.70362271e-03 + art_stat_corr_28: 2.52909413e-03 + art_stat_corr_29: 8.59318711e-05 + art_stat_corr_30: 1.32881431e-03 + art_stat_corr_31: 9.93497259e-04 + art_stat_corr_32: -2.98291751e-03 + art_stat_corr_33: 3.09919212e-03 + art_stat_corr_34: 1.32414723e-03 + art_stat_corr_35: -2.30235401e-04 + art_stat_corr_36: 9.77884810e-04 + art_stat_corr_37: -1.99560140e-03 + art_stat_corr_38: -6.29346068e-04 + art_stat_corr_39: -3.25564418e-04 + art_stat_corr_40: 4.15704694e-04 + art_stat_corr_41: 1.57833189e-04 + art_stat_corr_42: -2.76504982e-04 + art_stat_corr_43: -1.18975486e-04 + art_stat_corr_44: 2.90636351e-04 + art_stat_corr_45: 3.88554051e-04 + art_stat_corr_46: -1.87206422e-07 + art_stat_corr_47: 5.00560237e-07 + art_stat_corr_48: -2.66755485e-07 + art_stat_corr_49: -2.57151692e-07 + art_stat_corr_50: 2.19779831e-07 + corr_lumi_unc: 26.546 + uncorr_mc_unc: 1.02100000e+01 +- art_stat_corr_1: 1.05854099e+01 + art_stat_corr_2: -3.70975083e+00 + art_stat_corr_3: -4.36572554e-01 + art_stat_corr_4: 1.03292374e+00 + art_stat_corr_5: -3.53787029e-01 + art_stat_corr_6: 9.18688394e-01 + art_stat_corr_7: 3.57151932e-01 + art_stat_corr_8: 9.62515354e-01 + art_stat_corr_9: -7.88492886e-01 + art_stat_corr_10: -3.09110188e-01 + art_stat_corr_11: 9.25254936e-01 + art_stat_corr_12: -7.35456984e-01 + art_stat_corr_13: -2.76512424e-01 + art_stat_corr_14: -1.04512596e+00 + art_stat_corr_15: -3.76423308e+00 + art_stat_corr_16: 7.87615492e-01 + art_stat_corr_17: 7.90773334e-01 + art_stat_corr_18: 5.51016827e-01 + art_stat_corr_19: 1.24345991e-01 + art_stat_corr_20: 1.74632108e-01 + art_stat_corr_21: -2.04729319e-01 + art_stat_corr_22: 3.88187759e-02 + art_stat_corr_23: 1.71445030e-02 + art_stat_corr_24: 5.62876362e-02 + art_stat_corr_25: -9.38332413e-02 + art_stat_corr_26: 6.01733074e-03 + art_stat_corr_27: -2.44165360e-02 + art_stat_corr_28: 1.28036292e-02 + art_stat_corr_29: 2.93217668e-02 + art_stat_corr_30: 6.28834956e-03 + art_stat_corr_31: 2.87938943e-02 + art_stat_corr_32: -5.13715777e-03 + art_stat_corr_33: 3.90270211e-03 + art_stat_corr_34: -3.78647775e-03 + art_stat_corr_35: 1.33806369e-02 + art_stat_corr_36: 2.32819499e-03 + art_stat_corr_37: -1.99625430e-03 + art_stat_corr_38: 2.85853506e-04 + art_stat_corr_39: 2.25467334e-03 + art_stat_corr_40: 2.90744940e-03 + art_stat_corr_41: 6.90773505e-04 + art_stat_corr_42: 2.42202676e-04 + art_stat_corr_43: -6.60730352e-04 + art_stat_corr_44: 9.51492576e-04 + art_stat_corr_45: -1.24692244e-04 + art_stat_corr_46: -1.13704976e-06 + art_stat_corr_47: 1.61703104e-07 + art_stat_corr_48: 1.25190396e-06 + art_stat_corr_49: -4.23697310e-07 + art_stat_corr_50: 4.79971895e-07 + corr_lumi_unc: 9.92160000e+00 + uncorr_mc_unc: 3.81600000e+00 +- art_stat_corr_1: 4.92634501e+00 + art_stat_corr_2: -1.82473971e+00 + art_stat_corr_3: -5.92229673e-01 + art_stat_corr_4: 5.97603700e-01 + art_stat_corr_5: -1.88926026e-01 + art_stat_corr_6: 7.23592112e-01 + art_stat_corr_7: 1.13041230e-01 + art_stat_corr_8: 4.61391343e-01 + art_stat_corr_9: -4.10411498e-01 + art_stat_corr_10: -2.02830940e-01 + art_stat_corr_11: 5.37899738e-01 + art_stat_corr_12: -3.63516523e-01 + art_stat_corr_13: -9.78562691e-02 + art_stat_corr_14: -3.06640444e-01 + art_stat_corr_15: -4.75019287e-01 + art_stat_corr_16: 3.54679716e-01 + art_stat_corr_17: -5.90162311e-01 + art_stat_corr_18: -6.43701252e-01 + art_stat_corr_19: -2.69337097e-01 + art_stat_corr_20: -9.23861489e-01 + art_stat_corr_21: 1.67560272e+00 + art_stat_corr_22: 3.68512952e-01 + art_stat_corr_23: 3.12373768e-02 + art_stat_corr_24: 6.66114108e-01 + art_stat_corr_25: -2.66279521e-01 + art_stat_corr_26: 2.50949229e-02 + art_stat_corr_27: -6.86283671e-02 + art_stat_corr_28: -2.27509582e-02 + art_stat_corr_29: 6.39655150e-02 + art_stat_corr_30: -2.80524342e-02 + art_stat_corr_31: 1.01919419e-01 + art_stat_corr_32: 7.83475629e-03 + art_stat_corr_33: 2.41052134e-03 + art_stat_corr_34: -1.53239363e-02 + art_stat_corr_35: 5.60977095e-02 + art_stat_corr_36: -1.76841404e-03 + art_stat_corr_37: -2.30580846e-03 + art_stat_corr_38: 6.35157811e-04 + art_stat_corr_39: 7.44963309e-03 + art_stat_corr_40: 1.13350910e-02 + art_stat_corr_41: 3.91724650e-03 + art_stat_corr_42: 3.48402900e-03 + art_stat_corr_43: 2.34910313e-03 + art_stat_corr_44: 1.67778018e-03 + art_stat_corr_45: 2.28929836e-04 + art_stat_corr_46: -3.42117001e-06 + art_stat_corr_47: 2.86280233e-06 + art_stat_corr_48: -1.46906863e-06 + art_stat_corr_49: -2.99234202e-06 + art_stat_corr_50: -2.08617553e-06 + corr_lumi_unc: 4.59160000e+00 + uncorr_mc_unc: 1.766 +- art_stat_corr_1: 2.49710792e+00 + art_stat_corr_2: -1.03272994e+00 + art_stat_corr_3: -1.84923423e-01 + art_stat_corr_4: 3.45118110e-01 + art_stat_corr_5: -1.12138639e-01 + art_stat_corr_6: 3.19562987e-01 + art_stat_corr_7: 1.03228886e-01 + art_stat_corr_8: 2.70960656e-01 + art_stat_corr_9: -2.29141433e-01 + art_stat_corr_10: -1.32796051e-01 + art_stat_corr_11: 2.92944356e-01 + art_stat_corr_12: -2.00489967e-01 + art_stat_corr_13: -1.99180965e-02 + art_stat_corr_14: -1.74568028e-01 + art_stat_corr_15: -3.92539561e-01 + art_stat_corr_16: 1.17286349e-01 + art_stat_corr_17: -2.03489132e-01 + art_stat_corr_18: -2.61347105e-01 + art_stat_corr_19: -3.49777560e-02 + art_stat_corr_20: -3.06547817e-01 + art_stat_corr_21: 2.60087808e-01 + art_stat_corr_22: -1.60412634e-02 + art_stat_corr_23: -4.32925257e-02 + art_stat_corr_24: -2.42475021e-01 + art_stat_corr_25: 1.52039078e+00 + art_stat_corr_26: -1.79303266e-01 + art_stat_corr_27: 5.75801268e-03 + art_stat_corr_28: -1.10141501e-01 + art_stat_corr_29: 1.59873755e-01 + art_stat_corr_30: 1.10385195e-02 + art_stat_corr_31: 5.30581354e-03 + art_stat_corr_32: -3.67651908e-02 + art_stat_corr_33: 2.51743859e-02 + art_stat_corr_34: -4.53938828e-02 + art_stat_corr_35: 3.93777213e-02 + art_stat_corr_36: 6.84475469e-03 + art_stat_corr_37: -3.96377146e-03 + art_stat_corr_38: -9.68223246e-04 + art_stat_corr_39: 4.53275439e-03 + art_stat_corr_40: 1.30825579e-02 + art_stat_corr_41: 5.35420914e-03 + art_stat_corr_42: 1.39507253e-03 + art_stat_corr_43: 7.85503843e-04 + art_stat_corr_44: 1.19061206e-03 + art_stat_corr_45: -2.49363943e-03 + art_stat_corr_46: -3.22228818e-06 + art_stat_corr_47: 1.28736334e-06 + art_stat_corr_48: 2.85361287e-07 + art_stat_corr_49: 1.18014077e-06 + art_stat_corr_50: -3.18570446e-07 + corr_lumi_unc: 2.35274000e+00 + uncorr_mc_unc: 9.04900000e-01 +- art_stat_corr_1: 1.32262481e+00 + art_stat_corr_2: -5.51339378e-01 + art_stat_corr_3: -1.77382341e-01 + art_stat_corr_4: 1.96642481e-01 + art_stat_corr_5: -7.68668094e-02 + art_stat_corr_6: 2.15776308e-01 + art_stat_corr_7: 5.53097738e-02 + art_stat_corr_8: 1.82437956e-01 + art_stat_corr_9: -9.06690631e-02 + art_stat_corr_10: -6.40496696e-02 + art_stat_corr_11: 1.30357286e-01 + art_stat_corr_12: -1.04006739e-01 + art_stat_corr_13: -2.62162049e-02 + art_stat_corr_14: -1.36322319e-01 + art_stat_corr_15: -1.95449938e-01 + art_stat_corr_16: 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-8.56509364e-06 + art_stat_corr_50: -9.87039735e-06 + corr_lumi_unc: 0.73788 + uncorr_mc_unc: 0.2838 +- art_stat_corr_1: 3.91555914e-01 + art_stat_corr_2: -1.68084909e-01 + art_stat_corr_3: -6.35872840e-02 + art_stat_corr_4: 5.55992697e-02 + art_stat_corr_5: -3.24801815e-02 + art_stat_corr_6: 7.21658666e-02 + art_stat_corr_7: 1.50215537e-02 + art_stat_corr_8: 4.80363053e-02 + art_stat_corr_9: -2.80032330e-02 + art_stat_corr_10: -7.00331653e-03 + art_stat_corr_11: 4.28227739e-02 + art_stat_corr_12: -3.90788349e-02 + art_stat_corr_13: -1.17183850e-02 + art_stat_corr_14: -1.87256478e-02 + art_stat_corr_15: -5.59533631e-02 + art_stat_corr_16: 3.18117759e-02 + art_stat_corr_17: -3.37813474e-02 + art_stat_corr_18: -2.63041483e-02 + art_stat_corr_19: -1.39521938e-02 + art_stat_corr_20: -4.43247629e-02 + art_stat_corr_21: 5.21626984e-02 + art_stat_corr_22: 1.35812171e-03 + art_stat_corr_23: 9.70721531e-03 + art_stat_corr_24: 6.48389626e-04 + art_stat_corr_25: 3.56269776e-02 + art_stat_corr_26: -9.05423767e-04 + art_stat_corr_27: 1.71359280e-02 + art_stat_corr_28: -5.03747993e-03 + art_stat_corr_29: -1.18105573e-02 + art_stat_corr_30: 1.95150769e-02 + art_stat_corr_31: -4.55413839e-02 + art_stat_corr_32: 1.06525921e-03 + art_stat_corr_33: 1.39180525e-02 + art_stat_corr_34: 2.66793505e-02 + art_stat_corr_35: 5.70308565e-02 + art_stat_corr_36: 3.34543955e-02 + art_stat_corr_37: -1.05888719e-02 + art_stat_corr_38: -4.77640446e-03 + art_stat_corr_39: -1.72163937e-02 + art_stat_corr_40: -4.28830528e-01 + art_stat_corr_41: -5.87516735e-02 + art_stat_corr_42: -8.23641111e-04 + art_stat_corr_43: 2.99696808e-02 + art_stat_corr_44: 9.79102652e-04 + art_stat_corr_45: -5.06513391e-03 + art_stat_corr_46: 9.04493488e-07 + art_stat_corr_47: 7.34937132e-06 + art_stat_corr_48: -2.69507422e-06 + art_stat_corr_49: -1.02775446e-06 + art_stat_corr_50: -8.73985885e-06 + corr_lumi_unc: 3.67380000e-01 + uncorr_mc_unc: 0.1413 +- art_stat_corr_1: 1.98109383e-01 + art_stat_corr_2: -7.73764739e-02 + art_stat_corr_3: -3.13046955e-02 + art_stat_corr_4: 2.52301333e-02 + art_stat_corr_5: -1.70394799e-02 + art_stat_corr_6: 3.20124389e-02 + art_stat_corr_7: 1.77492595e-03 + art_stat_corr_8: 2.03652685e-02 + art_stat_corr_9: -1.05964531e-02 + art_stat_corr_10: -8.81999898e-03 + art_stat_corr_11: 2.16200223e-02 + art_stat_corr_12: -1.87864239e-02 + art_stat_corr_13: -1.83176720e-03 + art_stat_corr_14: -1.36623166e-02 + art_stat_corr_15: -2.15968034e-02 + art_stat_corr_16: 1.60595966e-02 + art_stat_corr_17: -2.33905297e-02 + art_stat_corr_18: -1.19412685e-02 + art_stat_corr_19: -6.21570339e-03 + art_stat_corr_20: -2.41511701e-02 + art_stat_corr_21: 1.96476016e-02 + art_stat_corr_22: -9.35193082e-03 + art_stat_corr_23: 1.24910914e-02 + art_stat_corr_24: 3.66927022e-03 + art_stat_corr_25: 1.80359201e-02 + art_stat_corr_26: -8.28794492e-05 + art_stat_corr_27: 8.27901332e-03 + art_stat_corr_28: -4.38663336e-03 + art_stat_corr_29: -1.08563137e-02 + art_stat_corr_30: -3.46008240e-03 + art_stat_corr_31: -1.27719757e-02 + art_stat_corr_32: 4.81556323e-03 + art_stat_corr_33: -1.31917017e-02 + art_stat_corr_34: 2.06820281e-03 + art_stat_corr_35: -3.29300570e-02 + art_stat_corr_36: 7.67639192e-03 + art_stat_corr_37: -1.42420664e-03 + art_stat_corr_38: 6.35440586e-03 + art_stat_corr_39: 1.74760083e-03 + art_stat_corr_40: 7.96384746e-02 + art_stat_corr_41: -3.13119487e-01 + art_stat_corr_42: -2.20798694e-02 + art_stat_corr_43: -1.77740407e-02 + art_stat_corr_44: 1.82344251e-02 + art_stat_corr_45: -4.27251986e-03 + art_stat_corr_46: 4.33972921e-05 + art_stat_corr_47: -1.75236609e-05 + art_stat_corr_48: -8.92772028e-06 + art_stat_corr_49: -4.90072727e-06 + art_stat_corr_50: -1.51282903e-06 + corr_lumi_unc: 0.182026 + uncorr_mc_unc: 0.07001 +- art_stat_corr_1: 7.13955899e-03 + art_stat_corr_2: -2.41288969e-03 + art_stat_corr_3: -4.23464950e-04 + art_stat_corr_4: 8.20350813e-04 + art_stat_corr_5: -2.25874127e-04 + art_stat_corr_6: 8.61562129e-04 + art_stat_corr_7: 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-9.14127285e-04 + art_stat_corr_36: 1.91844452e-04 + art_stat_corr_37: -1.13876517e-04 + art_stat_corr_38: -1.58398675e-04 + art_stat_corr_39: -1.32040882e-04 + art_stat_corr_40: -3.44391273e-04 + art_stat_corr_41: 1.38793409e-03 + art_stat_corr_42: -2.42735251e-04 + art_stat_corr_43: -2.43879074e-04 + art_stat_corr_44: -1.01296371e-04 + art_stat_corr_45: -1.25672125e-04 + art_stat_corr_46: 1.01512871e-02 + art_stat_corr_47: 6.24712027e-05 + art_stat_corr_48: -3.39384485e-04 + art_stat_corr_49: 4.46907789e-04 + art_stat_corr_50: 2.97741379e-04 + corr_lumi_unc: 0.006773 + uncorr_mc_unc: 0.002605 From 08a87d87e652eca3b973d84785fd6118dcbc3e47 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: achiefa Date: Mon, 9 Dec 2024 12:02:19 +0000 Subject: [PATCH 34/62] Update filters and process_options --- validphys2/src/validphys/cuts/filters.yaml | 6 +++--- validphys2/src/validphys/process_options.py | 4 ++-- 2 files changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/validphys2/src/validphys/cuts/filters.yaml b/validphys2/src/validphys/cuts/filters.yaml index 576f9dddc5..6b974ae574 100644 --- a/validphys2/src/validphys/cuts/filters.yaml +++ b/validphys2/src/validphys/cuts/filters.yaml @@ -258,17 +258,17 @@ - dataset: CMS_Z0J_8TEV_PT-Y reason: Avoid the region where resummation effects become important. - rule: "pT2 >= 30**2" + rule: "pT >= 30" - dataset: CMS_Z0J_8TEV_PT-Y reason: Avoid the region where EWK corrections are important. - rule: "pT2 <= 170**2" + rule: "pT <= 170" - dataset: CMS_Z0J_8TEV_PT-Y reason: | removes the last rapidity bin, where we cannot provide a decent description due to unknown reasons. - rule: "etay <= 1.6" + rule: "abs_y <= 1.6" - dataset: ATLAS_Z0_8TEV_LOWMASS_M-Y reason: Avoid overlap with the high mass ATLAS2DDY8TEV dataset. diff --git a/validphys2/src/validphys/process_options.py b/validphys2/src/validphys/process_options.py index 6bb29e2351..459a8dc4bf 100644 --- a/validphys2/src/validphys/process_options.py +++ b/validphys2/src/validphys/process_options.py @@ -280,8 +280,8 @@ def _dybosonptrap_xq2map(kin_info): using the rapidity of the final lepton pair. """ pT = kin_info[_Vars.pT] - eta = kin_info.get_one_of(_Vars.eta, _Vars.y) - m_ll2 = kin_info[_Vars.m_ll2] + eta = kin_info.get_one_of(_Vars.eta, _Vars.y, _Vars.abs_y) + m_ll2 = kin_info.get_one_of(_Vars.m_ll2, _Vars.m_Z2) sqrts = kin_info[_Vars.sqrts] ET2 = m_ll2 + pT * pT x1 = (np.sqrt(ET2) + pT) / sqrts * np.exp(-eta) From 5244b5350712aaac6ba0e8bc0f623146d6a2f8fc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Regenerate Commondata <> Date: Mon, 9 Dec 2024 12:37:35 +0000 Subject: [PATCH 35/62] Automatically regenerated commondata from PR 2241, branch new_CMS_Z0J_8TEV. --- .../CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml | 1312 ++++++++--------- .../uncertainties_PT-Y_sys_10.yaml | 1312 ++++++++--------- 2 files changed, 1312 insertions(+), 1312 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml index 0c951df1c2..17f4635844 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml @@ -217,8 +217,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 1.88950359e-01 art_stat_corr_12: -3.03516313e-01 art_stat_corr_13: 5.47893451e-02 - art_stat_corr_14: -3.61968690e-02 - art_stat_corr_15: -1.45147200e-02 + art_stat_corr_14: 3.61968690e-02 + art_stat_corr_15: 1.45147200e-02 art_stat_corr_16: 3.57674397e-02 art_stat_corr_17: -4.73480618e-02 art_stat_corr_18: -3.81081791e-04 @@ -239,19 +239,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -6.44460004e-04 art_stat_corr_34: 1.90281122e-04 art_stat_corr_35: 1.96911015e-05 - art_stat_corr_36: -1.31785797e-04 - art_stat_corr_37: 2.17292102e-04 - art_stat_corr_38: 9.81652084e-05 - art_stat_corr_39: 1.04152303e-05 - art_stat_corr_40: -2.01054227e-04 - art_stat_corr_41: -1.04479542e-04 + art_stat_corr_36: 1.31785797e-04 + art_stat_corr_37: -2.17292102e-04 + art_stat_corr_38: -9.81652084e-05 + art_stat_corr_39: -1.04152303e-05 + art_stat_corr_40: 2.01054227e-04 + art_stat_corr_41: 1.04479542e-04 art_stat_corr_42: -2.20602976e-04 - art_stat_corr_43: -7.01028881e-05 - art_stat_corr_44: -2.22190203e-04 - art_stat_corr_45: 2.69183735e-05 - art_stat_corr_46: -1.93882737e-08 + art_stat_corr_43: 7.01028881e-05 + art_stat_corr_44: 2.22190203e-04 + art_stat_corr_45: -2.69183735e-05 + art_stat_corr_46: 1.93882737e-08 art_stat_corr_47: 1.20018882e-07 - art_stat_corr_48: -2.18867047e-07 + art_stat_corr_48: 2.18867047e-07 art_stat_corr_49: 5.92069630e-08 art_stat_corr_50: -2.99660051e-08 corr_lumi_unc: 256.49 @@ -268,8 +268,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 5.80237587e-01 art_stat_corr_12: -3.11658386e-01 art_stat_corr_13: -2.25287016e-01 - art_stat_corr_14: -2.34401765e-01 - art_stat_corr_15: 2.82243284e-02 + art_stat_corr_14: 2.34401765e-01 + art_stat_corr_15: -2.82243284e-02 art_stat_corr_16: 2.61228062e-02 art_stat_corr_17: -9.60287350e-02 art_stat_corr_18: -4.38778300e-02 @@ -290,19 +290,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 2.27300698e-03 art_stat_corr_34: 2.47859782e-03 art_stat_corr_35: -2.94268163e-03 - art_stat_corr_36: 2.09559381e-03 - art_stat_corr_37: -3.57412282e-04 - art_stat_corr_38: -7.09909831e-04 - art_stat_corr_39: -4.25362342e-05 - art_stat_corr_40: -3.03161402e-04 - art_stat_corr_41: -1.25716193e-04 + art_stat_corr_36: -2.09559381e-03 + art_stat_corr_37: 3.57412282e-04 + art_stat_corr_38: 7.09909831e-04 + art_stat_corr_39: 4.25362342e-05 + art_stat_corr_40: 3.03161402e-04 + art_stat_corr_41: 1.25716193e-04 art_stat_corr_42: -2.24336371e-04 - art_stat_corr_43: -1.17730836e-04 - art_stat_corr_44: 2.70364523e-04 - art_stat_corr_45: -7.63782069e-05 - art_stat_corr_46: 1.00888276e-07 + art_stat_corr_43: 1.17730836e-04 + art_stat_corr_44: -2.70364523e-04 + art_stat_corr_45: 7.63782069e-05 + art_stat_corr_46: -1.00888276e-07 art_stat_corr_47: -2.39309146e-07 - art_stat_corr_48: 4.36391590e-07 + art_stat_corr_48: -4.36391590e-07 art_stat_corr_49: -7.70046657e-08 art_stat_corr_50: -4.63619099e-07 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-3.19188531e-05 + art_stat_corr_48: 3.19188531e-05 art_stat_corr_49: -3.35832380e-05 - art_stat_corr_50: 8.02771028e-06 + art_stat_corr_50: 8.02771027e-06 corr_lumi_unc: 0.3523 - art_stat_corr_1: 1.67895730e-02 art_stat_corr_2: -4.73715840e-03 @@ -676,8 +676,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 1.51461707e-05 art_stat_corr_12: 1.88902016e-04 art_stat_corr_13: 4.49698834e-04 - art_stat_corr_14: 2.06682543e-04 - art_stat_corr_15: 9.72989036e-04 + art_stat_corr_14: -2.06682543e-04 + art_stat_corr_15: -9.72989036e-04 art_stat_corr_16: 2.66105785e-03 art_stat_corr_17: 9.18867934e-04 art_stat_corr_18: -3.94074991e-05 @@ -698,19 +698,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -4.15210734e-04 art_stat_corr_34: -2.96485226e-04 art_stat_corr_35: 8.58061063e-05 - art_stat_corr_36: 5.80580976e-04 - art_stat_corr_37: -7.82309881e-04 - art_stat_corr_38: 8.28187831e-04 - art_stat_corr_39: 2.67580106e-04 - art_stat_corr_40: -1.57112644e-04 - art_stat_corr_41: 1.20973144e-04 + art_stat_corr_36: -5.80580976e-04 + 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art_stat_corr_17: -7.62119236e-03 art_stat_corr_18: 1.95539765e-03 @@ -749,19 +749,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -9.79829910e-04 art_stat_corr_34: 1.15559739e-04 art_stat_corr_35: 8.95220667e-04 - art_stat_corr_36: 2.45431296e-04 - art_stat_corr_37: 3.61192460e-04 - art_stat_corr_38: 4.00569656e-06 - art_stat_corr_39: 8.48779655e-06 - art_stat_corr_40: 2.10552576e-04 - art_stat_corr_41: 1.12067425e-04 + art_stat_corr_36: -2.45431296e-04 + art_stat_corr_37: -3.61192460e-04 + art_stat_corr_38: -4.00569656e-06 + art_stat_corr_39: -8.48779655e-06 + art_stat_corr_40: -2.10552576e-04 + art_stat_corr_41: -1.12067425e-04 art_stat_corr_42: 6.44673733e-05 - art_stat_corr_43: 2.34195261e-05 - art_stat_corr_44: 6.39557232e-06 - art_stat_corr_45: 6.20857771e-05 - art_stat_corr_46: -1.11351606e-07 + art_stat_corr_43: -2.34195261e-05 + art_stat_corr_44: -6.39557232e-06 + art_stat_corr_45: -6.20857771e-05 + art_stat_corr_46: 1.11351606e-07 art_stat_corr_47: -1.58017105e-07 - art_stat_corr_48: -3.60982223e-08 + art_stat_corr_48: 3.60982223e-08 art_stat_corr_49: 1.70394351e-08 art_stat_corr_50: 2.79179125e-07 corr_lumi_unc: 2.56412000e+02 @@ -778,8 +778,8 @@ bins: art_stat_corr_11: -3.96628232e-01 art_stat_corr_12: -8.49542036e-02 art_stat_corr_13: 4.34517173e-02 - art_stat_corr_14: 8.01397068e-02 - art_stat_corr_15: -5.70767137e-02 + art_stat_corr_14: -8.01397068e-02 + art_stat_corr_15: 5.70767137e-02 art_stat_corr_16: -1.09649495e-01 art_stat_corr_17: -5.38707856e-02 art_stat_corr_18: -2.80092485e-03 @@ -800,19 +800,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -1.06334846e-03 art_stat_corr_34: -8.79593951e-04 art_stat_corr_35: -4.26074032e-04 - art_stat_corr_36: 8.42999483e-04 - art_stat_corr_37: -5.03885577e-05 - art_stat_corr_38: 5.63555066e-04 - art_stat_corr_39: -5.79418382e-04 - art_stat_corr_40: -4.92819677e-04 - art_stat_corr_41: -3.90141865e-05 + art_stat_corr_36: -8.42999483e-04 + art_stat_corr_37: 5.03885577e-05 + art_stat_corr_38: -5.63555066e-04 + art_stat_corr_39: 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art_stat_corr_49: 7.78006263e-08 art_stat_corr_50: 4.63997689e-07 corr_lumi_unc: 2.72220000e+01 - art_stat_corr_1: 1.22786504e+01 @@ -880,8 +880,8 @@ bins: art_stat_corr_11: -8.17932064e-02 art_stat_corr_12: -1.45596619e-01 art_stat_corr_13: 1.42811081e-01 - art_stat_corr_14: 1.00642701e-01 - art_stat_corr_15: 7.33500419e-01 + art_stat_corr_14: -1.00642701e-01 + art_stat_corr_15: -7.33500419e-01 art_stat_corr_16: 1.86358301e+00 art_stat_corr_17: 1.47224124e-01 art_stat_corr_18: 1.43700515e+00 @@ -902,19 +902,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -1.10683405e-02 art_stat_corr_34: 6.94865214e-03 art_stat_corr_35: 7.52894141e-03 - art_stat_corr_36: -1.43515480e-02 - art_stat_corr_37: 3.16299229e-03 - art_stat_corr_38: 1.76014869e-04 - art_stat_corr_39: -2.26385512e-03 - art_stat_corr_40: 5.95467831e-04 - art_stat_corr_41: -1.02746380e-04 + art_stat_corr_36: 1.43515480e-02 + art_stat_corr_37: -3.16299229e-03 + art_stat_corr_38: -1.76014869e-04 + art_stat_corr_39: 2.26385512e-03 + art_stat_corr_40: 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-1.26773442e-03 - art_stat_corr_44: -5.73968950e-03 - art_stat_corr_45: -1.60059876e-03 - art_stat_corr_46: 1.86877170e-06 + art_stat_corr_43: 1.26773442e-03 + art_stat_corr_44: 5.73968950e-03 + art_stat_corr_45: 1.60059876e-03 + art_stat_corr_46: -1.86877170e-06 art_stat_corr_47: -3.50817442e-07 - art_stat_corr_48: -3.05896405e-06 + art_stat_corr_48: 3.05896405e-06 art_stat_corr_49: 2.48059668e-06 art_stat_corr_50: -3.72603208e-06 corr_lumi_unc: 2.86 @@ -1033,8 +1033,8 @@ bins: art_stat_corr_11: -4.44949403e-03 art_stat_corr_12: -1.75452631e-02 art_stat_corr_13: 1.04082167e-02 - art_stat_corr_14: 2.66549523e-02 - art_stat_corr_15: 8.19531957e-02 + art_stat_corr_14: -2.66549523e-02 + art_stat_corr_15: -8.19531957e-02 art_stat_corr_16: 2.28465538e-01 art_stat_corr_17: 3.77949557e-02 art_stat_corr_18: -9.40717856e-03 @@ -1055,19 +1055,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 7.77319768e-01 art_stat_corr_34: -1.32935913e-01 art_stat_corr_35: -1.34206245e-02 - art_stat_corr_36: -1.56602671e-02 - 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art_stat_corr_39: 8.03334115e-05 - art_stat_corr_40: 3.33761495e-05 - art_stat_corr_41: 4.23631685e-05 + art_stat_corr_36: -1.15125816e-04 + art_stat_corr_37: 4.25071243e-05 + art_stat_corr_38: -4.70496129e-04 + art_stat_corr_39: -8.03334115e-05 + art_stat_corr_40: -3.33761495e-05 + art_stat_corr_41: -4.23631685e-05 art_stat_corr_42: -3.18651071e-05 - art_stat_corr_43: -6.14304202e-06 - art_stat_corr_44: 2.80642636e-05 - art_stat_corr_45: -3.53336012e-05 - art_stat_corr_46: 2.47916649e-08 + art_stat_corr_43: 6.14304202e-06 + art_stat_corr_44: -2.80642636e-05 + art_stat_corr_45: 3.53336012e-05 + art_stat_corr_46: -2.47916649e-08 art_stat_corr_47: -5.20623619e-08 - art_stat_corr_48: 3.13889917e-08 + art_stat_corr_48: -3.13889917e-08 art_stat_corr_49: 1.08703638e-07 art_stat_corr_50: -5.04099906e-09 corr_lumi_unc: 239.33 @@ -1288,8 +1288,8 @@ bins: art_stat_corr_11: -9.24342707e-01 art_stat_corr_12: 9.93405811e-01 art_stat_corr_13: 1.67890545e-02 - art_stat_corr_14: -1.04283792e-03 - art_stat_corr_15: 5.81962581e-02 + art_stat_corr_14: 1.04283792e-03 + art_stat_corr_15: -5.81962581e-02 art_stat_corr_16: -8.25879014e-02 art_stat_corr_17: 7.98764769e-02 art_stat_corr_18: -4.89986513e-02 @@ -1310,19 +1310,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -4.60945390e-04 art_stat_corr_34: 1.56109673e-03 art_stat_corr_35: 1.75465437e-03 - art_stat_corr_36: 2.22724260e-04 - art_stat_corr_37: -5.56757684e-04 - art_stat_corr_38: -7.58053472e-05 - art_stat_corr_39: -2.92879759e-04 - art_stat_corr_40: 2.28770634e-04 - art_stat_corr_41: 1.04313036e-04 + art_stat_corr_36: -2.22724260e-04 + art_stat_corr_37: 5.56757684e-04 + art_stat_corr_38: 7.58053472e-05 + art_stat_corr_39: 2.92879759e-04 + art_stat_corr_40: -2.28770634e-04 + art_stat_corr_41: -1.04313036e-04 art_stat_corr_42: -4.03319788e-04 - art_stat_corr_43: -1.89569097e-04 - art_stat_corr_44: 3.21387894e-04 - art_stat_corr_45: 1.81741526e-04 - art_stat_corr_46: -8.99728904e-08 + art_stat_corr_43: 1.89569097e-04 + art_stat_corr_44: 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art_stat_corr_36: 1.15517594e-03 + art_stat_corr_37: 1.85893812e-03 + art_stat_corr_38: 1.48764712e-04 + art_stat_corr_39: -2.01215246e-04 + art_stat_corr_40: -2.61279062e-04 + art_stat_corr_41: -5.47706278e-05 art_stat_corr_42: 3.03390326e-04 - art_stat_corr_43: -6.62104587e-04 - art_stat_corr_44: 1.01248266e-03 - art_stat_corr_45: 2.34960571e-04 - art_stat_corr_46: 1.28992989e-07 + art_stat_corr_43: 6.62104587e-04 + art_stat_corr_44: -1.01248266e-03 + art_stat_corr_45: -2.34960571e-04 + art_stat_corr_46: -1.28992989e-07 art_stat_corr_47: 8.21204969e-08 - art_stat_corr_48: 4.29631185e-07 + art_stat_corr_48: -4.29631185e-07 art_stat_corr_49: -2.64821176e-07 art_stat_corr_50: -1.34368354e-07 corr_lumi_unc: 2.43230000e+01 @@ -1390,8 +1390,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 3.18713827e-01 art_stat_corr_12: -6.38378735e-01 art_stat_corr_13: 1.17782951e-01 - art_stat_corr_14: -6.40280076e-02 - art_stat_corr_15: 1.06447791e-01 + art_stat_corr_14: 6.40280076e-02 + art_stat_corr_15: -1.06447791e-01 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-1.43316211e-02 @@ -1514,19 +1514,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -7.07837979e-02 art_stat_corr_34: -3.72992418e-02 art_stat_corr_35: 1.37123793e-02 - art_stat_corr_36: -1.42646694e-02 - art_stat_corr_37: -1.02867961e-03 - art_stat_corr_38: 5.84108292e-03 - art_stat_corr_39: -2.77873478e-03 - art_stat_corr_40: 2.66183715e-03 - art_stat_corr_41: 2.03535314e-03 + art_stat_corr_36: 1.42646694e-02 + art_stat_corr_37: 1.02867961e-03 + art_stat_corr_38: -5.84108292e-03 + art_stat_corr_39: 2.77873478e-03 + art_stat_corr_40: -2.66183715e-03 + art_stat_corr_41: -2.03535314e-03 art_stat_corr_42: 5.09561472e-03 - art_stat_corr_43: 4.69010172e-04 - art_stat_corr_44: 1.06966560e-03 - art_stat_corr_45: -9.50084683e-05 - art_stat_corr_46: -2.27345891e-08 + art_stat_corr_43: -4.69010172e-04 + art_stat_corr_44: -1.06966560e-03 + art_stat_corr_45: 9.50084683e-05 + art_stat_corr_46: 2.27345891e-08 art_stat_corr_47: 1.37238437e-06 - art_stat_corr_48: 2.52853007e-06 + art_stat_corr_48: -2.52853007e-06 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art_stat_corr_41: -1.52870532e-03 art_stat_corr_42: 8.30233747e-03 - art_stat_corr_43: 4.33157527e-03 - art_stat_corr_44: -2.08095286e-03 - art_stat_corr_45: 1.36869599e-04 - art_stat_corr_46: -3.36192418e-06 + art_stat_corr_43: -4.33157527e-03 + art_stat_corr_44: 2.08095286e-03 + art_stat_corr_45: -1.36869599e-04 + art_stat_corr_46: 3.36192418e-06 art_stat_corr_47: 2.24627317e-06 - art_stat_corr_48: -4.84568896e-06 - art_stat_corr_49: 9.26203777e-07 + art_stat_corr_48: 4.84568896e-06 + art_stat_corr_49: 9.26203778e-07 art_stat_corr_50: -2.01059669e-05 corr_lumi_unc: 1.40556 - art_stat_corr_1: 7.78603601e-01 @@ -1594,8 +1594,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 3.99379063e-02 art_stat_corr_12: -4.10340785e-02 art_stat_corr_13: 1.10922737e-02 - art_stat_corr_14: -1.07681708e-02 - art_stat_corr_15: 8.06047060e-03 + art_stat_corr_14: 1.07681708e-02 + art_stat_corr_15: -8.06047060e-03 art_stat_corr_16: 9.63745687e-02 art_stat_corr_17: -3.69593407e-02 art_stat_corr_18: -1.64257906e-02 @@ -1616,19 +1616,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 3.28805463e-02 art_stat_corr_34: 2.57225056e-02 art_stat_corr_35: -2.83582347e-02 - art_stat_corr_36: 3.39405950e-01 - art_stat_corr_37: 3.47234851e-01 - art_stat_corr_38: 2.77915738e-01 - art_stat_corr_39: 8.27040292e-04 - art_stat_corr_40: 8.58449826e-03 - art_stat_corr_41: 5.87377280e-03 + art_stat_corr_36: -3.39405950e-01 + art_stat_corr_37: -3.47234851e-01 + art_stat_corr_38: -2.77915738e-01 + art_stat_corr_39: -8.27040292e-04 + art_stat_corr_40: -8.58449826e-03 + art_stat_corr_41: -5.87377280e-03 art_stat_corr_42: -5.43260532e-02 - art_stat_corr_43: 2.03255951e-02 - art_stat_corr_44: -2.65398313e-02 - art_stat_corr_45: -3.82631727e-03 - art_stat_corr_46: -7.53423151e-07 + art_stat_corr_43: -2.03255951e-02 + art_stat_corr_44: 2.65398313e-02 + art_stat_corr_45: 3.82631727e-03 + art_stat_corr_46: 7.53423151e-07 art_stat_corr_47: 5.72790288e-06 - art_stat_corr_48: -2.00093596e-06 + art_stat_corr_48: 2.00093596e-06 art_stat_corr_49: -3.96578621e-06 art_stat_corr_50: -1.85223863e-05 corr_lumi_unc: 0.7397 @@ -1645,8 +1645,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 7.83264071e-03 art_stat_corr_12: -2.36992018e-02 art_stat_corr_13: 3.06671992e-03 - art_stat_corr_14: -1.35814314e-02 - art_stat_corr_15: 4.13039505e-03 + art_stat_corr_14: 1.35814314e-02 + art_stat_corr_15: -4.13039505e-03 art_stat_corr_16: 5.04045404e-02 art_stat_corr_17: -1.29585579e-02 art_stat_corr_18: 4.94944147e-03 @@ -1667,19 +1667,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -4.53562375e-03 art_stat_corr_34: -3.69593199e-03 art_stat_corr_35: -1.59961774e-03 - art_stat_corr_36: -1.54395062e-02 - art_stat_corr_37: -7.26157040e-02 - art_stat_corr_38: -5.56292667e-02 - art_stat_corr_39: -1.70214976e-02 - art_stat_corr_40: 4.01552030e-03 - art_stat_corr_41: 1.08082320e-02 + art_stat_corr_36: 1.54395062e-02 + art_stat_corr_37: 7.26157040e-02 + art_stat_corr_38: 5.56292667e-02 + art_stat_corr_39: 1.70214976e-02 + art_stat_corr_40: -4.01552030e-03 + art_stat_corr_41: -1.08082320e-02 art_stat_corr_42: -3.86381580e-01 - art_stat_corr_43: 6.21048271e-02 - art_stat_corr_44: -6.78578984e-02 - art_stat_corr_45: 5.98204965e-02 - art_stat_corr_46: -7.92308395e-06 + art_stat_corr_43: -6.21048271e-02 + art_stat_corr_44: 6.78578984e-02 + art_stat_corr_45: -5.98204965e-02 + art_stat_corr_46: 7.92308395e-06 art_stat_corr_47: 5.97035945e-06 - art_stat_corr_48: -1.52000515e-05 + art_stat_corr_48: 1.52000515e-05 art_stat_corr_49: 2.77830997e-05 art_stat_corr_50: 1.78683524e-05 corr_lumi_unc: 0.35464 @@ -1696,8 +1696,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 6.46530161e-04 art_stat_corr_12: -8.59586000e-04 art_stat_corr_13: 2.14187922e-04 - art_stat_corr_14: -5.99924635e-04 - art_stat_corr_15: -4.50632523e-05 + art_stat_corr_14: 5.99924635e-04 + art_stat_corr_15: 4.50632523e-05 art_stat_corr_16: 1.91706959e-03 art_stat_corr_17: -1.14561501e-03 art_stat_corr_18: -5.58744844e-04 @@ -1718,19 +1718,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -4.13081461e-04 art_stat_corr_34: -5.38910675e-04 art_stat_corr_35: -6.20720926e-04 - art_stat_corr_36: 9.49710825e-04 - art_stat_corr_37: 2.64215392e-04 - art_stat_corr_38: 8.97396480e-05 - art_stat_corr_39: 1.26461884e-06 - art_stat_corr_40: -9.14555396e-05 - art_stat_corr_41: -1.76393840e-04 + art_stat_corr_36: -9.49710825e-04 + art_stat_corr_37: -2.64215392e-04 + art_stat_corr_38: -8.97396480e-05 + art_stat_corr_39: -1.26461884e-06 + art_stat_corr_40: 9.14555396e-05 + art_stat_corr_41: 1.76393840e-04 art_stat_corr_42: 8.61215633e-04 - art_stat_corr_43: -3.48114786e-04 - art_stat_corr_44: 5.54930886e-04 - art_stat_corr_45: -1.88752124e-04 - art_stat_corr_46: -4.32284300e-04 + art_stat_corr_43: 3.48114786e-04 + art_stat_corr_44: -5.54930886e-04 + art_stat_corr_45: 1.88752124e-04 + art_stat_corr_46: 4.32284300e-04 art_stat_corr_47: 2.51728879e-03 - art_stat_corr_48: -3.47276657e-03 + art_stat_corr_48: 3.47276657e-03 art_stat_corr_49: 9.75842769e-03 art_stat_corr_50: 9.32112113e-03 corr_lumi_unc: 1.43546000e-02 @@ -1747,8 +1747,8 @@ bins: 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-7.15288135e-05 - art_stat_corr_45: -1.91970288e-04 - art_stat_corr_46: 2.93049651e-08 + art_stat_corr_43: -3.41639801e-05 + art_stat_corr_44: 7.15288135e-05 + art_stat_corr_45: 1.91970288e-04 + art_stat_corr_46: -2.93049651e-08 art_stat_corr_47: 2.49952466e-08 - art_stat_corr_48: 1.05872303e-07 - art_stat_corr_49: 1.09231909e-07 + art_stat_corr_48: -1.05872303e-07 + art_stat_corr_49: 1.09231910e-07 art_stat_corr_50: -4.64603622e-07 corr_lumi_unc: 179.218 - art_stat_corr_1: 5.42502333e+01 @@ -1798,8 +1798,8 @@ bins: art_stat_corr_11: -3.85235061e+00 art_stat_corr_12: 8.63481763e-01 art_stat_corr_13: -7.61884565e-02 - art_stat_corr_14: 4.44767381e-01 - art_stat_corr_15: 3.06826086e-01 + art_stat_corr_14: -4.44767381e-01 + art_stat_corr_15: -3.06826086e-01 art_stat_corr_16: -5.12909863e-02 art_stat_corr_17: 1.02338393e-01 art_stat_corr_18: 6.87977264e-02 @@ -1820,19 +1820,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 1.66377186e-03 art_stat_corr_34: -1.71769541e-03 art_stat_corr_35: 3.80908920e-04 - 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art_stat_corr_36: 9.19956425e-03 + art_stat_corr_37: 6.03387531e-03 + art_stat_corr_38: -4.27511505e-03 + art_stat_corr_39: -4.01339716e-03 + art_stat_corr_40: -6.50547902e-03 + art_stat_corr_41: -3.37773536e-03 art_stat_corr_42: 5.17851623e-03 - art_stat_corr_43: 4.58022459e-03 - art_stat_corr_44: 4.10457510e-07 - art_stat_corr_45: 1.20118557e-03 - art_stat_corr_46: 9.37810159e-08 + art_stat_corr_43: -4.58022459e-03 + art_stat_corr_44: -4.10457509e-07 + art_stat_corr_45: -1.20118557e-03 + art_stat_corr_46: -9.37810159e-08 art_stat_corr_47: 1.50214375e-06 - art_stat_corr_48: -1.01567380e-07 + art_stat_corr_48: 1.01567380e-07 art_stat_corr_49: 1.47247800e-06 art_stat_corr_50: 5.10060705e-07 corr_lumi_unc: 2.20012000e+00 @@ -2053,8 +2053,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 6.82131515e-02 art_stat_corr_12: -5.85652572e-02 art_stat_corr_13: -9.79316129e-03 - art_stat_corr_14: -9.16661741e-02 - art_stat_corr_15: -2.46360736e-02 + art_stat_corr_14: 9.16661741e-02 + art_stat_corr_15: 2.46360736e-02 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3.81209447e-06 - art_stat_corr_48: -4.07236785e-06 + art_stat_corr_48: 4.07236785e-06 art_stat_corr_49: 2.41125576e-06 art_stat_corr_50: -1.67241483e-06 corr_lumi_unc: 1.23682 @@ -2104,8 +2104,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 3.43485593e-02 art_stat_corr_12: -4.21742772e-02 art_stat_corr_13: 1.34269486e-03 - art_stat_corr_14: -3.81144823e-02 - art_stat_corr_15: -1.72880092e-02 + art_stat_corr_14: 3.81144823e-02 + art_stat_corr_15: 1.72880092e-02 art_stat_corr_16: 9.12884476e-02 art_stat_corr_17: -4.54715042e-02 art_stat_corr_18: -5.71131090e-02 @@ -2126,19 +2126,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -2.26878850e-03 art_stat_corr_34: -9.22840664e-02 art_stat_corr_35: -2.98429266e-02 - art_stat_corr_36: 2.15651631e-01 - art_stat_corr_37: 4.86133656e-02 - art_stat_corr_38: -2.81591110e-01 - art_stat_corr_39: -3.96365360e-01 - art_stat_corr_40: 1.33795987e-02 - art_stat_corr_41: 1.90396418e-03 + art_stat_corr_36: -2.15651631e-01 + art_stat_corr_37: -4.86133656e-02 + art_stat_corr_38: 2.81591110e-01 + art_stat_corr_39: 3.96365360e-01 + art_stat_corr_40: -1.33795987e-02 + art_stat_corr_41: -1.90396418e-03 art_stat_corr_42: 1.89948694e-02 - art_stat_corr_43: -6.33364552e-02 - art_stat_corr_44: -2.55289965e-02 - art_stat_corr_45: 4.35637735e-03 - art_stat_corr_46: -5.84285077e-06 + art_stat_corr_43: 6.33364552e-02 + art_stat_corr_44: 2.55289965e-02 + art_stat_corr_45: -4.35637735e-03 + art_stat_corr_46: 5.84285077e-06 art_stat_corr_47: 1.30537586e-05 - art_stat_corr_48: -2.05359664e-06 + art_stat_corr_48: 2.05359664e-06 art_stat_corr_49: -1.81089325e-05 art_stat_corr_50: -3.88143314e-06 corr_lumi_unc: 0.62738 @@ -2155,8 +2155,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 1.05378579e-02 art_stat_corr_12: -1.04133793e-02 art_stat_corr_13: -4.23630706e-03 - art_stat_corr_14: -2.06800477e-02 - art_stat_corr_15: 3.06528584e-03 + art_stat_corr_14: 2.06800477e-02 + art_stat_corr_15: -3.06528584e-03 art_stat_corr_16: 4.19224897e-02 art_stat_corr_17: -2.73541270e-02 art_stat_corr_18: -1.18705847e-02 @@ -2177,19 +2177,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 1.92705676e-04 art_stat_corr_34: 1.64350348e-02 art_stat_corr_35: 8.88609498e-03 - art_stat_corr_36: -1.14552464e-02 - art_stat_corr_37: -1.11229954e-02 - art_stat_corr_38: 4.87889172e-02 - art_stat_corr_39: 7.61845774e-02 - art_stat_corr_40: -3.82808738e-02 - art_stat_corr_41: 9.56183492e-03 + art_stat_corr_36: 1.14552464e-02 + art_stat_corr_37: 1.11229954e-02 + art_stat_corr_38: -4.87889172e-02 + art_stat_corr_39: -7.61845774e-02 + art_stat_corr_40: 3.82808738e-02 + art_stat_corr_41: -9.56183492e-03 art_stat_corr_42: -5.70648344e-02 - art_stat_corr_43: -3.66780395e-01 - art_stat_corr_44: -6.01249238e-02 - art_stat_corr_45: 1.08961648e-02 - art_stat_corr_46: -8.73782331e-06 + art_stat_corr_43: 3.66780395e-01 + art_stat_corr_44: 6.01249238e-02 + art_stat_corr_45: -1.08961648e-02 + art_stat_corr_46: 8.73782331e-06 art_stat_corr_47: -3.87149202e-05 - art_stat_corr_48: 5.20862974e-06 + art_stat_corr_48: -5.20862974e-06 art_stat_corr_49: 1.27028358e-05 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-1.41559574e-02 art_stat_corr_35: -2.69647509e-02 - art_stat_corr_36: 2.65520353e-01 - art_stat_corr_37: -4.25455915e-01 - art_stat_corr_38: 2.34395731e-01 - art_stat_corr_39: -7.65386665e-02 - art_stat_corr_40: 1.58557778e-02 - art_stat_corr_41: 5.06722123e-03 + art_stat_corr_36: -2.65520353e-01 + art_stat_corr_37: 4.25455915e-01 + art_stat_corr_38: -2.34395731e-01 + art_stat_corr_39: 7.65386665e-02 + art_stat_corr_40: -1.58557778e-02 + art_stat_corr_41: -5.06722123e-03 art_stat_corr_42: 2.81547490e-02 - art_stat_corr_43: 3.66269112e-03 - art_stat_corr_44: 1.14614993e-02 - art_stat_corr_45: 4.06864464e-02 - art_stat_corr_46: -2.18094217e-06 + art_stat_corr_43: -3.66269112e-03 + art_stat_corr_44: -1.14614993e-02 + art_stat_corr_45: -4.06864464e-02 + art_stat_corr_46: 2.18094217e-06 art_stat_corr_47: 7.70178161e-06 - art_stat_corr_48: -6.65135230e-06 + art_stat_corr_48: 6.65135230e-06 art_stat_corr_49: 9.70601532e-06 art_stat_corr_50: -2.99835631e-05 corr_lumi_unc: 0.78494 @@ -637,8 +637,8 @@ bins: art_stat_corr_11: -9.52388564e-03 art_stat_corr_12: 1.01309011e-02 art_stat_corr_13: -2.05380904e-03 - art_stat_corr_14: 8.28396718e-03 - art_stat_corr_15: 2.03503085e-02 + art_stat_corr_14: -8.28396718e-03 + art_stat_corr_15: -2.03503085e-02 art_stat_corr_16: 5.81700814e-02 art_stat_corr_17: 1.46256507e-02 art_stat_corr_18: -4.17035852e-03 @@ -659,21 +659,21 @@ bins: art_stat_corr_33: 6.02343672e-03 art_stat_corr_34: -4.26402860e-03 art_stat_corr_35: 1.91670516e-04 - art_stat_corr_36: 9.95829846e-03 - art_stat_corr_37: 6.31649802e-02 - art_stat_corr_38: -2.96242275e-02 - art_stat_corr_39: 1.62661023e-02 - art_stat_corr_40: -9.12605989e-03 - art_stat_corr_41: 6.72587476e-03 + art_stat_corr_36: -9.95829846e-03 + art_stat_corr_37: -6.31649802e-02 + art_stat_corr_38: 2.96242275e-02 + art_stat_corr_39: -1.62661023e-02 + art_stat_corr_40: 9.12605989e-03 + art_stat_corr_41: -6.72587476e-03 art_stat_corr_42: -3.91799228e-03 - art_stat_corr_43: -2.99092980e-02 - 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-2.96485226e-04 art_stat_corr_35: 8.58061063e-05 - art_stat_corr_36: 5.80580976e-04 - art_stat_corr_37: -7.82309881e-04 - art_stat_corr_38: 8.28187831e-04 - art_stat_corr_39: 2.67580106e-04 - art_stat_corr_40: -1.57112644e-04 - art_stat_corr_41: 1.20973144e-04 + art_stat_corr_36: -5.80580976e-04 + art_stat_corr_37: 7.82309881e-04 + art_stat_corr_38: -8.28187831e-04 + art_stat_corr_39: -2.67580106e-04 + art_stat_corr_40: 1.57112645e-04 + art_stat_corr_41: -1.20973144e-04 art_stat_corr_42: -2.80391046e-04 - art_stat_corr_43: -2.31424081e-04 - art_stat_corr_44: -2.98402811e-04 - art_stat_corr_45: -9.76300746e-04 - art_stat_corr_46: 2.95679349e-05 + art_stat_corr_43: 2.31424081e-04 + art_stat_corr_44: 2.98402811e-04 + art_stat_corr_45: 9.76300746e-04 + art_stat_corr_46: -2.95679349e-05 art_stat_corr_47: -1.49993747e-04 - art_stat_corr_48: -3.15549069e-03 + art_stat_corr_48: 3.15549069e-03 art_stat_corr_49: -9.93576447e-03 art_stat_corr_50: 9.67688877e-03 corr_lumi_unc: 1.60706000e-02 @@ -741,8 +741,8 @@ bins: art_stat_corr_11: -9.59278362e-02 art_stat_corr_12: 1.92147117e-02 art_stat_corr_13: -5.89195836e-03 - art_stat_corr_14: -5.04181848e-02 - art_stat_corr_15: 3.18582469e-02 + art_stat_corr_14: 5.04181848e-02 + art_stat_corr_15: -3.18582469e-02 art_stat_corr_16: 7.19317938e-02 art_stat_corr_17: -7.62119236e-03 art_stat_corr_18: 1.95539765e-03 @@ -763,19 +763,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -9.79829910e-04 art_stat_corr_34: 1.15559739e-04 art_stat_corr_35: 8.95220667e-04 - art_stat_corr_36: 2.45431296e-04 - art_stat_corr_37: 3.61192460e-04 - art_stat_corr_38: 4.00569656e-06 - art_stat_corr_39: 8.48779655e-06 - art_stat_corr_40: 2.10552576e-04 - art_stat_corr_41: 1.12067425e-04 + art_stat_corr_36: -2.45431296e-04 + art_stat_corr_37: -3.61192460e-04 + art_stat_corr_38: -4.00569656e-06 + art_stat_corr_39: -8.48779655e-06 + art_stat_corr_40: -2.10552576e-04 + art_stat_corr_41: -1.12067425e-04 art_stat_corr_42: 6.44673733e-05 - art_stat_corr_43: 2.34195261e-05 - 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4.45956806e-03 art_stat_corr_18: -2.13267341e-03 @@ -1179,19 +1179,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 1.77364472e-02 art_stat_corr_34: -1.71631131e-03 art_stat_corr_35: -1.45010789e-02 - art_stat_corr_36: 5.52333379e-03 - art_stat_corr_37: -1.40297732e-02 - art_stat_corr_38: 2.69726972e-02 - art_stat_corr_39: -5.19059882e-02 - art_stat_corr_40: -2.83345238e-03 - art_stat_corr_41: 2.01201300e-02 + art_stat_corr_36: -5.52333379e-03 + art_stat_corr_37: 1.40297732e-02 + art_stat_corr_38: -2.69726972e-02 + art_stat_corr_39: 5.19059882e-02 + art_stat_corr_40: 2.83345238e-03 + art_stat_corr_41: -2.01201300e-02 art_stat_corr_42: -1.06453691e-01 - art_stat_corr_43: -4.24466914e-02 - art_stat_corr_44: 2.76634761e-01 - art_stat_corr_45: -2.21665011e-01 - art_stat_corr_46: -5.08040931e-06 + art_stat_corr_43: 4.24466914e-02 + art_stat_corr_44: -2.76634761e-01 + art_stat_corr_45: 2.21665011e-01 + art_stat_corr_46: 5.08040931e-06 art_stat_corr_47: 4.90146061e-06 - art_stat_corr_48: 2.43904039e-05 + art_stat_corr_48: -2.43904039e-05 art_stat_corr_49: 3.34445312e-06 art_stat_corr_50: -1.72090507e-05 corr_lumi_unc: 0.35776 @@ -1209,8 +1209,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 1.81227296e-04 art_stat_corr_12: -2.07973680e-04 art_stat_corr_13: -4.11738744e-04 - art_stat_corr_14: 5.11885718e-04 - art_stat_corr_15: 1.07746821e-03 + art_stat_corr_14: -5.11885718e-04 + art_stat_corr_15: -1.07746821e-03 art_stat_corr_16: 2.66902826e-03 art_stat_corr_17: 6.52357859e-04 art_stat_corr_18: -2.25048849e-04 @@ -1231,20 +1231,20 @@ bins: art_stat_corr_33: 1.19711365e-04 art_stat_corr_34: -1.74258150e-04 art_stat_corr_35: -1.98690397e-04 - art_stat_corr_36: 8.43727540e-04 - art_stat_corr_37: -1.86018754e-04 - art_stat_corr_38: -8.51852818e-05 - art_stat_corr_39: 2.78978376e-04 - art_stat_corr_40: -8.05405754e-05 - art_stat_corr_41: -2.16242844e-04 + art_stat_corr_36: -8.43727540e-04 + art_stat_corr_37: 1.86018754e-04 + art_stat_corr_38: 8.51852818e-05 + art_stat_corr_39: -2.78978376e-04 + art_stat_corr_40: 8.05405754e-05 + art_stat_corr_41: 2.16242844e-04 art_stat_corr_42: -6.95840734e-05 - art_stat_corr_43: 8.33196291e-05 - art_stat_corr_44: 7.76904953e-05 - art_stat_corr_45: 8.91310584e-04 - art_stat_corr_46: 1.58039616e-04 - art_stat_corr_47: 5.03885264e-04 - art_stat_corr_48: 1.28671718e-02 - art_stat_corr_49: 2.31299868e-04 + art_stat_corr_43: -8.33196291e-05 + art_stat_corr_44: -7.76904953e-05 + art_stat_corr_45: -8.91310584e-04 + art_stat_corr_46: -1.58039616e-04 + art_stat_corr_47: 5.03885265e-04 + art_stat_corr_48: -1.28671718e-02 + art_stat_corr_49: 2.31299867e-04 art_stat_corr_50: 4.91769957e-03 corr_lumi_unc: 1.59172000e-02 uncorr_mc_unc: 6.12200000e-03 @@ -1261,8 +1261,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 2.82828481e-01 art_stat_corr_12: 4.76735572e-03 art_stat_corr_13: -2.54937662e-02 - art_stat_corr_14: -9.85103087e-02 - art_stat_corr_15: -5.87097802e-02 + art_stat_corr_14: 9.85103087e-02 + art_stat_corr_15: 5.87097802e-02 art_stat_corr_16: 4.24303641e-02 art_stat_corr_17: 1.29632199e-02 art_stat_corr_18: -1.73617654e-02 @@ -1283,19 +1283,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 1.13658330e-04 art_stat_corr_34: -1.23483116e-03 art_stat_corr_35: -4.54392185e-04 - art_stat_corr_36: 1.15125816e-04 - art_stat_corr_37: -4.25071243e-05 - art_stat_corr_38: 4.70496129e-04 - art_stat_corr_39: 8.03334115e-05 - art_stat_corr_40: 3.33761495e-05 - art_stat_corr_41: 4.23631685e-05 + art_stat_corr_36: -1.15125816e-04 + art_stat_corr_37: 4.25071243e-05 + art_stat_corr_38: -4.70496129e-04 + art_stat_corr_39: -8.03334115e-05 + art_stat_corr_40: -3.33761495e-05 + art_stat_corr_41: -4.23631685e-05 art_stat_corr_42: -3.18651071e-05 - art_stat_corr_43: -6.14304202e-06 - art_stat_corr_44: 2.80642636e-05 - art_stat_corr_45: -3.53336012e-05 - art_stat_corr_46: 2.47916649e-08 + art_stat_corr_43: 6.14304202e-06 + art_stat_corr_44: -2.80642636e-05 + art_stat_corr_45: 3.53336012e-05 + art_stat_corr_46: -2.47916649e-08 art_stat_corr_47: -5.20623619e-08 - art_stat_corr_48: 3.13889917e-08 + art_stat_corr_48: -3.13889917e-08 art_stat_corr_49: 1.08703638e-07 art_stat_corr_50: -5.04099906e-09 corr_lumi_unc: 239.33 @@ -1313,8 +1313,8 @@ bins: art_stat_corr_11: -9.24342707e-01 art_stat_corr_12: 9.93405811e-01 art_stat_corr_13: 1.67890545e-02 - art_stat_corr_14: -1.04283792e-03 - art_stat_corr_15: 5.81962581e-02 + art_stat_corr_14: 1.04283792e-03 + art_stat_corr_15: -5.81962581e-02 art_stat_corr_16: -8.25879014e-02 art_stat_corr_17: 7.98764769e-02 art_stat_corr_18: -4.89986513e-02 @@ -1335,19 +1335,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -4.60945390e-04 art_stat_corr_34: 1.56109673e-03 art_stat_corr_35: 1.75465437e-03 - art_stat_corr_36: 2.22724260e-04 - art_stat_corr_37: -5.56757684e-04 - art_stat_corr_38: -7.58053472e-05 - art_stat_corr_39: -2.92879759e-04 - art_stat_corr_40: 2.28770634e-04 - art_stat_corr_41: 1.04313036e-04 + art_stat_corr_36: -2.22724260e-04 + art_stat_corr_37: 5.56757684e-04 + art_stat_corr_38: 7.58053472e-05 + art_stat_corr_39: 2.92879759e-04 + art_stat_corr_40: -2.28770634e-04 + art_stat_corr_41: -1.04313036e-04 art_stat_corr_42: -4.03319788e-04 - art_stat_corr_43: -1.89569097e-04 - art_stat_corr_44: 3.21387894e-04 - art_stat_corr_45: 1.81741526e-04 - art_stat_corr_46: -8.99728904e-08 + art_stat_corr_43: 1.89569097e-04 + art_stat_corr_44: -3.21387894e-04 + art_stat_corr_45: -1.81741526e-04 + art_stat_corr_46: 8.99728904e-08 art_stat_corr_47: -2.78554849e-07 - art_stat_corr_48: 2.26725577e-07 + art_stat_corr_48: -2.26725577e-07 art_stat_corr_49: 2.07372995e-07 art_stat_corr_50: 8.05439541e-07 corr_lumi_unc: 67.288 @@ -1365,8 +1365,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 1.17996225e+00 art_stat_corr_12: -4.37963573e+00 art_stat_corr_13: 3.17358208e+00 - art_stat_corr_14: 1.24417258e+00 - art_stat_corr_15: 2.38736908e-01 + art_stat_corr_14: -1.24417258e+00 + art_stat_corr_15: -2.38736908e-01 art_stat_corr_16: -8.24823766e-01 art_stat_corr_17: 3.08088602e-01 art_stat_corr_18: -8.80162544e-02 @@ -1387,19 +1387,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -1.14202638e-03 art_stat_corr_34: 1.87942027e-03 art_stat_corr_35: 6.12270443e-04 - art_stat_corr_36: -1.15517594e-03 - art_stat_corr_37: -1.85893812e-03 - art_stat_corr_38: -1.48764712e-04 - art_stat_corr_39: 2.01215246e-04 - art_stat_corr_40: 2.61279062e-04 - art_stat_corr_41: 5.47706278e-05 + art_stat_corr_36: 1.15517594e-03 + art_stat_corr_37: 1.85893812e-03 + art_stat_corr_38: 1.48764712e-04 + art_stat_corr_39: -2.01215246e-04 + art_stat_corr_40: -2.61279062e-04 + art_stat_corr_41: -5.47706278e-05 art_stat_corr_42: 3.03390326e-04 - art_stat_corr_43: -6.62104587e-04 - art_stat_corr_44: 1.01248266e-03 - art_stat_corr_45: 2.34960571e-04 - art_stat_corr_46: 1.28992989e-07 + art_stat_corr_43: 6.62104587e-04 + art_stat_corr_44: -1.01248266e-03 + art_stat_corr_45: -2.34960571e-04 + art_stat_corr_46: -1.28992989e-07 art_stat_corr_47: 8.21204969e-08 - art_stat_corr_48: 4.29631185e-07 + art_stat_corr_48: -4.29631185e-07 art_stat_corr_49: -2.64821176e-07 art_stat_corr_50: -1.34368354e-07 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art_stat_corr_43: 2.16064118e-03 - art_stat_corr_44: 4.62532588e-04 - art_stat_corr_45: 6.40313550e-04 - art_stat_corr_46: 1.79151339e-07 + art_stat_corr_43: -2.16064118e-03 + art_stat_corr_44: -4.62532588e-04 + art_stat_corr_45: -6.40313550e-04 + art_stat_corr_46: -1.79151339e-07 art_stat_corr_47: 2.47279136e-06 - art_stat_corr_48: 2.21215659e-06 + art_stat_corr_48: -2.21215659e-06 art_stat_corr_49: -3.59167621e-06 art_stat_corr_50: -3.04361732e-06 corr_lumi_unc: 1.08238000e+01 @@ -1469,8 +1469,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 2.31482186e-01 art_stat_corr_12: -3.29071579e-01 art_stat_corr_13: 1.16471607e-01 - art_stat_corr_14: -1.26939461e-01 - art_stat_corr_15: -4.04692503e-02 + art_stat_corr_14: 1.26939461e-01 + art_stat_corr_15: 4.04692503e-02 art_stat_corr_16: 4.19871526e-01 art_stat_corr_17: -2.79537978e-01 art_stat_corr_18: -1.13437081e-01 @@ -1491,19 +1491,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 1.31156642e-02 art_stat_corr_34: -2.85627704e-03 art_stat_corr_35: -1.09938783e-02 - art_stat_corr_36: -7.88565402e-03 - art_stat_corr_37: -3.78737669e-03 - art_stat_corr_38: -2.20964731e-03 - art_stat_corr_39: 4.51395134e-03 - art_stat_corr_40: -2.00917852e-04 - art_stat_corr_41: 2.12480140e-03 + art_stat_corr_36: 7.88565402e-03 + art_stat_corr_37: 3.78737669e-03 + art_stat_corr_38: 2.20964731e-03 + art_stat_corr_39: -4.51395134e-03 + art_stat_corr_40: 2.00917852e-04 + art_stat_corr_41: -2.12480140e-03 art_stat_corr_42: 4.00290695e-03 - art_stat_corr_43: 8.35173696e-04 - art_stat_corr_44: 1.74228552e-03 - art_stat_corr_45: -1.00103401e-03 - art_stat_corr_46: 5.86133256e-08 + art_stat_corr_43: -8.35173696e-04 + art_stat_corr_44: -1.74228552e-03 + art_stat_corr_45: 1.00103401e-03 + art_stat_corr_46: -5.86133256e-08 art_stat_corr_47: 1.49947048e-06 - art_stat_corr_48: 1.43420056e-06 + art_stat_corr_48: -1.43420056e-06 art_stat_corr_49: -4.30543964e-06 art_stat_corr_50: -4.66286945e-06 corr_lumi_unc: 5.17400000e+00 @@ -1521,8 +1521,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 1.11658354e-01 art_stat_corr_12: -1.51130396e-01 art_stat_corr_13: 3.56059827e-03 - art_stat_corr_14: -7.24943513e-02 - art_stat_corr_15: -1.39863124e-03 + art_stat_corr_14: 7.24943513e-02 + art_stat_corr_15: 1.39863124e-03 art_stat_corr_16: 2.90724165e-01 art_stat_corr_17: -1.34022399e-01 art_stat_corr_18: -1.43316211e-02 @@ -1543,19 +1543,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -7.07837979e-02 art_stat_corr_34: -3.72992418e-02 art_stat_corr_35: 1.37123793e-02 - art_stat_corr_36: -1.42646694e-02 - art_stat_corr_37: -1.02867961e-03 - art_stat_corr_38: 5.84108292e-03 - art_stat_corr_39: -2.77873478e-03 - art_stat_corr_40: 2.66183715e-03 - art_stat_corr_41: 2.03535314e-03 + art_stat_corr_36: 1.42646694e-02 + art_stat_corr_37: 1.02867961e-03 + art_stat_corr_38: -5.84108292e-03 + art_stat_corr_39: 2.77873478e-03 + art_stat_corr_40: -2.66183715e-03 + art_stat_corr_41: -2.03535314e-03 art_stat_corr_42: 5.09561472e-03 - art_stat_corr_43: 4.69010172e-04 - art_stat_corr_44: 1.06966560e-03 - art_stat_corr_45: -9.50084683e-05 - art_stat_corr_46: -2.27345891e-08 + art_stat_corr_43: -4.69010172e-04 + art_stat_corr_44: -1.06966560e-03 + art_stat_corr_45: 9.50084683e-05 + art_stat_corr_46: 2.27345891e-08 art_stat_corr_47: 1.37238437e-06 - art_stat_corr_48: 2.52853007e-06 + art_stat_corr_48: -2.52853007e-06 art_stat_corr_49: -5.58098141e-06 art_stat_corr_50: -8.06385697e-06 corr_lumi_unc: 2.6806 @@ -1573,8 +1573,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 7.48159967e-02 art_stat_corr_12: -5.53038100e-02 art_stat_corr_13: 9.15918982e-03 - art_stat_corr_14: -3.36980139e-02 - art_stat_corr_15: 1.15958574e-02 + art_stat_corr_14: 3.36980139e-02 + art_stat_corr_15: -1.15958574e-02 art_stat_corr_16: 1.92594241e-01 art_stat_corr_17: -5.16192560e-02 art_stat_corr_18: -3.94551885e-02 @@ -1595,20 +1595,20 @@ bins: art_stat_corr_33: -5.13007076e-01 art_stat_corr_34: -2.44097511e-01 art_stat_corr_35: 9.86258733e-02 - art_stat_corr_36: -1.77609614e-02 - art_stat_corr_37: 3.23451812e-02 - art_stat_corr_38: 3.77350018e-02 - art_stat_corr_39: 2.78968680e-03 - art_stat_corr_40: 2.02375767e-03 - art_stat_corr_41: 1.52870532e-03 + art_stat_corr_36: 1.77609614e-02 + art_stat_corr_37: -3.23451812e-02 + art_stat_corr_38: -3.77350018e-02 + art_stat_corr_39: -2.78968680e-03 + art_stat_corr_40: -2.02375767e-03 + art_stat_corr_41: -1.52870532e-03 art_stat_corr_42: 8.30233747e-03 - art_stat_corr_43: 4.33157527e-03 - art_stat_corr_44: -2.08095286e-03 - art_stat_corr_45: 1.36869599e-04 - art_stat_corr_46: -3.36192418e-06 + art_stat_corr_43: -4.33157527e-03 + art_stat_corr_44: 2.08095286e-03 + art_stat_corr_45: -1.36869599e-04 + art_stat_corr_46: 3.36192418e-06 art_stat_corr_47: 2.24627317e-06 - art_stat_corr_48: -4.84568896e-06 - art_stat_corr_49: 9.26203777e-07 + art_stat_corr_48: 4.84568896e-06 + art_stat_corr_49: 9.26203778e-07 art_stat_corr_50: -2.01059669e-05 corr_lumi_unc: 1.40556 uncorr_mc_unc: 0.5406 @@ -1625,8 +1625,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 3.99379063e-02 art_stat_corr_12: -4.10340785e-02 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-7.53423151e-07 + art_stat_corr_43: -2.03255951e-02 + art_stat_corr_44: 2.65398313e-02 + art_stat_corr_45: 3.82631727e-03 + art_stat_corr_46: 7.53423151e-07 art_stat_corr_47: 5.72790288e-06 - art_stat_corr_48: -2.00093596e-06 + art_stat_corr_48: 2.00093596e-06 art_stat_corr_49: -3.96578621e-06 art_stat_corr_50: -1.85223863e-05 corr_lumi_unc: 0.7397 @@ -1677,8 +1677,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 7.83264071e-03 art_stat_corr_12: -2.36992018e-02 art_stat_corr_13: 3.06671992e-03 - art_stat_corr_14: -1.35814314e-02 - art_stat_corr_15: 4.13039505e-03 + art_stat_corr_14: 1.35814314e-02 + art_stat_corr_15: -4.13039505e-03 art_stat_corr_16: 5.04045404e-02 art_stat_corr_17: -1.29585579e-02 art_stat_corr_18: 4.94944147e-03 @@ -1699,19 +1699,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -4.53562375e-03 art_stat_corr_34: -3.69593199e-03 art_stat_corr_35: -1.59961774e-03 - art_stat_corr_36: -1.54395062e-02 - art_stat_corr_37: -7.26157040e-02 - art_stat_corr_38: -5.56292667e-02 - art_stat_corr_39: -1.70214976e-02 - art_stat_corr_40: 4.01552030e-03 - art_stat_corr_41: 1.08082320e-02 + art_stat_corr_36: 1.54395062e-02 + art_stat_corr_37: 7.26157040e-02 + art_stat_corr_38: 5.56292667e-02 + art_stat_corr_39: 1.70214976e-02 + art_stat_corr_40: -4.01552030e-03 + art_stat_corr_41: -1.08082320e-02 art_stat_corr_42: -3.86381580e-01 - art_stat_corr_43: 6.21048271e-02 - art_stat_corr_44: -6.78578984e-02 - art_stat_corr_45: 5.98204965e-02 - art_stat_corr_46: -7.92308395e-06 + art_stat_corr_43: -6.21048271e-02 + art_stat_corr_44: 6.78578984e-02 + art_stat_corr_45: -5.98204965e-02 + art_stat_corr_46: 7.92308395e-06 art_stat_corr_47: 5.97035945e-06 - art_stat_corr_48: -1.52000515e-05 + art_stat_corr_48: 1.52000515e-05 art_stat_corr_49: 2.77830997e-05 art_stat_corr_50: 1.78683524e-05 corr_lumi_unc: 0.35464 @@ -1729,8 +1729,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 6.46530161e-04 art_stat_corr_12: -8.59586000e-04 art_stat_corr_13: 2.14187922e-04 - art_stat_corr_14: -5.99924635e-04 - art_stat_corr_15: -4.50632523e-05 + 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1.88752124e-04 + art_stat_corr_46: 4.32284300e-04 art_stat_corr_47: 2.51728879e-03 - art_stat_corr_48: -3.47276657e-03 + art_stat_corr_48: 3.47276657e-03 art_stat_corr_49: 9.75842769e-03 art_stat_corr_50: 9.32112113e-03 corr_lumi_unc: 1.43546000e-02 @@ -1781,8 +1781,8 @@ bins: art_stat_corr_11: -1.75569769e-01 art_stat_corr_12: 2.20187555e-02 art_stat_corr_13: -4.12897246e-02 - art_stat_corr_14: 4.67203626e-02 - art_stat_corr_15: 2.81031302e-03 + art_stat_corr_14: -4.67203626e-02 + art_stat_corr_15: -2.81031302e-03 art_stat_corr_16: -4.58532834e-02 art_stat_corr_17: 3.94263841e-02 art_stat_corr_18: 2.50245352e-03 @@ -1803,20 +1803,20 @@ bins: art_stat_corr_33: 1.27692327e-03 art_stat_corr_34: 1.19265240e-04 art_stat_corr_35: -2.72159547e-04 - art_stat_corr_36: -2.76904541e-04 - art_stat_corr_37: -2.75510091e-04 - art_stat_corr_38: -3.66486160e-04 - art_stat_corr_39: 1.95046856e-04 - art_stat_corr_40: -5.30499228e-05 - art_stat_corr_41: 2.71623528e-05 + art_stat_corr_36: 2.76904541e-04 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-3.06826086e-01 art_stat_corr_16: -5.12909863e-02 art_stat_corr_17: 1.02338393e-01 art_stat_corr_18: 6.87977264e-02 @@ -1855,19 +1855,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 1.66377186e-03 art_stat_corr_34: -1.71769541e-03 art_stat_corr_35: 3.80908920e-04 - art_stat_corr_36: 1.27864301e-03 - art_stat_corr_37: -5.39089355e-04 - art_stat_corr_38: 4.89899327e-04 - art_stat_corr_39: -4.04005582e-04 - art_stat_corr_40: 2.58727993e-04 - art_stat_corr_41: -7.81114453e-05 + art_stat_corr_36: -1.27864301e-03 + art_stat_corr_37: 5.39089355e-04 + art_stat_corr_38: -4.89899327e-04 + art_stat_corr_39: 4.04005582e-04 + art_stat_corr_40: -2.58727993e-04 + art_stat_corr_41: 7.81114453e-05 art_stat_corr_42: 7.27389949e-05 - art_stat_corr_43: 3.31433355e-04 - art_stat_corr_44: 7.04013823e-04 - art_stat_corr_45: -5.46395130e-05 - art_stat_corr_46: 3.24096637e-07 + art_stat_corr_43: -3.31433355e-04 + art_stat_corr_44: -7.04013823e-04 + art_stat_corr_45: 5.46395130e-05 + art_stat_corr_46: -3.24096637e-07 art_stat_corr_47: -3.22941003e-07 - art_stat_corr_48: 6.96411339e-08 + art_stat_corr_48: -6.96411337e-08 art_stat_corr_49: -1.01364255e-06 art_stat_corr_50: 8.99264607e-07 corr_lumi_unc: 50.258 @@ -1885,8 +1885,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 1.82609462e+00 art_stat_corr_12: -9.88503411e-01 art_stat_corr_13: -1.09198669e+00 - art_stat_corr_14: -4.63688888e+00 - art_stat_corr_15: 1.25194776e+00 + art_stat_corr_14: 4.63688888e+00 + art_stat_corr_15: -1.25194776e+00 art_stat_corr_16: -7.76122394e-01 art_stat_corr_17: 2.69963193e-01 art_stat_corr_18: 1.90002779e-01 @@ -1907,19 +1907,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 3.07506496e-03 art_stat_corr_34: -8.32722295e-03 art_stat_corr_35: -1.61907546e-03 - art_stat_corr_36: 3.71904823e-04 - art_stat_corr_37: -6.29200171e-04 - art_stat_corr_38: 1.99178324e-04 - art_stat_corr_39: 1.32786402e-03 - art_stat_corr_40: -6.89612047e-04 - art_stat_corr_41: -1.28264408e-04 + art_stat_corr_36: -3.71904823e-04 + art_stat_corr_37: 6.29200171e-04 + art_stat_corr_38: -1.99178324e-04 + art_stat_corr_39: -1.32786402e-03 + art_stat_corr_40: 6.89612047e-04 + art_stat_corr_41: 1.28264408e-04 art_stat_corr_42: 6.21941354e-04 - art_stat_corr_43: 5.99940682e-04 - art_stat_corr_44: 6.90292546e-04 - art_stat_corr_45: 3.43679821e-04 - art_stat_corr_46: 2.92195903e-07 + art_stat_corr_43: -5.99940682e-04 + art_stat_corr_44: -6.90292546e-04 + art_stat_corr_45: -3.43679821e-04 + art_stat_corr_46: -2.92195903e-07 art_stat_corr_47: 9.49812625e-07 - art_stat_corr_48: 5.26080067e-07 + art_stat_corr_48: -5.26080067e-07 art_stat_corr_49: -1.10980363e-06 art_stat_corr_50: 1.51349388e-07 corr_lumi_unc: 18.707 @@ -1937,8 +1937,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 4.50348228e-01 art_stat_corr_12: -2.35985273e-01 art_stat_corr_13: -7.08796984e-02 - art_stat_corr_14: -4.87512312e-01 - art_stat_corr_15: -3.33874980e-01 + art_stat_corr_14: 4.87512312e-01 + art_stat_corr_15: 3.33874980e-01 art_stat_corr_16: 1.10652320e+00 art_stat_corr_17: -9.10793198e-01 art_stat_corr_18: -2.08146595e+00 @@ -1959,19 +1959,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 5.60348417e-03 art_stat_corr_34: -1.28272450e-02 art_stat_corr_35: 9.64534427e-03 - art_stat_corr_36: -1.26551683e-02 - art_stat_corr_37: -3.66508357e-03 - art_stat_corr_38: 5.17208655e-03 - art_stat_corr_39: 7.41728941e-03 - art_stat_corr_40: -1.30494842e-06 - art_stat_corr_41: -1.23833800e-04 + art_stat_corr_36: 1.26551683e-02 + art_stat_corr_37: 3.66508357e-03 + art_stat_corr_38: -5.17208655e-03 + art_stat_corr_39: -7.41728941e-03 + art_stat_corr_40: 1.30494842e-06 + art_stat_corr_41: 1.23833800e-04 art_stat_corr_42: -4.06683171e-04 - art_stat_corr_43: 2.94888725e-03 - art_stat_corr_44: -5.15863634e-04 - art_stat_corr_45: -3.30948508e-04 - art_stat_corr_46: -7.04194165e-08 + art_stat_corr_43: -2.94888725e-03 + art_stat_corr_44: 5.15863634e-04 + art_stat_corr_45: 3.30948508e-04 + art_stat_corr_46: 7.04194165e-08 art_stat_corr_47: 3.22961304e-06 - art_stat_corr_48: 1.55427824e-07 + art_stat_corr_48: -1.55427824e-07 art_stat_corr_49: -2.72512760e-06 art_stat_corr_50: -3.07911423e-06 corr_lumi_unc: 8.3382 @@ -1989,8 +1989,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 2.96742894e-01 art_stat_corr_12: -2.12139119e-01 art_stat_corr_13: -4.77964876e-02 - art_stat_corr_14: -3.41762142e-01 - art_stat_corr_15: -2.07289446e-01 + art_stat_corr_14: 3.41762142e-01 + art_stat_corr_15: 2.07289446e-01 art_stat_corr_16: 3.40648799e-01 art_stat_corr_17: -3.02233895e-01 art_stat_corr_18: -2.25490693e-01 @@ -2011,19 +2011,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 9.49877089e-03 art_stat_corr_34: -3.01852555e-02 art_stat_corr_35: 2.05834100e-02 - art_stat_corr_36: -6.14592950e-03 - art_stat_corr_37: -5.98456580e-04 - art_stat_corr_38: 2.75062673e-04 - art_stat_corr_39: 5.38538777e-03 - art_stat_corr_40: 2.79755037e-03 - art_stat_corr_41: 5.86144517e-04 + art_stat_corr_36: 6.14592950e-03 + art_stat_corr_37: 5.98456580e-04 + art_stat_corr_38: -2.75062673e-04 + art_stat_corr_39: -5.38538777e-03 + art_stat_corr_40: -2.79755037e-03 + art_stat_corr_41: -5.86144517e-04 art_stat_corr_42: 2.68796565e-03 - art_stat_corr_43: 4.27918043e-03 - art_stat_corr_44: 1.01168817e-03 - art_stat_corr_45: 8.66717462e-04 - art_stat_corr_46: -1.36832122e-07 + art_stat_corr_43: -4.27918043e-03 + art_stat_corr_44: -1.01168817e-03 + art_stat_corr_45: -8.66717462e-04 + art_stat_corr_46: 1.36832122e-07 art_stat_corr_47: 1.77952802e-06 - art_stat_corr_48: -4.67065616e-07 + art_stat_corr_48: 4.67065616e-07 art_stat_corr_49: -2.96748822e-07 art_stat_corr_50: -1.10121968e-06 corr_lumi_unc: 4.1886 @@ -2041,8 +2041,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 1.37760970e-01 art_stat_corr_12: -1.00521221e-01 art_stat_corr_13: 2.15260940e-03 - art_stat_corr_14: -2.08504236e-01 - art_stat_corr_15: -1.14854760e-01 + art_stat_corr_14: 2.08504236e-01 + art_stat_corr_15: 1.14854760e-01 art_stat_corr_16: 2.19557112e-01 art_stat_corr_17: -1.48346294e-01 art_stat_corr_18: -1.84771884e-01 @@ -2063,19 +2063,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 7.76384827e-03 art_stat_corr_34: 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-2093,8 +2093,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 6.82131515e-02 art_stat_corr_12: -5.85652572e-02 art_stat_corr_13: -9.79316129e-03 - art_stat_corr_14: -9.16661741e-02 - art_stat_corr_15: -2.46360736e-02 + art_stat_corr_14: 9.16661741e-02 + art_stat_corr_15: 2.46360736e-02 art_stat_corr_16: 1.54370875e-01 art_stat_corr_17: -7.63460984e-02 art_stat_corr_18: -7.58968164e-02 @@ -2115,19 +2115,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -6.49647294e-02 art_stat_corr_34: 8.26826803e-01 art_stat_corr_35: -9.41270711e-03 - art_stat_corr_36: 1.69329556e-03 - art_stat_corr_37: -7.52845419e-03 - art_stat_corr_38: -3.29689803e-02 - art_stat_corr_39: -3.65743176e-02 - art_stat_corr_40: 1.80068727e-02 - art_stat_corr_41: 2.64393904e-03 + art_stat_corr_36: -1.69329556e-03 + art_stat_corr_37: 7.52845419e-03 + art_stat_corr_38: 3.29689803e-02 + art_stat_corr_39: 3.65743176e-02 + art_stat_corr_40: -1.80068727e-02 + art_stat_corr_41: -2.64393904e-03 art_stat_corr_42: 9.81297926e-03 - art_stat_corr_43: 2.59484957e-03 - 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-4.23630706e-03 - art_stat_corr_14: -2.06800477e-02 - art_stat_corr_15: 3.06528584e-03 + art_stat_corr_14: 2.06800477e-02 + art_stat_corr_15: -3.06528584e-03 art_stat_corr_16: 4.19224897e-02 art_stat_corr_17: -2.73541270e-02 art_stat_corr_18: -1.18705847e-02 @@ -2219,19 +2219,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 1.92705676e-04 art_stat_corr_34: 1.64350348e-02 art_stat_corr_35: 8.88609498e-03 - art_stat_corr_36: -1.14552464e-02 - art_stat_corr_37: -1.11229954e-02 - art_stat_corr_38: 4.87889172e-02 - art_stat_corr_39: 7.61845774e-02 - art_stat_corr_40: -3.82808738e-02 - art_stat_corr_41: 9.56183492e-03 + art_stat_corr_36: 1.14552464e-02 + art_stat_corr_37: 1.11229954e-02 + art_stat_corr_38: -4.87889172e-02 + art_stat_corr_39: -7.61845774e-02 + art_stat_corr_40: 3.82808738e-02 + art_stat_corr_41: -9.56183492e-03 art_stat_corr_42: -5.70648344e-02 - art_stat_corr_43: -3.66780395e-01 - art_stat_corr_44: -6.01249238e-02 - art_stat_corr_45: 1.08961648e-02 - art_stat_corr_46: -8.73782331e-06 + art_stat_corr_43: 3.66780395e-01 + art_stat_corr_44: 6.01249238e-02 + art_stat_corr_45: -1.08961648e-02 + art_stat_corr_46: 8.73782331e-06 art_stat_corr_47: -3.87149202e-05 - art_stat_corr_48: 5.20862974e-06 + art_stat_corr_48: -5.20862974e-06 art_stat_corr_49: 1.27028358e-05 art_stat_corr_50: -6.67987772e-06 corr_lumi_unc: 0.2938 @@ -2249,8 +2249,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 1.19616450e-03 art_stat_corr_12: -8.16629931e-04 art_stat_corr_13: -4.00559816e-05 - art_stat_corr_14: -7.98771583e-04 - art_stat_corr_15: -2.45366357e-04 + art_stat_corr_14: 7.98771583e-04 + art_stat_corr_15: 2.45366357e-04 art_stat_corr_16: 1.73087157e-03 art_stat_corr_17: -1.18086232e-03 art_stat_corr_18: -7.02609065e-04 @@ -2271,19 +2271,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 2.00125777e-06 art_stat_corr_34: -2.27937500e-04 art_stat_corr_35: -7.43272176e-04 - art_stat_corr_36: 8.42329439e-04 - art_stat_corr_37: -6.62660013e-06 - art_stat_corr_38: -3.03531587e-04 - art_stat_corr_39: -5.81770377e-04 - art_stat_corr_40: -2.40263744e-04 - art_stat_corr_41: 3.63259599e-04 + art_stat_corr_36: -8.42329439e-04 + art_stat_corr_37: 6.62660013e-06 + art_stat_corr_38: 3.03531587e-04 + art_stat_corr_39: 5.81770377e-04 + art_stat_corr_40: 2.40263744e-04 + art_stat_corr_41: -3.63259599e-04 art_stat_corr_42: 1.77875260e-04 - art_stat_corr_43: 1.04791527e-03 - art_stat_corr_44: 3.95035201e-04 - art_stat_corr_45: 4.04311657e-05 - art_stat_corr_46: -2.96496126e-05 + art_stat_corr_43: -1.04791527e-03 + art_stat_corr_44: -3.95035201e-04 + art_stat_corr_45: -4.04311657e-05 + art_stat_corr_46: 2.96496126e-05 art_stat_corr_47: -1.28029326e-02 - art_stat_corr_48: -1.41110915e-04 + art_stat_corr_48: 1.41110914e-04 art_stat_corr_49: 2.04631162e-03 art_stat_corr_50: 1.91429475e-03 corr_lumi_unc: 1.21082000e-02 @@ -2301,8 +2301,8 @@ bins: art_stat_corr_11: -5.37837679e-01 art_stat_corr_12: 1.47097300e-01 art_stat_corr_13: 1.98900269e-02 - art_stat_corr_14: 2.58035913e-01 - art_stat_corr_15: 7.16043527e-02 + art_stat_corr_14: -2.58035913e-01 + art_stat_corr_15: -7.16043527e-02 art_stat_corr_16: -1.69892285e-01 art_stat_corr_17: 6.57774746e-02 art_stat_corr_18: 5.29243551e-02 @@ -2323,19 +2323,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 1.24761865e-03 art_stat_corr_34: -1.95524589e-04 art_stat_corr_35: 7.83869164e-04 - art_stat_corr_36: -1.72789151e-03 - art_stat_corr_37: -2.61272098e-05 - art_stat_corr_38: -6.33002022e-04 - art_stat_corr_39: -8.98591294e-05 - art_stat_corr_40: 3.25067701e-04 - art_stat_corr_41: 4.26716342e-05 + art_stat_corr_36: 1.72789151e-03 + art_stat_corr_37: 2.61272098e-05 + art_stat_corr_38: 6.33002022e-04 + art_stat_corr_39: 8.98591294e-05 + art_stat_corr_40: -3.25067701e-04 + art_stat_corr_41: -4.26716342e-05 art_stat_corr_42: 5.33945941e-04 - art_stat_corr_43: 2.13418364e-04 - art_stat_corr_44: -3.82755509e-05 - art_stat_corr_45: -1.59781866e-04 - art_stat_corr_46: -7.09222524e-08 + art_stat_corr_43: -2.13418364e-04 + art_stat_corr_44: 3.82755509e-05 + art_stat_corr_45: 1.59781866e-04 + art_stat_corr_46: 7.09222524e-08 art_stat_corr_47: 2.71131781e-07 - art_stat_corr_48: -1.05731777e-07 + art_stat_corr_48: 1.05731777e-07 art_stat_corr_49: -2.82167600e-07 art_stat_corr_50: -7.94864025e-07 corr_lumi_unc: 96.434 @@ -2353,8 +2353,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 6.09271757e+00 art_stat_corr_12: 2.53688630e+00 art_stat_corr_13: 1.80413784e-01 - art_stat_corr_14: 1.58162281e+00 - art_stat_corr_15: 4.05996088e-01 + art_stat_corr_14: -1.58162281e+00 + art_stat_corr_15: -4.05996088e-01 art_stat_corr_16: -4.13976897e-02 art_stat_corr_17: 1.25433049e-01 art_stat_corr_18: 1.21043592e-01 @@ -2375,19 +2375,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 3.09919212e-03 art_stat_corr_34: 1.32414723e-03 art_stat_corr_35: -2.30235401e-04 - art_stat_corr_36: 9.77884810e-04 - art_stat_corr_37: -1.99560140e-03 - art_stat_corr_38: -6.29346068e-04 - art_stat_corr_39: -3.25564418e-04 - art_stat_corr_40: 4.15704694e-04 - art_stat_corr_41: 1.57833189e-04 + art_stat_corr_36: -9.77884810e-04 + art_stat_corr_37: 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7.90773334e-01 art_stat_corr_18: 5.51016827e-01 @@ -2427,19 +2427,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 3.90270211e-03 art_stat_corr_34: -3.78647775e-03 art_stat_corr_35: 1.33806369e-02 - art_stat_corr_36: 2.32819499e-03 - art_stat_corr_37: -1.99625430e-03 - art_stat_corr_38: 2.85853506e-04 - art_stat_corr_39: 2.25467334e-03 - art_stat_corr_40: 2.90744940e-03 - art_stat_corr_41: 6.90773505e-04 + art_stat_corr_36: -2.32819499e-03 + art_stat_corr_37: 1.99625430e-03 + art_stat_corr_38: -2.85853506e-04 + art_stat_corr_39: -2.25467334e-03 + art_stat_corr_40: -2.90744940e-03 + art_stat_corr_41: -6.90773505e-04 art_stat_corr_42: 2.42202676e-04 - art_stat_corr_43: -6.60730352e-04 - art_stat_corr_44: 9.51492576e-04 - art_stat_corr_45: -1.24692244e-04 - art_stat_corr_46: -1.13704976e-06 + art_stat_corr_43: 6.60730352e-04 + art_stat_corr_44: -9.51492576e-04 + art_stat_corr_45: 1.24692244e-04 + art_stat_corr_46: 1.13704976e-06 art_stat_corr_47: 1.61703104e-07 - art_stat_corr_48: 1.25190396e-06 + art_stat_corr_48: -1.25190395e-06 art_stat_corr_49: -4.23697310e-07 art_stat_corr_50: 4.79971895e-07 corr_lumi_unc: 9.92160000e+00 @@ -2457,8 +2457,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 5.37899738e-01 art_stat_corr_12: -3.63516523e-01 art_stat_corr_13: -9.78562691e-02 - art_stat_corr_14: -3.06640444e-01 - art_stat_corr_15: -4.75019287e-01 + art_stat_corr_14: 3.06640444e-01 + art_stat_corr_15: 4.75019287e-01 art_stat_corr_16: 3.54679716e-01 art_stat_corr_17: -5.90162311e-01 art_stat_corr_18: -6.43701252e-01 @@ -2479,19 +2479,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 2.41052134e-03 art_stat_corr_34: -1.53239363e-02 art_stat_corr_35: 5.60977095e-02 - art_stat_corr_36: -1.76841404e-03 - art_stat_corr_37: -2.30580846e-03 - art_stat_corr_38: 6.35157811e-04 - art_stat_corr_39: 7.44963309e-03 - art_stat_corr_40: 1.13350910e-02 - art_stat_corr_41: 3.91724650e-03 + art_stat_corr_36: 1.76841404e-03 + art_stat_corr_37: 2.30580846e-03 + art_stat_corr_38: -6.35157811e-04 + art_stat_corr_39: -7.44963309e-03 + art_stat_corr_40: -1.13350910e-02 + art_stat_corr_41: -3.91724650e-03 art_stat_corr_42: 3.48402900e-03 - art_stat_corr_43: 2.34910313e-03 - art_stat_corr_44: 1.67778018e-03 - art_stat_corr_45: 2.28929836e-04 - art_stat_corr_46: -3.42117001e-06 + art_stat_corr_43: -2.34910313e-03 + art_stat_corr_44: -1.67778018e-03 + art_stat_corr_45: -2.28929836e-04 + art_stat_corr_46: 3.42117001e-06 art_stat_corr_47: 2.86280233e-06 - art_stat_corr_48: -1.46906863e-06 + art_stat_corr_48: 1.46906863e-06 art_stat_corr_49: -2.99234202e-06 art_stat_corr_50: -2.08617553e-06 corr_lumi_unc: 4.59160000e+00 @@ -2509,8 +2509,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 2.92944356e-01 art_stat_corr_12: -2.00489967e-01 art_stat_corr_13: -1.99180965e-02 - art_stat_corr_14: -1.74568028e-01 - art_stat_corr_15: -3.92539561e-01 + art_stat_corr_14: 1.74568028e-01 + art_stat_corr_15: 3.92539561e-01 art_stat_corr_16: 1.17286349e-01 art_stat_corr_17: -2.03489132e-01 art_stat_corr_18: -2.61347105e-01 @@ -2531,19 +2531,19 @@ bins: 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-3.18570446e-07 corr_lumi_unc: 2.35274000e+00 @@ -2561,8 +2561,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 1.30357286e-01 art_stat_corr_12: -1.04006739e-01 art_stat_corr_13: -2.62162049e-02 - art_stat_corr_14: -1.36322319e-01 - art_stat_corr_15: -1.95449938e-01 + art_stat_corr_14: 1.36322319e-01 + art_stat_corr_15: 1.95449938e-01 art_stat_corr_16: 6.43471011e-02 art_stat_corr_17: -1.11772187e-01 art_stat_corr_18: -1.07459944e-01 @@ -2583,19 +2583,19 @@ bins: art_stat_corr_33: 5.39535113e-02 art_stat_corr_34: -1.18039695e-01 art_stat_corr_35: -1.18829514e-01 - art_stat_corr_36: -1.89477682e-02 - art_stat_corr_37: -1.46368760e-02 - art_stat_corr_38: -2.23109153e-04 - art_stat_corr_39: 1.12447732e-02 - art_stat_corr_40: 1.25472642e-02 - art_stat_corr_41: 7.79768377e-03 + art_stat_corr_36: 1.89477682e-02 + art_stat_corr_37: 1.46368760e-02 + art_stat_corr_38: 2.23109153e-04 + art_stat_corr_39: -1.12447732e-02 + art_stat_corr_40: -1.25472642e-02 + art_stat_corr_41: -7.79768377e-03 art_stat_corr_42: -2.06083780e-03 - art_stat_corr_43: 2.53703373e-03 - art_stat_corr_44: -7.88020541e-04 - art_stat_corr_45: 2.05102926e-03 - art_stat_corr_46: -7.26085263e-06 + art_stat_corr_43: -2.53703373e-03 + art_stat_corr_44: 7.88020541e-04 + art_stat_corr_45: -2.05102926e-03 + art_stat_corr_46: 7.26085263e-06 art_stat_corr_47: 6.63590758e-06 - art_stat_corr_48: 4.03577913e-07 + art_stat_corr_48: -4.03577912e-07 art_stat_corr_49: -9.54980047e-06 art_stat_corr_50: -2.56940603e-06 corr_lumi_unc: 1.2324 @@ -2613,8 +2613,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 6.39809166e-02 art_stat_corr_12: -5.62441705e-02 art_stat_corr_13: -8.60508429e-03 - art_stat_corr_14: -3.74032192e-02 - art_stat_corr_15: -9.60009077e-02 + art_stat_corr_14: 3.74032192e-02 + art_stat_corr_15: 9.60009077e-02 art_stat_corr_16: 9.65043621e-02 art_stat_corr_17: -5.79684165e-02 art_stat_corr_18: -5.36348658e-02 @@ -2635,19 +2635,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -8.80969907e-02 art_stat_corr_34: -3.17858802e-02 art_stat_corr_35: -7.81005493e-01 - art_stat_corr_36: -5.03571641e-02 - art_stat_corr_37: 7.73324630e-03 - art_stat_corr_38: 1.77795497e-02 - art_stat_corr_39: -4.70758934e-03 - art_stat_corr_40: -3.69928053e-02 - art_stat_corr_41: 7.44425988e-03 + art_stat_corr_36: 5.03571641e-02 + art_stat_corr_37: -7.73324630e-03 + art_stat_corr_38: -1.77795497e-02 + art_stat_corr_39: 4.70758934e-03 + art_stat_corr_40: 3.69928053e-02 + art_stat_corr_41: -7.44425988e-03 art_stat_corr_42: 4.88025982e-03 - art_stat_corr_43: 1.20912517e-03 - art_stat_corr_44: -5.86753784e-03 - art_stat_corr_45: 4.16367799e-03 - art_stat_corr_46: -1.25456766e-05 + art_stat_corr_43: -1.20912517e-03 + art_stat_corr_44: 5.86753784e-03 + art_stat_corr_45: -4.16367799e-03 + art_stat_corr_46: 1.25456766e-05 art_stat_corr_47: 9.15909645e-06 - art_stat_corr_48: -2.02942262e-08 + art_stat_corr_48: 2.02942268e-08 art_stat_corr_49: -8.56509364e-06 art_stat_corr_50: -9.87039735e-06 corr_lumi_unc: 0.73788 @@ -2665,8 +2665,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 4.28227739e-02 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-5.06513391e-03 - art_stat_corr_46: 9.04493488e-07 + art_stat_corr_43: -2.99696808e-02 + art_stat_corr_44: -9.79102652e-04 + art_stat_corr_45: 5.06513391e-03 + art_stat_corr_46: -9.04493488e-07 art_stat_corr_47: 7.34937132e-06 - art_stat_corr_48: -2.69507422e-06 + art_stat_corr_48: 2.69507422e-06 art_stat_corr_49: -1.02775446e-06 art_stat_corr_50: -8.73985885e-06 corr_lumi_unc: 3.67380000e-01 @@ -2717,8 +2717,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 2.16200223e-02 art_stat_corr_12: -1.87864239e-02 art_stat_corr_13: -1.83176720e-03 - art_stat_corr_14: -1.36623166e-02 - art_stat_corr_15: -2.15968034e-02 + art_stat_corr_14: 1.36623166e-02 + art_stat_corr_15: 2.15968034e-02 art_stat_corr_16: 1.60595966e-02 art_stat_corr_17: -2.33905297e-02 art_stat_corr_18: -1.19412685e-02 @@ -2739,19 +2739,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -1.31917017e-02 art_stat_corr_34: 2.06820281e-03 art_stat_corr_35: -3.29300570e-02 - art_stat_corr_36: 7.67639192e-03 - art_stat_corr_37: -1.42420664e-03 - art_stat_corr_38: 6.35440586e-03 - art_stat_corr_39: 1.74760083e-03 - art_stat_corr_40: 7.96384746e-02 - art_stat_corr_41: -3.13119487e-01 + art_stat_corr_36: -7.67639192e-03 + art_stat_corr_37: 1.42420664e-03 + art_stat_corr_38: -6.35440586e-03 + art_stat_corr_39: -1.74760083e-03 + art_stat_corr_40: -7.96384746e-02 + art_stat_corr_41: 3.13119487e-01 art_stat_corr_42: -2.20798694e-02 - art_stat_corr_43: -1.77740407e-02 - art_stat_corr_44: 1.82344251e-02 - art_stat_corr_45: -4.27251986e-03 - art_stat_corr_46: 4.33972921e-05 + art_stat_corr_43: 1.77740407e-02 + art_stat_corr_44: -1.82344251e-02 + art_stat_corr_45: 4.27251986e-03 + art_stat_corr_46: -4.33972921e-05 art_stat_corr_47: -1.75236609e-05 - art_stat_corr_48: -8.92772028e-06 + art_stat_corr_48: 8.92772028e-06 art_stat_corr_49: -4.90072727e-06 art_stat_corr_50: -1.51282903e-06 corr_lumi_unc: 0.182026 @@ -2769,8 +2769,8 @@ bins: art_stat_corr_11: 7.01262384e-04 art_stat_corr_12: -3.87339695e-04 art_stat_corr_13: -1.10278830e-05 - art_stat_corr_14: -3.45459915e-04 - art_stat_corr_15: -7.41737267e-04 + art_stat_corr_14: 3.45459915e-04 + art_stat_corr_15: 7.41737267e-04 art_stat_corr_16: 1.09022376e-03 art_stat_corr_17: -2.25888756e-04 art_stat_corr_18: -3.86857447e-04 @@ -2791,19 +2791,19 @@ bins: art_stat_corr_33: -2.18198435e-04 art_stat_corr_34: -1.77104077e-04 art_stat_corr_35: -9.14127285e-04 - art_stat_corr_36: 1.91844452e-04 - art_stat_corr_37: -1.13876517e-04 - art_stat_corr_38: -1.58398675e-04 - art_stat_corr_39: -1.32040882e-04 - art_stat_corr_40: -3.44391273e-04 - art_stat_corr_41: 1.38793409e-03 + art_stat_corr_36: -1.91844452e-04 + art_stat_corr_37: 1.13876517e-04 + art_stat_corr_38: 1.58398675e-04 + art_stat_corr_39: 1.32040882e-04 + art_stat_corr_40: 3.44391273e-04 + art_stat_corr_41: -1.38793409e-03 art_stat_corr_42: -2.42735251e-04 - art_stat_corr_43: -2.43879074e-04 - art_stat_corr_44: -1.01296371e-04 - art_stat_corr_45: -1.25672125e-04 - art_stat_corr_46: 1.01512871e-02 + art_stat_corr_43: 2.43879074e-04 + art_stat_corr_44: 1.01296371e-04 + art_stat_corr_45: 1.25672125e-04 + art_stat_corr_46: -1.01512871e-02 art_stat_corr_47: 6.24712027e-05 - art_stat_corr_48: -3.39384485e-04 + art_stat_corr_48: 3.39384485e-04 art_stat_corr_49: 4.46907789e-04 art_stat_corr_50: 2.97741379e-04 corr_lumi_unc: 0.006773 From da15ba20a161fc6b1521330666bcabc89ef14ff0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: achiefa Date: Mon, 9 Dec 2024 14:40:36 +0000 Subject: [PATCH 36/62] Change figure_by from y to pT --- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml index 0a1f188e28..8054748509 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml @@ -30,8 +30,8 @@ implemented_observables: dataset_label: CMS $Z$ $p_T$ 8 TeV $(p_T^{ll},y_{ll})$ y_label: $d\sigma_{Z/\gamma^{*}}/d\eta$ (fb) figure_by: - - abs_y - plot_x: pT + - pT + plot_x: abs_y kinematic_coverage: [pT, abs_y, m_Z2] kinematics: variables: From 74dee1add05423c8001c4407de234e58f8a1b6e6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: achiefa Date: Mon, 9 Dec 2024 14:42:06 +0000 Subject: [PATCH 37/62] Update tests --- validphys2/src/validphys/tests/conftest.py | 6 +++--- validphys2/src/validphys/tests/test_plots.py | 9 ++------- 2 files changed, 5 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/validphys2/src/validphys/tests/conftest.py b/validphys2/src/validphys/tests/conftest.py index 3940e0d678..38989e1cf3 100644 --- a/validphys2/src/validphys/tests/conftest.py +++ b/validphys2/src/validphys/tests/conftest.py @@ -35,7 +35,7 @@ def tmp(tmpdir): DATA = [ {'dataset': 'NMC_NC_NOTFIXED_P_EM-SIGMARED', 'variant': 'legacy'}, {'dataset': 'ATLAS_TTBAR_7TEV_TOT_X-SEC', 'variant': 'legacy'}, - {'dataset': 'CMS_Z0J_8TEV_PT-Y', 'cfac': ['NRM'], 'variant': 'legacy_10'}, + {'dataset': 'CMS_Z0J_8TEV_PT-Y', 'cfac': ['NRM'], 'variant': 'sys_10'}, # Explicitly put a CMS dataset between the two ATLAS SINGLE_DATAPOINT, ] @@ -47,7 +47,7 @@ def tmp(tmpdir): 'datasets': [ {'dataset': 'NMC_NC_NOTFIXED_P_EM-SIGMARED', 'variant': 'legacy'}, {'dataset': 'ATLAS_TTBAR_7TEV_TOT_X-SEC', 'variant': 'legacy'}, - {'dataset': 'CMS_Z0J_8TEV_PT-Y', 'cfac': ['NRM'], 'variant': 'legacy_10'}, + {'dataset': 'CMS_Z0J_8TEV_PT-Y', 'cfac': ['NRM'], 'variant': 'sys_10'}, ], } ] @@ -60,7 +60,7 @@ def tmp(tmpdir): DATA_THCOVMAT = [ {'dataset': 'NMC_NC_NOTFIXED_P_EM-SIGMARED', 'variant': 'legacy'}, {'dataset': 'CHORUS_CC_NOTFIXED_PB_NU-SIGMARED', 'variant': 'legacy_dw'}, - {'dataset': 'CMS_Z0J_8TEV_PT-Y', 'cfac': ['NRM'], 'variant': 'legacy_10'}, + {'dataset': 'CMS_Z0J_8TEV_PT-Y', 'cfac': ['NRM'], 'variant': 'sys_10'}, {'dataset': 'ATLAS_WJ_8TEV_WP-PT', 'variant': 'legacy'}, {'dataset': 'LHCB_Z0_8TEV_MUON_Y', 'cfac': ['NRM']}, ] diff --git a/validphys2/src/validphys/tests/test_plots.py b/validphys2/src/validphys/tests/test_plots.py index 12c7c8523e..1780c9dbc1 100644 --- a/validphys2/src/validphys/tests/test_plots.py +++ b/validphys2/src/validphys/tests/test_plots.py @@ -81,7 +81,7 @@ def test_plot_xq2(): dataset_inputs = [ {'dataset': 'NMC_NC_NOTFIXED_P_EM-SIGMARED', 'variant': 'legacy'}, {'dataset': 'ATLAS_TTBAR_7TEV_TOT_X-SEC', 'variant': 'legacy'}, - {'dataset': 'CMS_Z0J_8TEV_PT-Y', 'cfac': ['NRM'], 'variant': 'legacy'}, + {'dataset': 'CMS_Z0J_8TEV_PT-Y', 'cfac': ['NRM']}, ] return API.plot_xq2( @@ -107,12 +107,7 @@ def test_plot_xq2_custom(): dataset_inputs = [ {'dataset': 'NMC_NC_NOTFIXED_P_EM-SIGMARED', 'variant': 'legacy', 'custom_group': 'one'}, {'dataset': 'ATLAS_TTBAR_7TEV_TOT_X-SEC', 'variant': 'legacy', 'custom_group': 'one'}, - { - 'dataset': 'CMS_Z0J_8TEV_PT-Y', - 'cfac': ['NRM'], - 'variant': 'legacy', - 'custom_group': 'two', - }, + {'dataset': 'CMS_Z0J_8TEV_PT-Y', 'cfac': ['NRM'], 'custom_group': 'two'}, ] return API.plot_xq2( From 2dc77eaeed283d5ee2bcf08f159ccab8645c21a6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: achiefa Date: Mon, 9 Dec 2024 15:06:01 +0000 Subject: [PATCH 38/62] Regenerate plot tests --- .../tests/baseline/test_plot_xq2.png | Bin 53596 -> 45887 bytes .../tests/baseline/test_plot_xq2_custom.png | Bin 40950 -> 28926 bytes .../tests/baseline/test_plotfancy.png | Bin 45393 -> 36500 bytes 3 files changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-) diff --git a/validphys2/src/validphys/tests/baseline/test_plot_xq2.png b/validphys2/src/validphys/tests/baseline/test_plot_xq2.png index 537f226a9ff474bd67c7a3888482cb86ff61adec..fd626efa2db53333372bbfc1c245c838a015f707 100644 GIT binary patch literal 45887 zcmeFZ2T)W^8zwp=0TINAs0f09fG`RI5@!?;$qGsiDmf04B+h_hK$IXkBN8P^&cQ^G zoFyX}X2=YA;P%0U{{P+Dt=fC5wranx#Bn&MPj{cU-|#$7x7STYY3lta_rqW?YMC37 z$}kuy_(%ey*a!Y9ENt5A^TdzZLG; zSzDm&EKKh+IT+g5nxd@uc!YTPE-;zc*;(5P!{L^{FW^Dh7{kGRB(X$)`V&k1t9?>f zEXl9WP+~}M@vJydrXd&7FM>xj$+KaR|td8(ARKgrrk^I%*B}16>c&~pll481b8m; zTx1sC&&0$eYGYs|tSou`=k4HMV$9HRz-S&me8}^VZ+9e@goK3P7kS~lyxialZd)fS zyL*n@R<DLh-Fx>@_I6^-%+P~=|M#PxcBV#uo@8bFb68-2 zaOgMiOFS3h|Lry~*x&v8>n_K8)<16A9o3JAi9$^YE7_PDg6=|{62Bz6+x%bO{pp-2 zXkA#s#_*mU%H}o-Wg-5*`ocxw|F-b6aZxxl9ebwd$K3CJ3npKDKe+SPixl6FIjH** z21CMRB(L6fB*OJmx*i={uUufK^kfQGzxkZv(R0nmHHMOJ2F~lA@AU5Be59OkV*&Z3 z^IBPxbM@O~$G6;^%IQbHkYsW`dVWIGYj)e-_o86GSwlv;AHQ_cMW_*o|jO`KuVi%-?mQOh~{RWH4?4F?`hwX$AzU7MfZ$Y~Vjx~;B$Vq@~H??)_7FjXxx zfAFcU8~#pCQ^gKp?z{a4o34<3nNA|Af}lz#@v!f~v-K@HJ=c4|cs=v34CU!Q$t%`(O?oX0s5{!*J-e_GS^CvadvZ;W6psaK)lYD8 zalOq)EH_IS5!_b$>GE{x1g!c_XjY)z9Nps9bnIHB-dN^$v*q6V^we56ug!jgUZiYi zd(&wB5f#sSwJ^0;1>2kcu$gqJ65OguTGwBlWHmH2RK9bEmFoBfzYsli zcj*qt!=*t6r&0g=)R$}g&Pt5-*)|0DX)rvK&SUB9QeILn3sduOLF6jvvg?w_#`Q3l9k>&=ZGIT7AR7W&o z!3`0e_k`^xnZRhGwVlR-?nhCFfah!V>WxvDJNl;Yo5r?8 z1-|N&mreXc@$D*!H2x&g-DV`zoS*hXMoKhDH9D0*T%O5#OcJ(hwnU`b=igg@zc$sD zWd!G1LcYj?FcKj}ksqG_<@#m1Cnb>_K9mPe;yDzRbPn^I2bIa~` z=#|mc)qN4eeCppO8Yw)loz*C?in7CfYY~-7OmQ)UF-cvT+2WHxy-+uh_%)k9nyv}0 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zB|rgq4sDPB4XfNSh}X<2oj&~g$ub(__j0rp3`7ni(HQsvsg50;(7&J5qjvxMDlzEw ze3r0{Rk!RM`U^=n&Y-wB-N&g8r%;wABhPt-)c9*`-Fq3%ghQuUtNsR*m@Gv<6kixe zT-IUOf$U6TIu9^N3yxhs&$i=ImSH%!+!VBm5o zRZ0)P0OkJ$ga3c!BBZ3KBEu#FP~x&8%AnV;U$=j04PU*{2HB1I@8!?2V0-~*fApan zTB^fC5cIr--gw;58Z{cK$NPE&pi694iQSot1{bUAz$s<{6B8sdt_8rU(eCbFfCXQ! z4l9T8tF5j5SZ1yQoI>ZAaiqx((yqYb{UdgSwfBIUzXcNnU$Sm51AI4~s#__DmK>3A zfO!NW19KlVeBt^I;|pG&NaLdve$!ypbm^M_i_DG%pE_JDSVkI*iKJ#&PQV;xGf)7O z(xtuYL&m`B4FSx}LHILn4n`Et5NC7-5s*)T+yd_V4AO-Od}EUBkOozdy~IHRrUY#T zrogZw=_te9W=t@IbONJuH(n#mw=0iCneN}eKVI)3bbI5Q4q`gw-VN|QtzC!szZ*H{ zul6+}v<7`wFvasn?WHxF2_O{8eH{h?OFI&31EflC!OC0H_q1;7}a@gmd&N72^p~*M!hJ|a+3(-OoGGq zyBp20uk|P}k4#>qjreV_&Urs985%$#g{^yKXGyr^TF{4&=&0BnDHz}#%lqX>GZ2hB zpqSlt+kYfLtC!yG6BE)G7-`CU76oFMDyy%NkQ{|C-N4%67Ay+QufbFjUfqy!-0jan%8-g;8)?R^~# zHT9c(#<)J>F+sr!0Xchj!+AbISv=KoxIdniNcNnCY@>qvw~oe9|4s$d{v= zKkjE2D=e>y;yG9@>CgmwOkWL@X&61FiiDZlo7+ILYyb)Pq+e}|R)dF2Z*(^BIr6%t zzaLR^z_AtKMOtzpOdyNXb_v_iej}OFr7jBZO4Ih(lIrpkZa-n`K++Rycwjk&Xb;@a 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@@ ''' -Filter script for ATLAS_WJ_8TEV - -Log: -- Central data and kinematics implemented from hepdata -- Central data and kinematics checked with legacy: passed -- The bin values in `uncertainties_legacy_WX-PT.yaml` and `uncertainties_legacy_WX-PT_sys_ATLAS.yaml` - are exactly the same (checked with notebook). The difference between - these two variants is in the definition of the uncertainties. See notebook for - differences. -- For the treatment of systematic uncertainties, refer to https://arxiv.org/pdf/2112.11266. - There are 50 sources of CORRELATED systematic uncertainty. - -29 / 11 / 2024 -- Implemented uncertaintiy definitions -- Construction of the uncertainty file is still missing. Remember that - for the symmetrised case you account for the shifts. -- Xq2 is missing (?) +Filter script for CMS_Z0J_8TEV ''' import logging From b53c16118d9019a189acaa0c0752fe927ce40e5c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: achiefa Date: Mon, 9 Dec 2024 16:04:04 +0000 Subject: [PATCH 41/62] Adjust pixel size test_plot_xq2_custom.png --- .../tests/baseline/test_plot_xq2_custom.png | Bin 28344 -> 34274 bytes 1 file changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-) diff --git a/validphys2/src/validphys/tests/baseline/test_plot_xq2_custom.png b/validphys2/src/validphys/tests/baseline/test_plot_xq2_custom.png index 79e7cbb3185dddeb4799d6e64cd68e1ed03beb09..be8d5787a9f02ced1df9a2f09bd9f382324be341 100644 GIT binary patch literal 34274 zcmeFa2UwHY_C6YPkQo~@XB1QrbVQMkARy9o9GWOaL`166LTsY^pS4zt1(*=?)uJ%&ph7Wb&CO@3hGI7IT zxKE=0aU`oHIbbkX^t6B5f7B~#q{H{Vxx2pU+*to z7^$Ow9CQ@>J~Srb^uu*>Evot|$4;g4q;@}yijA9g{q+a^qW1>-Bu{O{{U#lE>Z1Pl zFSPD&-MZp_D_-sD4cYJ?f^F=YB62J;`>U4w5~@dtzQmYl6N-tiKOey^dn1eu6Bk^* zUIqODBkj5lhd%XBuH1({lchPgpwFZCm;H!7MGtX&k3QEw!h8oGxRr*OW$?N0iU@`S zKI2~gpRfO)sr#=o8>{cJEE+aeBf(&5!?rO^wRwY0H#GvL5(L+)z^>o+8`$&P@`qs- z5gG}1NG^E)(wVxtI)10n%NG$ z7_*+rGCMqDrskPL=vPq6;f`y@CEeT(R3}} zXm2w=HRw=RLtXlWol<@=Bx640jxkxR;xo>-T<@<%TE3k=AS~HI}8U z(0=X!ECKv`Ywu7phwND|yRP)S&WL6_bGr3p;N~oXJgFxn)6Z6w8ctkzQ88U599wJ2 znzpo`8EFmQ?Qp~ch7#p7^w=cd)t0Opq{j5>oX+sHg~6jG>#GgFo9Wjp<}ZkyX|Ds44AURwMpVgjAr-g}yT0J$wSh&cP1L?CwjkwTFeW^Uju(7Fx$eCd8Ojjr1Rus~xnomW)epi^w_ji9?VqfXBJz=E z%Xt}|E+un)X6Ik8_a^#w-W|;)NwOxTSi#=ZKHJtTTkk3zi(ny>r>E2{7(>Ri^}1ja z)+MxJO0PM^$GD)Nz!hGUdp3&K!t3OtL*c=5)c$@ZokFx%qqm;Td3S81g0tDN^b;Xy zKtwFFAKTZUBSjGK9l1j#s^KY=09c<&^twOmDewAu$Dzu+lIirKeie$go}OOa-r+Q% zDs^7-d+*!<_^Cq+SU8-@vT&DM7^!HKc%Qq^HmoCqC?X5QRpMEz-VKFI(BIP9TcA>i9XW--XrI?obWJ=HmzP8O49pPHUqtt}jVPb}m4FP8HSVKV1GyegqT zA4*Bha_%TtsES?C4(`mJ)m5H&)$T_n%+=r*YDTh&s`+5+R3dAEIM*wM4NuJ|I8%C~ z+1%4yvT!7;2wsfo`qEwe9ZMLaF5Ei< z$#Zp{eOWbbQ{Ppw zYD#KG+dv7g*}460Wr88WyM=Y5T8daqIz3myBr7pIajumZkn2J!1XJ#Vxr`7q&fp)X zv3m5FiLGsIZGQ8EN#Jy{y&2QZ3U_zYU<3Eb5|tbC$g#}9Sb4si8r0u^*4;2p<5rn^ z(+AsH)rvGvd`CWCvANlAP{(qw6$w_Dq&!)lI-7*DU<~&(Pf8&1z6=})m$dU;zGSTL5Ps)KkDc&=-U@=9}y_vbJ`8| zqLYWayBrLT3d7}$ zMm0yLWwO9ucYAj~5N=V2HG&VE@v*t5d2ZO<9 zi=TM5)5WJTvf->eGQSeFip`#8dzF;j`lCJ9&PFB0_?*dYJCj;M3gmayiXhn4?diV3 zLEr3Jxz&62eIT{njX3QTDPwz(%<}Z`uj+T)QjgM^Kzr5m4Pd||(sy6$A+qGIGY08OCgMfxi+WWPb#jdWW0q9zxeCGTx zSM7Q5m2@JnyPo6o9HyooqG9ejsN=_rBin1tAK*so(b zf22;aKZ+eY1|LOc(K>zc19&CySNlmGEhhuhU<}%mk>rIPXe%p(b4{~!>{M3GqKT$ zp6|L2PY+wN_EP%@zAyX*dTRfBCN2iSEGm&a?7& zr!4MDYBLvzEafB!dbjB%lMtZ{VyWC6&6!xnFuz;vF0>qX^sw`d;fii{J9MM&Qvzs( zbN%3OOH9gB)aLH0RfUyIJ@ljal51cd`^+G^vcIF~);BfU2snU2Bdf(Sr;-8}`1u0N z>9K=(ore`V?jg6V$$$PgRn{EQzWm0<)-$Q;u2tK^dQkA#K`d4za$sIcj|M(X48`(y#+E8w z;xE^bXCfBf=TS29n4<(5%+d}bD=Vy69Q|?CST=ajeuyb1K0ZDxqByIDobCFA+vc{4*Su#o^V_7(c1{D@&{M7RmTQK^j75r|8O6CYIeJG$!R0zgq zWMoJ%qq-}Ch(+GiEV%F1nkO)s3Z{O742swsW8+0_3MoKAJR{g9(kZvGY3nW*1Khz#4V6WUWPmdQW$bQ((od-R8x_>`l0#&;~ge-iw$Ji<1& 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+0000 Subject: [PATCH 45/62] From mass to mass squared in metadata description --- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml index 0a1f188e28..7e6a05ff49 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/metadata.yaml @@ -44,7 +44,7 @@ implemented_observables: label: $p_T^Z$ units: GeV m_Z2: - description: Mass of the Z boson + description: Mass of the Z boson squared label: m_Z2 units: GeV$^2$ file: kinematics_PT-Y.yaml From e7b79a710e28cf6a0a8166170e644054e7a1975b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Amedeo Chiefa <103528316+achiefa@users.noreply.github.com> Date: Mon, 9 Dec 2024 17:14:57 +0000 Subject: [PATCH 46/62] Correct label uncertainties --- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py index 12d75925de..8c424d334e 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py @@ -26,7 +26,7 @@ # List of systematic uncertainties that shuold # be considered uncorrelated UNCORR_SYS_UNC = ['UnfoldMCstat', 'UnfoldOtherGen', 'UnfoldReweight'] -STAT_ART_LABEL = 'art_stat_corr' +STAT_ART_LABEL = 'art_corr_unc' TABLE_TOKEN = 'Table' From 1cce2b42cd89c03b826d51faaf97d14572b31777 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Regenerate Commondata <> Date: Mon, 9 Dec 2024 17:22:31 +0000 Subject: [PATCH 47/62] Automatically regenerated commondata from PR 2241, branch new_CMS_Z0J_8TEV. --- .../CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml | 5100 ++++++++--------- .../uncertainties_PT-Y_sys_10.yaml | 5100 ++++++++--------- 2 files changed, 5100 insertions(+), 5100 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml index 17f4635844..c87ff538b2 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml @@ -1,201 +1,201 @@ definitions: - art_stat_corr_1: + art_corr_unc_1: description: Artificial uncertainty 1 treatment: ADD type: CORR - art_stat_corr_2: + art_corr_unc_2: description: Artificial uncertainty 2 treatment: ADD type: CORR - art_stat_corr_3: + art_corr_unc_3: description: Artificial uncertainty 3 treatment: ADD type: CORR - art_stat_corr_4: + art_corr_unc_4: description: Artificial uncertainty 4 treatment: ADD type: CORR - art_stat_corr_5: + art_corr_unc_5: description: Artificial uncertainty 5 treatment: ADD type: CORR - art_stat_corr_6: + art_corr_unc_6: description: Artificial uncertainty 6 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-3.53163120e-01 - art_stat_corr_3: 2.27291877e-02 - art_stat_corr_4: 2.92268522e-02 - art_stat_corr_5: 4.82658217e-04 - art_stat_corr_6: 4.37296219e-02 - art_stat_corr_7: -1.48321432e-03 - art_stat_corr_8: -9.46485996e-03 - art_stat_corr_9: 1.03496426e-03 - art_stat_corr_10: 8.35185477e-02 - art_stat_corr_11: 3.99379063e-02 - art_stat_corr_12: -4.10340785e-02 - art_stat_corr_13: 1.10922737e-02 - art_stat_corr_14: 1.07681708e-02 - art_stat_corr_15: -8.06047060e-03 - art_stat_corr_16: 9.63745687e-02 - art_stat_corr_17: -3.69593407e-02 - art_stat_corr_18: -1.64257906e-02 - art_stat_corr_19: -1.48375796e-02 - art_stat_corr_20: -2.51045975e-02 - art_stat_corr_21: -7.90708180e-04 - art_stat_corr_22: -1.30958661e-02 - art_stat_corr_23: 6.56684611e-03 - art_stat_corr_24: -2.46242934e-03 - art_stat_corr_25: -8.45502078e-03 - art_stat_corr_26: 1.70828586e-02 - art_stat_corr_27: 1.01009387e-02 - art_stat_corr_28: -1.23611678e-02 - art_stat_corr_29: -6.00256474e-03 - art_stat_corr_30: 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art_stat_corr_47: -1.54745864e-07 - art_stat_corr_48: 1.38496663e-06 - art_stat_corr_49: 7.78006263e-08 - art_stat_corr_50: 4.63997689e-07 +- art_corr_unc_1: 2.88755506e+01 + art_corr_unc_2: -7.73862871e+00 + art_corr_unc_3: 4.94600525e+00 + art_corr_unc_4: -4.18412964e-01 + art_corr_unc_5: -2.78799872e-01 + art_corr_unc_6: -4.76197246e-01 + art_corr_unc_7: -6.73536828e-01 + art_corr_unc_8: -7.97165711e-01 + art_corr_unc_9: 6.90378931e-02 + art_corr_unc_10: 3.60479660e+00 + art_corr_unc_11: 2.84649241e-01 + art_corr_unc_12: -1.26719825e+00 + art_corr_unc_13: -3.99928955e+00 + art_corr_unc_14: -1.97901975e+00 + art_corr_unc_15: 3.37274036e-01 + art_corr_unc_16: -1.06970687e+00 + art_corr_unc_17: -1.24022022e-01 + art_corr_unc_18: -2.71205021e-02 + art_corr_unc_19: -5.23389280e-02 + art_corr_unc_20: 7.16722502e-02 + art_corr_unc_21: 5.66440554e-02 + art_corr_unc_22: -2.11378332e-02 + art_corr_unc_23: -3.24809363e-02 + art_corr_unc_24: 1.82573275e-03 + art_corr_unc_25: 2.32568573e-03 + 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z-wW%118^|ZT!r+YTl5jo2LC)*{&$`IzyC{c^TLLamQ7i0_J!!hK{iSD?t0I<#L>jo zYU(XLI1dyB(*V&Na>#}mCjp@Zw3M|YS;%189>_c46uMZ2j>K+s}WOySP$` z;S2sO{dk7_F*8j*EC0r~xm%QY!u;D9*cT#d?(!a%!qIkjzg_;{uO#0bFB)3cwoT<@-ZlRMA3@A1Z(b*%rhYG~ct4@%js&yB*fCk&VJT^y3q<%R{L+c#*2>d;T<0?# z{Z4!+ISUs0lh>~oCv7?T3>h#H=sd2kuitJBiNnvIz0rB-St$s8Cw?7_M>WuzHYmP$ zB{A$J{V-_V(N`fVnoNW z2V~uk^M5>X8z5X zjf)OuBj>sGI?8}4Y6!yBsAA@zSR82yR@F5fEI(P@n4Zt4?WS8s)$6OycfLT05dNL7oM7W*^0Zv}^xS-Bj( zC*t9=Y>7I4qw{F7TmugNc|aGIU^GKuZ8^TPa{gde&KnC9C_ll6+i2A4)@&4H1f<8OmdlMQdrbjw6oI7cQtl<^y;r+tfO10#;WksOoq@jz&sF&|P-V&sELabS0w$ zCUiCtZ)8r=qTb-0KAA8b5cL~4Ub>~pFUM9DJvtKv;kS{ zhjRzSi2Nnn%=HK%u)&~mXoxicBY;E2Yv}GB8J{Uf2+i8s-%MAXzIs56xGUoz#2N|( zX$V)6lyp<sA zbIZo%>=;Rv4gEhzlVUKv@Vdkf5ZpNsD}r@j`g+cHKFI(iXt+e@Sv;mE`gNiyfXMCw zW_|%8eLA5LPto1^E3ao%7=yVr9YyrXkiJNoR|>|h z)x2C%R@8$ps)eYJwA#jCtp<(=e=dTqD>2xQLq$Wpf&zn2}M0x$O)Hn0x^d&pgKDHI{W8Yg}&ysQiHKalXwk)Bv6(xF6! zz=$Y^yi6bffhZ|`U0MA1@$p@{x|eE-P#3#u@IK>o@<~&@a~R#LxT=3i?g7+E8j&6a z^hhaE5*`;Oas16c zOpRZ%sH-AnhN}J=IghYbHH?iDX|1V+K@Fuqkf#Tu4+|Xq)InRstnR@fb8KT>)oZk1 z`?ba5@9*{m?)r~O^ve8yX{U@U23j-3e6J~;SxNdC0hpDX8ke)(NtE*7bxZznn!-tq znkmg_8Ve)|+9_hqI6J*nOiaCObWgov&GkL>TXF-}gs1*Q54142bAN(=Kn*IFrWYb2 zczQp5x+QTxo*VTUzvHL7}LDuGASk5MTpg zKj%9h&R@yQQi|%$&ARU+rE_Fi=cQ|O^#ZnD^?F%Kjt(JdC;qf=3Rx8AFKOs{VqboN z(#D?L#K@PH3{PY79qkWaOWRzV6WMPvop$!A@&W5}XP%qaurHnVo&WjGr^-~NTz}dm z{bMyU5IM-Ax0vO&0Zr7Hxz9MC zgUc&XOZ=GX&5JR|cK+;U;9(6;^)w8(sYHW2%US=bU$`skQOvGKcL-YmL~)a`C$?E- zKW=EacpCJ=gX-!b&VscQQ&Z}z&Ye5gC~J7GYE*rmp{;C6+VGjo{Csm{s|9dRF?snG zT?2z8bPa@O&2fZgwtv0b|DJm+)>W*Ch3_+hYibd8~ z@y~j{6UOW~y57{5H(Ij)F$MKgE>?Xz)Ps?--|IckoT*wTDY*&j(;7C|1EeP>&dh_= zS*1H73rYV`fyu3V2S7Lak0)C$6@ceDu-!rH@L?-(RwHYBWwB8P0M5!7sQAZWx-Cj0Dl7H7jTmQ+RCX+{`~j5rEBgQhhtni97h0A>z{{T7P|; z0pcoqTidYlczTLFOwiEqa9mygTQq(Uull$lx;71v{tA?T+dtzzYDLPVYh-l#$#?X; z6e;e=Mu&{;w=3X}2A2plZoCCCR62T!>;bB5T;_Inxq!eD<^`#Kt7F0-j-GtPz+nrw zQ}pm^f(miXUT^f%x^&|PqBxJ53-ho!w?n;fb)Y6@1)}7W9>$afin0{N{nA-*ua1*b zHtuiXTIWr;4B$Ysj{E%JbYFW1?-QfOt&6Cv3f>aec4Dr$#d4qdtLB_<`MSz%AxK|z$b@%X-1@@S<14utUJ zOs^Vq)eUlUJxG&72d^l>pAkG4k92s2JiD;4F!J5PUpNmY;Bsq^{NgtP zzviy4oT#Y9@|!jdf*|k~^tLs7r$4wxgMyTS`d3C}r5WrhTF~h+1zfL|wl+s~%ls#19X{|h%E1(-6`d(3we%5H*$0YSCMEUMa#`YskCLyjif(5_*i4(0@ z&uMeUM~?I^7DD6QCOC6UV6zVuwwXl~*&IKPZY_6HQ&o{cwc_Z&(8R~ZrGfsD3AJat zCxXR&nwkdKU1bj+%7cL~Wq4otWW}WZt3u=^x`z*^q3JLsbE?#&48DKtGlj*)b)UzL zGGIX{VZrqGGWrk#)8PNJOX>gqI{W|bo#UGk%zxb=x+5U9Po52@v-S_J+NHWVy4 From 631492c05d9dd554dd386cb35852afe3329222ca Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Roy Stegeman Date: Wed, 11 Dec 2024 20:04:56 +0000 Subject: [PATCH 51/62] increase conda test tolerance --- conda-recipe/run_test.sh | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/conda-recipe/run_test.sh b/conda-recipe/run_test.sh index bc909ec879..25d2f66d57 100644 --- a/conda-recipe/run_test.sh +++ b/conda-recipe/run_test.sh @@ -5,7 +5,7 @@ set -e # Python tests for the installed validphys package # Note that the default tolerance in the conda test is higher than the pip test -pytest --pyargs --mpl validphys --mpl-default-tolerance 22 +pytest --pyargs --mpl validphys --mpl-default-tolerance 24 platformstr=`uname` From d501143db58a3b1b90661cbe38c916dda6b83aa3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Amedeo Chiefa <103528316+achiefa@users.noreply.github.com> Date: Mon, 16 Dec 2024 14:52:47 +0100 Subject: [PATCH 52/62] Clean filter.py --- .../commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py | 28 ++----------------- 1 file changed, 2 insertions(+), 26 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py index 0fc9f8614c..23493ff6b5 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py @@ -10,31 +10,7 @@ logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='[%(levelname)s] %(message)s') - -def check_dat_with_legacy(observable, rtol=1e-03): - """ - Same as `check_unc_with_legacy`, but for central data points. - """ - logging.info( - f"Comparing the new central data implementation with the legacy version for {observable} using rtol = {rtol}." - ) - - with open('./data_' + observable + '.yaml', 'r') as file: - new_data = yaml.safe_load(file) - - with open('./data_legacy_' + observable + '.yaml', 'r') as file: - legacy_data = yaml.safe_load(file) - - for i, (new_val, legacy_val) in enumerate( - zip(new_data['data_central'], legacy_data['data_central']) - ): - try: - assert np.allclose(new_val, legacy_val, rtol=rtol) - except AssertionError as e: - logging.warning(f"Inconsistency, {new_val} != {legacy_val} in bin: {i+1}") - - if __name__ == "__main__": CMS_Z0J_8TEV = Extractor("./metadata.yaml", "PT-Y", mult_factor=1000) - _, _, _ = CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='default', save_to_yaml=True) - _, _, _ = CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='sys_10', save_to_yaml=True) + CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='default', save_to_yaml=True) + CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='sys_10', save_to_yaml=True) From 9c5542ef53c4796774dcefe9ac7388a2a9d8a237 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Amedeo Chiefa <103528316+achiefa@users.noreply.github.com> Date: Mon, 16 Dec 2024 15:14:57 +0100 Subject: [PATCH 53/62] Add docstrings --- .../commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py | 34 ++++++++++++++++++- 1 file changed, 33 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py index 8c424d334e..2950a7eeea 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py @@ -172,7 +172,7 @@ def generate_kinematics(self): def generate_data_and_unc(self, mult_factor=1.0): """ - Same as `generate_kinematics`, but for central data points. + Same as `generate_kinematics`, but for central data points and uncertainties. """ logging.info(f"Generating central data for CMS_{self.observable}...") dat_central = [] @@ -189,6 +189,9 @@ def generate_data_and_unc(self, mult_factor=1.0): return dat_central, dat_unc def build_covmat(self): + ''' + Construct the covarianc matrix from the list of entries provided in HepData. + ''' ndata = self.metadata['ndata'] table_id = self.metadata['tables'][1] with open(f'./rawdata/{TABLE_TOKEN}{table_id}.yaml', 'r') as tab: @@ -201,6 +204,22 @@ def build_covmat(self): return covmat def __build_unc_definitions(self, variant='default'): + ''' + Build the dictionary containing the definitions of the uncertainties + to be used in the uncertainty data file. + + Parameters + ---------- + variant: str + Name of the variant to be implemented. + + Return + ------ + Dictionary containing the definition of each uncertainties. Each element + in the dictionary contains the name of the uncertainty, its definition, + the type, and the treatment. The format is the one used in the + commondata. + ''' unc_definitions = {} # Statistical uncertainties are always the same @@ -231,6 +250,19 @@ def __build_unc_definitions(self, variant='default'): return unc_definitions def generate_data(self, variant='default', save_to_yaml=False, path='./'): + ''' + Collect central data, kinematics, and uncertainties and combine them + in the format used in the commondata. + + Paramters + --------- + variant: str + Name of the dataset variant to generate. + save_to_yaml: bool + Whether to save to yaml file or not. + path: str + Path where to save yaml files, if save_to_yaml is True. + ''' # Get central data and kinematics central_data, _ = self.generate_data_and_unc(self.mult_factor) kinematics = self.generate_kinematics() From 4380677c4695dffa1329be7def682d8a4c330c79 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Amedeo Chiefa <103528316+achiefa@users.noreply.github.com> Date: Wed, 18 Dec 2024 10:54:46 +0100 Subject: [PATCH 54/62] Cleaning filter files --- .../commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py | 93 +++++++------------ 1 file changed, 33 insertions(+), 60 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py index 2950a7eeea..d18564651d 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py @@ -9,7 +9,6 @@ yaml.add_representer(float, prettify_float) -SQRTS = 8000 MZ2_low = 81.0**2 # GeV2 MZ2_high = 101.0**2 # GeV2 MZ2_mid = (MZ2_low + MZ2_high) * 0.5 # GeV2 @@ -23,13 +22,9 @@ {'low': 1.6, 'high': 2.0}, ] -# List of systematic uncertainties that shuold -# be considered uncorrelated -UNCORR_SYS_UNC = ['UnfoldMCstat', 'UnfoldOtherGen', 'UnfoldReweight'] STAT_ART_LABEL = 'art_corr_unc' TABLE_TOKEN = 'Table' - class Extractor: """ Extracts kinematics, central data, and uncertainties for a given dataset @@ -66,7 +61,7 @@ def __init__(self, metadata_file, observable, mult_factor=1.0): self.kin_labels = self.metadata['kinematic_coverage'] self.ndata = self.metadata['ndata'] - def __extract_kinematics(self, table: dict, tab_number: int): + def __extract_kinematics(self, table: dict): """ Extracts the kinematic variables of the single differential distribution given a table. @@ -78,8 +73,6 @@ def __extract_kinematics(self, table: dict, tab_number: int): ---------- table: dict Dictionary containing the bins in the transverse momentum - tab_number: int - Index to select the range of the second kinematic variable Return ------ @@ -146,7 +139,6 @@ def generate_kinematics(self): is then saved to a yaml file. It relies on the method `__extract_kinematics`. """ - logging.info(f"Generating kinematics for CMS_{self.observable}...") # Initialise kinematics list @@ -245,11 +237,11 @@ def __build_unc_definitions(self, variant='default'): } elif variant != 'default': - raise ValueError(f'The variant {variant} is not implemented yet.') + raise ValueError(f'The variant {variant} is not implemented.') return unc_definitions - def generate_data(self, variant='default', save_to_yaml=False, path='./'): + def generate_data(self, variant='default'): ''' Collect central data, kinematics, and uncertainties and combine them in the format used in the commondata. @@ -258,10 +250,6 @@ def generate_data(self, variant='default', save_to_yaml=False, path='./'): --------- variant: str Name of the dataset variant to generate. - save_to_yaml: bool - Whether to save to yaml file or not. - path: str - Path where to save yaml files, if save_to_yaml is True. ''' # Get central data and kinematics central_data, _ = self.generate_data_and_unc(self.mult_factor) @@ -290,48 +278,33 @@ def generate_data(self, variant='default', save_to_yaml=False, path='./'): else: raise ValueError(f'Uncertainty type {unc_type} is not known.') sys_artificial.append(unc_dict) - - if save_to_yaml: - # Save kinematics into file - logging.info("Dumping kinematics to file...") - kinematics_yaml = {'bins': kinematics} - with open(path + self.metadata['kinematics']['file'], 'w') as kin_out_file: - yaml.dump(kinematics_yaml, kin_out_file, sort_keys=False) - logging.info("Done!") - - # Save central data into file - logging.info("Dumping kinematics to file...") - dat_central_yaml = {'data_central': central_data} - file_name = self.metadata['data_central'] - with open(path + file_name, 'w') as dat_out_file: - yaml.dump(dat_central_yaml, dat_out_file, sort_keys=False) - logging.info("Done!") - - # Save unertainties - logging.info("Dumping kinematics to file...") - uncertainties_yaml = {'definitions': unc_definitions, 'bins': sys_artificial} - file_name = ( - self.metadata['data_uncertainties'][0] - if variant == 'default' - else self.metadata['variants'][variant]['data_uncertainties'][0] - ) - with open(path + file_name, 'w') as dat_out_file: - yaml.dump(uncertainties_yaml, dat_out_file, sort_keys=False) - logging.info("Done!") - return kinematics, central_data, sys_artificial - else: - return kinematics, central_data, sys_artificial - - # Getters - def get_table(self, table_id): - return self.__retrieve_table(table_id) - - def get_diag_unc(self): - if hasattr(self, 'diag_unc'): - return self.diag_unc - else: - _, self.diag_unc = self.generate_data_and_unc() - return self.diag_unc - - def get_covmat(self): - return self.build_covmat() + + # Local path for yaml files + path='./' + + # Save kinematics into file + logging.info("Dumping kinematics to file...") + kinematics_yaml = {'bins': kinematics} + with open(path + self.metadata['kinematics']['file'], 'w') as kin_out_file: + yaml.dump(kinematics_yaml, kin_out_file, sort_keys=False) + logging.info("Done!") + + # Save central data into file + logging.info("Dumping kinematics to file...") + dat_central_yaml = {'data_central': central_data} + file_name = self.metadata['data_central'] + with open(path + file_name, 'w') as dat_out_file: + yaml.dump(dat_central_yaml, dat_out_file, sort_keys=False) + logging.info("Done!") + + # Save unertainties + logging.info("Dumping kinematics to file...") + uncertainties_yaml = {'definitions': unc_definitions, 'bins': sys_artificial} + file_name = ( + self.metadata['data_uncertainties'][0] + if variant == 'default' + else self.metadata['variants'][variant]['data_uncertainties'][0] + ) + with open(path + file_name, 'w') as dat_out_file: + yaml.dump(uncertainties_yaml, dat_out_file, sort_keys=False) + logging.info("Done!") \ No newline at end of file From 415123742ff0b7cfa7149ce3cc5530decdca59e2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Amedeo Chiefa <103528316+achiefa@users.noreply.github.com> Date: Wed, 18 Dec 2024 11:00:02 +0100 Subject: [PATCH 55/62] Remove `save_to_yaml` option. --- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py index 23493ff6b5..bb4112c2a1 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py @@ -12,5 +12,5 @@ if __name__ == "__main__": CMS_Z0J_8TEV = Extractor("./metadata.yaml", "PT-Y", mult_factor=1000) - CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='default', save_to_yaml=True) - CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='sys_10', save_to_yaml=True) + CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='default') + CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='sys_10') From 4c9c34dff81d16b268b2ca41814134effdaf4c89 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Amedeo Chiefa <103528316+achiefa@users.noreply.github.com> Date: Wed, 18 Dec 2024 11:13:32 +0100 Subject: [PATCH 56/62] Remove `table` from __extract_kinematics --- nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py index d18564651d..0a4eae4e9c 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py @@ -146,7 +146,7 @@ def generate_kinematics(self): ndata = 0 table = self.metadata["tables"][0] tab_dict = self.__retrieve_table(table) - kin = self.__extract_kinematics(tab_dict, table) + kin = self.__extract_kinematics(tab_dict) kinematics = np.concatenate([kinematics, kin]) ndata += len(kin) From e8b540ed3bb986fa06da7bddd89a5dab474299ad Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Roy Stegeman Date: Wed, 25 Dec 2024 17:18:20 +0100 Subject: [PATCH 57/62] clean up CMS_Z0J_8TEV filter files --- .../commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py | 7 +- .../commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py | 266 ++++++++---------- 2 files changed, 120 insertions(+), 153 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py index bb4112c2a1..47bdfe57ee 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter.py @@ -3,14 +3,15 @@ ''' import logging +import os from filter_utils import Extractor -import numpy as np -import yaml logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='[%(levelname)s] %(message)s') +current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + if __name__ == "__main__": - CMS_Z0J_8TEV = Extractor("./metadata.yaml", "PT-Y", mult_factor=1000) + CMS_Z0J_8TEV = Extractor(f"{current_dir}/metadata.yaml", "PT-Y", mult_factor=1000) CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='default') CMS_Z0J_8TEV.generate_data(variant='sys_10') diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py index 0a4eae4e9c..5c7279e1cb 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/filter_utils.py @@ -1,17 +1,19 @@ +import functools import logging import os import numpy as np -import pandas as pd import yaml -from nnpdf_data.filter_utils.utils import prettify_float, symmetrize_errors +from nnpdf_data.filter_utils.utils import prettify_float yaml.add_representer(float, prettify_float) -MZ2_low = 81.0**2 # GeV2 -MZ2_high = 101.0**2 # GeV2 -MZ2_mid = (MZ2_low + MZ2_high) * 0.5 # GeV2 +current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + +MZ2_LOW = 81.0**2 # GeV2 +MZ2_HIGH = 101.0**2 # GeV2 +MZ2_MID = (MZ2_LOW + MZ2_HIGH) / 2 # GeV2 CMSLUMI12 = 2.6 # % ABS_RAP_BINS = [ @@ -25,23 +27,29 @@ STAT_ART_LABEL = 'art_corr_unc' TABLE_TOKEN = 'Table' + class Extractor: """ Extracts kinematics, central data, and uncertainties for a given dataset - - Parameters - ---------- - metadata_file: str - Path to the metadata file - observable: str - The name of the observable for which the data is extracted. The name must - be listed in the metadata file. """ def __init__(self, metadata_file, observable, mult_factor=1.0): + """ + Parameters + ---------- + metadata_file: str + Path to the metadata file + observable: str + The name of the observable for which the data is extracted. The name + must be listed in the metadata file. + mult_factor: float + Multiplication factor to apply to the central data points. This is + useful to convert the data in the metadata file to the desired + units. + """ # Open metadata and select process - with open(metadata_file, 'r') as file: + with open(metadata_file) as file: metadata = yaml.safe_load(file) self.metadata = next( ( @@ -52,192 +60,146 @@ def __init__(self, metadata_file, observable, mult_factor=1.0): None, ) if self.metadata is None: - raise Exception(f"{observable} is not listed in the metadata file.") + raise ValueError(f"{observable} is not listed in the metadata file.") - # Initialise dict of tables - self.tables = {} self.observable = observable self.mult_factor = mult_factor - self.kin_labels = self.metadata['kinematic_coverage'] - self.ndata = self.metadata['ndata'] - def __extract_kinematics(self, table: dict): + @functools.cache + def _retrieve_table(self, table_id): """ - Extracts the kinematic variables of the single differential - distribution given a table. - - For each bin, it computes the max, min, and mid value of the transverse - momentum of the boson. + Implementation of the loading for the table. Parameters ---------- - table: dict - Dictionary containing the bins in the transverse momentum + table_id: int + Index that specifies the table. Return ------ - List of bins containing min, max, and mid values for each of the kinematic - observables listed in the `kinematic_coverage` of the metadata file. + The table specified by `table_id`. + """ + with open(f'{current_dir}/rawdata/{TABLE_TOKEN}{table_id}.yaml') as tab: + tab_dict = yaml.safe_load(tab) + return tab_dict + def _generate_kinematics(self): + """ + Function that generates the kinematics by taking it from the table with + measured cross sections. The kinematics are generated in the format of a + list of dictionaries with the following keys: 'pT', 'abs_eta', 'M_Z2'. + The values of the keys are dictionaries with the keys 'min', 'mid', and + 'max'. """ - data = table['independent_variables'][0] - label = self.kin_labels + logging.info(f"Generating kinematics for CMS_{self.observable}...") + + table = self.metadata["tables"][0] + tab_dict = self._retrieve_table(table) + + data = tab_dict['independent_variables'][0] + label = self.metadata['kinematic_coverage'] kinematics = [] for rap_bin in ABS_RAP_BINS: - for bin in data['values']: - pT_min = bin['low'] - pT_max = bin['high'] + for pT_bin in data['values']: + pT_min = pT_bin['low'] + pT_max = pT_bin['high'] abs_eta_low = rap_bin['low'] abs_eta_high = rap_bin['high'] kin_bin = { label[0]: {'min': pT_min, 'mid': (pT_max + pT_min) / 2, 'max': pT_max}, label[1]: { 'min': abs_eta_low, - 'mid': (abs_eta_low + abs_eta_high) * 0.5, + 'mid': (abs_eta_low + abs_eta_high) / 2, 'max': abs_eta_high, }, - label[2]: {'min': MZ2_low, 'mid': MZ2_mid, 'max': MZ2_high}, + label[2]: {'min': MZ2_LOW, 'mid': MZ2_MID, 'max': MZ2_HIGH}, } kinematics.append(kin_bin) - return kinematics - - def __retrieve_table(self, table_id): - """ - Implementation of the lazy loading for the tables. If the table - is loaded for the first time, it is stored into an internal - container of the class, so that it will not be loaded each time. - - When called, this functions checks if the table has already been stored - and, if that is the case, returns the stored table. - - Parameters - ---------- - table_id: int - Index that specifies the table - - Return - ------ - The table specified by `table_id`. If not previously loaded, it is also - stored into the internal container for future use. - """ - try: - table = self.tables[str(table_id)] - except KeyError: - logging.debug( - f'Table {table_id} has not already been used or stored.' f' Storing the table...' - ) - with open(f'./rawdata/{TABLE_TOKEN}{table_id}.yaml', 'r') as tab: - tab_dict = yaml.safe_load(tab) - self.tables[str(table_id)] = tab_dict - table = tab_dict - return table - - def generate_kinematics(self): - """ - Function that generates the kinematics by looping over all the - tables specified in the metadata file. The resulting kinematics - is then saved to a yaml file. It relies on the method - `__extract_kinematics`. - """ - logging.info(f"Generating kinematics for CMS_{self.observable}...") - - # Initialise kinematics list - kinematics = [] - ndata = 0 - table = self.metadata["tables"][0] - tab_dict = self.__retrieve_table(table) - kin = self.__extract_kinematics(tab_dict) - kinematics = np.concatenate([kinematics, kin]) - ndata += len(kin) # Check number of data agrees with metadata - try: - assert self.metadata['ndata'] is not None - assert self.metadata['ndata'] == ndata - except AssertionError as e: - logging.warning( - f"The number of data in the metafile is either wrong or unspecified." - f" The correct number is {ndata}. Please, update the metafile." + ndata = len(kinematics) + if not self.metadata['ndata'] == ndata: + raise ValueError( + f"Mismatch in 'ndata': expected {self.metadata['ndata']}, but got {ndata}" ) - return - return kinematics.tolist() - def generate_data_and_unc(self, mult_factor=1.0): + return kinematics + + def _generate_data_and_unc(self): """ - Same as `generate_kinematics`, but for central data points and uncertainties. + Returns a list with central data points and a list with corresponding uncertainties. """ logging.info(f"Generating central data for CMS_{self.observable}...") - dat_central = [] - dat_unc = [] table = self.metadata['tables'][0] - tab_dict = self.__retrieve_table(table) + tab_dict = self._retrieve_table(table) tab_dict = tab_dict['dependent_variables'] - # Loop over rap bins + # Loop over kinematic bins + dat_central = [] + dat_unc = [] for rap_bin in tab_dict: for pt_bin in rap_bin['values']: - dat_central.append(pt_bin['value'] * mult_factor) - dat_unc.append(pt_bin['errors'][0]['symerror'] * mult_factor) + dat_central.append(pt_bin['value'] * self.mult_factor) + dat_unc.append(pt_bin['errors'][0]['symerror'] * self.mult_factor) + return dat_central, dat_unc - def build_covmat(self): + def _build_covmat(self): ''' Construct the covarianc matrix from the list of entries provided in HepData. ''' ndata = self.metadata['ndata'] table_id = self.metadata['tables'][1] - with open(f'./rawdata/{TABLE_TOKEN}{table_id}.yaml', 'r') as tab: - raw_dict = yaml.load(tab, yaml.Loader) + raw_dict = self._retrieve_table(table_id) + matlist = [val['value'] for val in raw_dict['dependent_variables'][0]['values']] - covmat = np.zeros((ndata, ndata)) - for i in range(ndata): - for j in range(ndata): - covmat[i, j] = matlist[i + ndata * j] # Col-major + covmat = np.array(matlist).reshape(ndata, ndata) + + if not np.allclose(covmat, covmat.T): + raise ValueError('Covariance matrix is not symmetric.') + return covmat - def __build_unc_definitions(self, variant='default'): + def _build_unc_definitions(self, variant): ''' - Build the dictionary containing the definitions of the uncertainties - to be used in the uncertainty data file. + Build the dictionary containing the definitions of the uncertainties to + be used in the uncertainty data file. Parameters ---------- variant: str Name of the variant to be implemented. - + Return ------ - Dictionary containing the definition of each uncertainties. Each element - in the dictionary contains the name of the uncertainty, its definition, - the type, and the treatment. The format is the one used in the - commondata. + Dict of dicts containing the specifications of each of the + uncertainties. Each sub-dictionary contains the name of the uncertainty, + its description, the type, and the treatment. The format is the one used + in the commondata. ''' unc_definitions = {} # Statistical uncertainties are always the same - for idx in range(self.ndata): + for idx in range(self.metadata['ndata']): unc_definitions[STAT_ART_LABEL + f'_{idx + 1}'] = { - 'description': f'Artificial uncertainty {idx + 1}', + 'description': f'Artificial uncertainty {idx + 1}, corresponding to a covmat in eigenvector basis', 'treatment': 'ADD', 'type': 'CORR', } # Add lumi uncertainty unc_definitions['corr_lumi_unc'] = { - 'description': f'Luminosity uncertainty 2.6%', + 'description': 'Luminosity uncertainty 2.6%', 'treatment': 'MULT', 'type': 'CMSLUMI12', } if variant == 'sys_10': unc_definitions['uncorr_mc_unc'] = { - 'description': f'MC uncertainty', + 'description': 'MC uncertainty', 'treatment': 'MULT', 'type': 'UNCORR', } - elif variant != 'default': - - raise ValueError(f'The variant {variant} is not implemented.') return unc_definitions @@ -246,65 +208,69 @@ def generate_data(self, variant='default'): Collect central data, kinematics, and uncertainties and combine them in the format used in the commondata. - Paramters + Parameters --------- variant: str Name of the dataset variant to generate. ''' + + # Check if the variant is one of two supported options + if variant not in ['default', 'sys_10']: + raise ValueError(f'The variant {variant} is not implemented.') + # Get central data and kinematics - central_data, _ = self.generate_data_and_unc(self.mult_factor) - kinematics = self.generate_kinematics() + central_data, _ = self._generate_data_and_unc() + kinematics = self._generate_kinematics() # Uncertainty definitions - unc_definitions = self.__build_unc_definitions(variant=variant) + unc_definitions = self._build_unc_definitions(variant=variant) - # Get statistical (artidicial uncertainties) - covmat = self.build_covmat() + # Get statistical uncertainties. They are represented in a covmat in + # eigenvector basis, hence they are called "artificial uncertainties". + # The original covmat can be reconstruted as covat = art_stat.T @ art_stat + covmat = self._build_covmat() eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(covmat) art_stat = np.sqrt(eigvals) * eigvecs * self.mult_factor - sys_artificial = [] # Initialize vector of artificial uncertainties + unc_vals = [] # Initialize vector of uncertainties for data_idx, data in enumerate(central_data): unc_dict = {} - # Add artificial uncertainties for unc_idx, unc_type in enumerate(unc_definitions.keys()): if STAT_ART_LABEL in unc_type: # Add statistical uncertainties unc_dict[unc_type] = float(art_stat[data_idx, unc_idx]) elif unc_type == 'corr_lumi_unc': unc_dict[unc_type] = data * CMSLUMI12 * 0.01 - elif unc_type == 'uncorr_mc_unc' and variant == 'sys_10': + elif unc_type == 'uncorr_mc_unc': unc_dict[unc_type] = data * 0.01 else: raise ValueError(f'Uncertainty type {unc_type} is not known.') - sys_artificial.append(unc_dict) - - # Local path for yaml files - path='./' + unc_vals.append(unc_dict) # Save kinematics into file logging.info("Dumping kinematics to file...") kinematics_yaml = {'bins': kinematics} - with open(path + self.metadata['kinematics']['file'], 'w') as kin_out_file: - yaml.dump(kinematics_yaml, kin_out_file, sort_keys=False) + kins_file_name = self.metadata['kinematics']['file'] + with open(current_dir + '/' + kins_file_name, 'w') as file: + yaml.dump(kinematics_yaml, file, sort_keys=False) logging.info("Done!") # Save central data into file - logging.info("Dumping kinematics to file...") + logging.info("Dumping central data to file...") dat_central_yaml = {'data_central': central_data} - file_name = self.metadata['data_central'] - with open(path + file_name, 'w') as dat_out_file: - yaml.dump(dat_central_yaml, dat_out_file, sort_keys=False) + data_file_name = self.metadata['data_central'] + with open(current_dir + '/' + data_file_name, 'w') as file: + yaml.dump(dat_central_yaml, file, sort_keys=False) logging.info("Done!") # Save unertainties - logging.info("Dumping kinematics to file...") - uncertainties_yaml = {'definitions': unc_definitions, 'bins': sys_artificial} - file_name = ( + logging.info("Dumping uncertainties to file...") + uncertainties_yaml = {'definitions': unc_definitions, 'bins': unc_vals} + unc_file_name = ( self.metadata['data_uncertainties'][0] if variant == 'default' else self.metadata['variants'][variant]['data_uncertainties'][0] ) - with open(path + file_name, 'w') as dat_out_file: - yaml.dump(uncertainties_yaml, dat_out_file, sort_keys=False) - logging.info("Done!") \ No newline at end of file + with open(current_dir + '/' + unc_file_name, 'w') as file: + yaml.dump(uncertainties_yaml, file, sort_keys=False) + logging.info("Done!") From 84fdd3bf5af72dd0e448d1a9be1e58e211068694 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Regenerate Commondata <> Date: Thu, 26 Dec 2024 15:38:15 +0000 Subject: [PATCH 58/62] Automatically regenerated commondata from PR 2241, branch new_CMS_Z0J_8TEV. --- .../CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml | 150 ++++++++++++------ .../uncertainties_PT-Y_sys_10.yaml | 150 ++++++++++++------ 2 files changed, 200 insertions(+), 100 deletions(-) diff --git a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml index c87ff538b2..fa120c879a 100644 --- a/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml +++ b/nnpdf_data/nnpdf_data/commondata/CMS_Z0J_8TEV/uncertainties_PT-Y.yaml @@ -1,202 +1,252 @@ definitions: art_corr_unc_1: - description: Artificial uncertainty 1 + description: Artificial uncertainty 1, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_2: - description: Artificial uncertainty 2 + description: Artificial uncertainty 2, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_3: - description: Artificial uncertainty 3 + description: Artificial uncertainty 3, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_4: - description: Artificial uncertainty 4 + description: Artificial uncertainty 4, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_5: - description: Artificial uncertainty 5 + description: Artificial uncertainty 5, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_6: - description: Artificial uncertainty 6 + description: Artificial uncertainty 6, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_7: - description: Artificial uncertainty 7 + description: Artificial uncertainty 7, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_8: - description: Artificial uncertainty 8 + description: Artificial uncertainty 8, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_9: - description: Artificial uncertainty 9 + description: Artificial uncertainty 9, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_10: - description: Artificial uncertainty 10 + description: Artificial uncertainty 10, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_11: - description: Artificial uncertainty 11 + description: Artificial uncertainty 11, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_12: - description: Artificial uncertainty 12 + description: Artificial uncertainty 12, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_13: - description: Artificial uncertainty 13 + description: Artificial uncertainty 13, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_14: - description: Artificial uncertainty 14 + description: Artificial uncertainty 14, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_15: - description: Artificial uncertainty 15 + description: Artificial uncertainty 15, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_16: - description: Artificial uncertainty 16 + description: Artificial uncertainty 16, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_17: - description: Artificial uncertainty 17 + description: Artificial uncertainty 17, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_18: - description: Artificial uncertainty 18 + description: Artificial uncertainty 18, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_19: - description: Artificial uncertainty 19 + description: Artificial uncertainty 19, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_20: - description: Artificial uncertainty 20 + description: Artificial uncertainty 20, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_21: - description: Artificial uncertainty 21 + description: Artificial uncertainty 21, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_22: - description: Artificial uncertainty 22 + description: Artificial uncertainty 22, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_23: - description: Artificial uncertainty 23 + description: Artificial uncertainty 23, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_24: - description: Artificial uncertainty 24 + description: Artificial uncertainty 24, corresponding to a covmat in eigenvector + basis treatment: ADD type: CORR art_corr_unc_25: - 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2001 From: Roy Stegeman Date: Mon, 6 Jan 2025 14:42:40 +0000 Subject: [PATCH 62/62] add theorycards for mtop alphas determination --- .../nnpdf_data/theory_cards/40010000.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010001.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010002.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010003.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010004.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010005.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010006.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010007.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010008.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010009.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010010.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010011.yaml | 41 +++++++++++++++++++ .../nnpdf_data/theory_cards/40010012.yaml | 41 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