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Commit 0dbd4d68 authored by Timo Winklbauer's avatar Timo Winklbauer
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%% Cell type:code id:2be7bb71 tags:
``` python
import ipywidgets as widgets
import pandas as pd
import numpy as np
import copy
import sympy as sp
from sympy import sympify
import ipysheet
from ipysheet import sheet, cell
from ipysheet import column, row
M = sp.symbols('M')
```
%% Cell type:code id:19d328c7 tags:
``` python
def get_pivotzeile(copy_tableau, pivot_spalte):
# soll original Tableau nicht ändern
copy_tableau = copy.deepcopy(copy_tableau)
# wähle Ressourcenverbrauchskoeffizienten der Pivotspalte
pivot_spalte_values = copy_tableau.iloc[copy_tableau.index.difference([0, 1, (anzahl_zeilen-1), (anzahl_zeilen-2)]), pivot_spalte]
# wähle Menge der Restriktionen
quantity = copy_tableau.iloc[copy_tableau.index.difference([0, 1, (anzahl_zeilen-1), (anzahl_zeilen-2)]), 2]
#verhinden von teilen durch negative Zahlen und 0
pivot_spalte_values.mask(pivot_spalte_values <= 0 , np.nan, inplace = True)
#Hilfsmatrix zum ermitteln der Pivotspalte
copy_tableau = quantity / pivot_spalte_values
#übergabe der Zeilenid mit dem kleinsten Wert
return copy_tableau.astype(float).idxmin(skipna=True)
def get_pivotspalte(copy_tableau, symbol):
# soll original Tableau nicht ändern
copy_tableau = copy.deepcopy(copy_tableau)
#Schleife über alle Spalten
for column in copy_tableau:
#nur Zeilen mit Ressourcenverbrauchskoeffizienten werden angesehen
if column != 0 and column != 1 and column != 2:
#zum Berechnen der größten cj-zj Zeile muss wenn nötig M durch ansatzweise unendlich ersetzt werden
if isinstance(tableau.iloc[-1,column], sp.Basic): # Filtern der Felder mit M
copy_tableau.iloc[-1,column] = copy_tableau.iloc[-1,column].subs(M, 9999)
copy_tableau.iloc[-1,column] = int(copy_tableau.iloc[-1,column])
#bestimmen des Spaltenid, welche den größten Wert enthält
pivot_spalte = copy_tableau.iloc[-1,3:].astype(float).idxmax(axis=0)
return pivot_spalte
#-----------------------------------------------------------------------------
def update_simplex_tableau(copy_tableau, pivot_zeile, pivot_spalte):
#Pivotelelement wird auf Wert 1 gebracht indem man die Zeile durch das Pivotelement teilt
copy_tableau.iloc[pivot_zeile, 2:] = copy_tableau.iloc[pivot_zeile, 2:] / copy_tableau.iloc[pivot_zeile,pivot_spalte]
#neue Basisvariable wird durch alte getauscht
copy_tableau = update_pivotzeile(copy_tableau, pivot_zeile, pivot_spalte)
#aktualisiere die restlichen Restritkionsmengen und die Ressourenverbrauchskoeffizienten
copy_tableau = update_basis_variables(copy_tableau, pivot_zeile, pivot_spalte)
return copy_tableau
def update_pivotzeile(copy_tableau, alte_basis_var, neue_basis_var):
#aktualisiere den cj Wert der neuen Basisvariable
copy_tableau.iloc[alte_basis_var, 0] = copy_tableau.iloc[0, neue_basis_var]
#aktualisiere den Namen der neuen Basisvariable
copy_tableau.iloc[alte_basis_var, 1] = copy_tableau.iloc[1, neue_basis_var]
return copy_tableau
def update_basis_variables(copy_tableau, pivot_zeile, pivot_spalte):
for index in copy_tableau.index:
#wähle jede Zeile der gleich bleibenden Basisvariablen und bringen die Pivotspalte auf 0
if index != pivot_zeile and index != 0 and index != 1 and index != anzahl_zeilen-1 and index != anzahl_zeilen-2:
copy_tableau.iloc[index, copy_tableau.columns.difference([0, 1], sort=False)] = copy_tableau.iloc[index, copy_tableau.columns.difference([0,1], sort=False)] - ((copy_tableau.iloc[pivot_zeile, copy_tableau.columns.difference([0, 1], sort=False)] * copy_tableau.iloc[index, pivot_spalte]))
#print(type(pd.to_numeric(copy_tableau.iloc[index, copy_tableau.columns.difference([0, 1], sort=False)], downcast="float")))
#print(copy_tableau.iloc[index, copy_tableau.columns.difference([0, 1], sort=False)])
return copy_tableau
#----------------------------------------------------------------------------
def get_cj_zj(copy_tableau):
#print(anzahl_zeilen)
anzahl_zeilen = len(copy_tableau.index)
#berechne Zeile zj
for column in range(0, len(copy_tableau.columns)):
#print(column)
if column != 0 and column != 1:
cj_basisvar = copy_tableau.iloc[copy_tableau.index.difference([0,1, anzahl_zeilen-1, anzahl_zeilen-2], sort=False ), 0]
restr_var = copy_tableau.iloc[copy_tableau.index.difference([0,1, anzahl_zeilen-1, anzahl_zeilen-2], sort=False ), column]
temp = cj_basisvar * restr_var
#print(temp)
copy_tableau.iloc[-2, column] = temp.sum()
#berechne Zeile cj-zj
copy_tableau.iloc[-1, copy_tableau.columns.difference([0, 1, 2], sort=False )] = copy_tableau.iloc[0, copy_tableau.columns.difference([0 ,1 ,2], sort=False )] - copy_tableau.iloc[-2, copy_tableau.columns.difference([0, 1,2], sort=False )]
return copy_tableau
#Berechne maximalen cj-zj Wert
def get_max_cj_zj(copy_tableau):
copy_tableau = copy.deepcopy(copy_tableau)
for column in copy_tableau:
if column != 0 and column != 1 and column != 2:
if isinstance(tableau.iloc[-1,column], sp.Basic):
copy_tableau.iloc[-1,column] = copy_tableau.iloc[-1,column].subs(M, 9999)
copy_tableau.iloc[-1,column] = int(copy_tableau.iloc[-1,column])
max_value = copy_tableau.iloc[-1,3:].astype(float).max(axis=0)
return max_value
#Prüfe auf Ausführbarkeit
def check_infeasibility(last_tableau, liste_meldungen, finished):
#Wenn in der finalen Lösungsmenge ein M ist, ist auch eine künstliche Variable in der Lösung
#prüfe ob M vorhanden ist und ob eine Lösung gefunden wurde
if isinstance(last_tableau.iloc[-2,2], sp.Basic) and finished:
liste_meldungen.append("Spezialfall: Unausführbarkeit (Infeasibility) -> Falls ein optimales Tableau eine künstliche Variable enthält, ist das Problem unlösbar („infeasible“).")
#Prüfe auf unbeschraenkten Lösungsraum
def check_unbeschraenkter_loesungsraum(check, liste_meldungen):
#Wenn die Pivotzeile keine Zahl enthält wurde konnte kein Wert berechnet werden
if np.isnan(check):
liste_meldungen.append("Spezialfall: Unbeschränkter Lösungsraum -> keine zulässige Pivotzeile => Lösungsraum unbeschränkt.")
return True
else:
return False
def on_value_change(change):
with output:
#Leere Anzeigebereich
output.clear_output()
#Ausgabe x.Tableau
display(widgets.Label(value= str(change['new']+1) + ".Tableau"))
#Ausgabe Tableau
display(list_tableaus[change['new']].style.hide_index().hide_columns())
#Alle zum Tableau gehörigen Meldungen werden ausgegeben
for message in range(len(Meldungen[change['new']])):
display(widgets.Label(value=Meldungen[change['new']][message]))
```
%% Cell type:code id:9c33fd3e tags:
``` python
out = widgets.Output()
anz_restriktionen = widgets.Dropdown(
options=list(map(str, range(0, 6))),
value= '0',
description='Restriktionen:',
disabled=False,
)
anz_var = widgets.Dropdown(
options=list(map(str, range(1, 6))),
value='1',
description='echte Variablen:',
disabled=False,
)
anz_schlupf_var = widgets.Dropdown(
options=list(map(str, range(0, 6))),
value='0',
description='Schlupfvariablen:',
disabled=False,
)
anz_kuenstl_var = widgets.Dropdown(
options=list(map(str, range(0, 6))),
value='0',
description='künstliche Variablen:',
disabled=False,
)
sum_var=int(anz_var.value) + int(anz_schlupf_var.value) + int(anz_kuenstl_var.value)
button = widgets.Button(description="Erzeuge Eingabetableau!")
def on_restr_change(change):
with out:
if change['new'] != '0':
anz_var.options = list(map(str, range(1, int(change['new'])+1,)))
anz_schlupf_var.options = list(map(str, range(0, int(change['new'])+1)))
anz_kuenstl_var.options = list(map(str, range(0, int(change['new'])+1)))
anz_var.layout.visibility = "visible"
anz_schlupf_var.layout.visibility = "visible"
anz_kuenstl_var.layout.visibility = "visible"
button.layout.visibility = "visible"
else:
anz_var.layout.visibility = "hidden"
anz_schlupf_var.layout.visibility = "hidden"
anz_kuenstl_var.layout.visibility = "hidden"
def create_tableau(button):
print("Hat geklappt")
anz_restriktionen.observe(on_restr_change, names='value')
button.on_click(create_tableau)
display(out)
anz_restriktionen.layout.visibility = "visible"
anz_var.layout.visibility = "hidden"
anz_schlupf_var.layout.visibility = "hidden"
anz_kuenstl_var.layout.visibility = "hidden"
button.layout.visibility = "hidden"
with out:
display(anz_restriktionen)
display(anz_var)
display(anz_schlupf_var)
display(anz_kuenstl_var)
display(button)
```
%%%% Output: display_data
%% Cell type:code id:0a7ed254 tags:
``` python
list_var = []
sum_var=int(anz_var.value) + int(anz_schlupf_var.value) + int(anz_kuenstl_var.value)
spalte = 3
reihe_basis_var = 2
input_table = ipysheet.sheet(rows=2+float(anz_restriktionen.value), columns=sum_var+3, row_headers=False, column_headers=False)
M = sp.symbols('M')
tableau = "globale Variable"
def start_simplex(button):
copy_tableau = ipysheet.to_dataframe(input_table)
copy_tableau = copy_tableau.apply(pd.to_numeric, errors='ignore', downcast='float')
copy_tableau.columns = range(0, sum_var+3)
cj = []
cj_zj = []
for column in range(0,len(copy_tableau.columns)):
if column == 0:
cj.append(np.nan)
cj_zj.append(np.nan)
elif column == 1:
cj.append("cj")
cj_zj.append("cj-zj")
elif column == 2:
cj.append(0)
cj_zj.append(np.nan)
else:
cj.append(0)
cj_zj.append(0)
copy_tableau.loc[len(copy_tableau.index)] = cj
copy_tableau.loc[len(copy_tableau.index)] = cj_zj
copy_tableau.replace('-M', -M, inplace = True)
for row in copy_tableau.index:
for column in copy_tableau.columns:
try:
copy_tableau.loc[row][column] = int(copy_tableau.loc[row][column])
except Exception:
pass
get_cj_zj(copy_tableau)
global tableau
tableau = copy_tableau
print(copy_tableau)
def update_table(table):
input_table = table['new']
for row in range(0,input_table.rows):
for column in range(0,input_table.columns):
cell(row, column, "...", background_color = 'yellow').observe(update_table)
cell(0,0, "", read_only=True, background_color='grey')
cell(0,1, "", read_only=True, background_color='grey')
cell(0,2, "", read_only=True, background_color='grey')
#Befülle Reihe mit Beschreibung
cell(1, 0, "cj", read_only=True, font_weight = 'bold', background_color = "white")
cell(1, 1, "Basisvariable", read_only=True, font_weight = 'bold', background_color = "white")
cell(1, 2, "Quantity", read_only=True, font_weight = 'bold', background_color = "white")
for anz in range(1, int(anz_var.value)+1):
var_name = "x"+ str(anz)
list_var.append(cell(1,spalte, var_name, ready_only=True,font_weight = 'bold', background_color = "white"))
spalte += 1
for anz in range(1, int(anz_schlupf_var.value)+1):
var_name = "s"+ str(anz)
cell(0,spalte, 0, read_only=True, background_color = "white")
list_var.append(cell(1,spalte, var_name, read_only=True, font_weight = 'bold', background_color = "white"))
spalte += 1
for anz in range(1, int(anz_kuenstl_var.value)+1):
cell(0,spalte, "-M", read_only=True, background_color = "white")
var_name = "a"+ str(anz)
list_var.append(cell(1,spalte, var_name, read_only=True, font_weight = 'bold', background_color = "white"))
spalte += 1
start_basisvar = list_var[(len(list_var)-int(anz_restriktionen.value)):]
start_basisvar.sort(key=lambda x: x.value)
for row in range(2,input_table.rows):
cell(row,1, start_basisvar[row-2].value, read_only=True, font_weight = 'bold', background_color = "white")
#cell(row, start_basisvar[row-2].column, 1 )
if "a" in start_basisvar[row-2].value:
cell(row,0, '-M', read_only=True, background_color = "white")
if "s" in start_basisvar[row-2].value:
cell(row,0, 0, read_only=True, background_color = "white")
#if "x" in start_basisvar[row-2].value:
display(input_table)
simplex_start = widgets.Button(description="Starte Simplex")
display(simplex_start)
simplex_start.on_click(start_simplex)
# example
#0 300 200 0 0 -M -M
#1 cj Basisvariable Quantity x1 x2 s1 s2 a1 a2
#2 -M a1 60 2 2 0 0 1 0
#3 -M a2 80 2 8 -1 0 0 1
#4 0 s2 40 1 0 0 1 0 0
#5 NaN cj -140*M -4*M -10*M M 0 -M -M
#6 NaN cj-zj NaN 4*M + 300 10*M + 200 -M 0 0 0
```
%%%% Output: display_data
%%%% Output: display_data
%% Cell type:code id:a6201ceb tags:
``` python
# wird benutzt um cj von künstlichen Variablen zu berechnen
M = sp.symbols('M')
# NumPy-Array erstellen
#data = np.array([[np.nan, np.nan, np.nan, 5, 4, 0, -M],
# ["cj","Basisvariable", "Quantity", "x1", "x2", "s1", "a1"],
# [0, "s1",120, 3, 4, 1, 0],
# [0,"a1", 40, 2, 1, 0, 1],
# [np.nan,"zj", 0, 0, 0, 0, 0],
# [np.nan,"cj-zj", np.nan, 5, 4, 0, -M]] )
#Matrix welche die Standardform des Simplex Algorithmuses enthält
data = np.array([[np.nan, np.nan, np.nan, 300, 200, 0, 0 , -M, -M],
["cj","Basisvariable", "Quantity", "x1", "x2", "s1", "s2", "a1", "a2"],
[-M, "a1",60 ,2 ,2 ,0 ,0 ,1 ,0],
[-M, "a2", 80, 2, 8, -1, 0 , 0, 1],
[0, "s2", 40, 1, 0, 0, 1 , 0, 0],
[np.nan,"zj", -140*M, -4*M, -10*M, M, 0, -M, -M],
[np.nan,"cj-zj", np.nan, 300+4*M, 200+10*M, -M, 0, 0, 0]] )
#überführen in ein anderes Format (mehr Möglichkeiten)
tableau = pd.DataFrame(data=data)
print(tableau)
```
%%%% Output: stream
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0 NaN NaN NaN 300 200 0 0 -M -M
1 cj Basisvariable Quantity x1 x2 s1 s2 a1 a2
2 -M a1 60 2 2 0 0 1 0
3 -M a2 80 2 8 -1 0 0 1
4 0 s2 40 1 0 0 1 0 0
5 NaN zj -140*M -4*M -10*M M 0 -M -M
6 NaN cj-zj NaN 4*M + 300 10*M + 200 -M 0 0 0
%% Cell type:code id:8eda1a9a tags:
``` python
anzahl_zeilen = len(tableau.index)
counter = 0 #Zähler für die Anzahl an Iterationen bis abgebrochen wird
counter_limit = 10 #Limit das der Zähler erreichen darf
list_tableaus = [copy.deepcopy(tableau.fillna(''))] # Anfangstableau wird in eine liste kopiert
Meldungen = [] # Liste für die Fehlermeldung wird erzeugt
ende = False #Überprüfung ob der Simplex ein Ergebnis gefunden hat
#Solange cj-zj noch einen positiven Wert hat, wird der Simplex Algorithmus ausgeführt
while get_max_cj_zj(tableau) > 0 :
Meldungen.append([]) #erzeuge eine Liste für Meldunge (bezieht sich auf vorheriges Tableau)
Pivotspalte = get_pivotspalte(tableau, M)
Pivotzeile = get_pivotzeile(tableau, Pivotspalte)
if check_unbeschraenkter_loesungsraum(Pivotzeile, Meldungen[counter]):
#wenn der Lösungsraum unbeschränkt ist, wird abgebrochen
break
update_simplex_tableau(tableau, Pivotzeile, Pivotspalte)
tableau = get_cj_zj(tableau)
tableau = tableau.fillna('') #alle unnötigen Felder werden geleert
list_tableaus.append(copy.deepcopy(tableau)) #füge das neue Tableau wieder in die Liste hinzu
counter += 1
if counter == counter_limit:
break
if get_max_cj_zj(tableau) <= 0:
#Überprüfung ob ein Ergebnis gefunden wurde
ende = True
#Meldungen für das letzte Tableau
Meldungen.append([])
# kontrolliere Lösbarkeit
check_infeasibility(list_tableaus[-1], Meldungen[-1], ende )
#for iteration in range(len(list_tableaus)):
# print(list_tableaus[iteration])
# print("")
# for auswahl in range(len(Meldungen[iteration])):
# print(Meldungen[iteration][auswahl])
```
%% Cell type:code id:1226e84c tags:
``` python
#Erzeuge Anzeigefeld
output = widgets.Output()
#Erzeuge Widgets
slider = widgets.IntSlider(
value=0,
min=0,
max=len(list_tableaus)-1,
step=1,
description='Iteration:',
disabled=False,
continuous_update=True,
orientation='horizontal',
readout=True,
readout_format='d'
)
#Display Widgets
display(output)
display(slider)
#Befülle Anzeigefeld
with output:
#Definiere Anfangsausgabe
display(widgets.Label(value= "1.Tableau"))
display(list_tableaus[0].style.hide_index().hide_columns())
for message in range(len(Meldungen[0])):
display(widgets.Label(value=Meldungen[0][message]))
#Control Changes on Widget
#Wird nur bei Änderung des Sliders ausgeführt
def on_value_change(change):
with output:
#Leere Anzeigebereich
output.clear_output()
#Ausgabe x.Tableau
display(widgets.Label(value= str(change['new']) + ".Tableau"))
#Ausgabe Tableau
display(list_tableaus[change['new']].style.hide_index().hide_columns())
#Alle zum Tableau gehörigen Meldungen werden ausgegeben
for message in range(len(Meldungen[change['new']])):
display(widgets.Label(value=Meldungen[change['new']][message]))
#ändere Ausgabe mit dem Slider
slider.observe(on_value_change, names='value' )
#widgets.interact(on_value_change, slider, message_list, tableau_list )
```
%%%% Output: display_data
%%%% Output: display_data
%% Cell type:code id:aaf209ad tags:
``` python
```
%%%% Output: stream
Collecting voila
Using cached voila-0.2.16-py3-none-any.whl (1.6 MB)
Requirement already satisfied: nbconvert<7,>=6.0.0 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from voila) (6.1.0)
Requirement already satisfied: nbclient<0.6,>=0.4.0 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from voila) (0.5.3)
Requirement already satisfied: jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0 in c:\users\timo\appdata\roaming\python\python38\site-packages (from voila) (1.11.0)
Requirement already satisfied: jupyter-client<7,>=6.1.3 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from voila) (6.1.12)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-client<7,>=6.1.3->voila) (2.8.2)
Requirement already satisfied: traitlets in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-client<7,>=6.1.3->voila) (5.0.5)
Requirement already satisfied: pyzmq>=13 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-client<7,>=6.1.3->voila) (22.2.1)
Requirement already satisfied: tornado>=4.1 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-client<7,>=6.1.3->voila) (6.1)
Requirement already satisfied: jupyter-core>=4.6.0 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-client<7,>=6.1.3->voila) (4.7.1)
Requirement already satisfied: pywin32>=1.0 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-core>=4.6.0->jupyter-client<7,>=6.1.3->voila) (228)
Requirement already satisfied: nbformat in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (5.1.3)
Requirement already satisfied: argon2-cffi in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (20.1.0)
Requirement already satisfied: prometheus-client in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (0.11.0)
Requirement already satisfied: anyio<4,>=3.1.0 in c:\users\timo\appdata\roaming\python\python38\site-packages (from jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (3.3.1)
Requirement already satisfied: Send2Trash in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (1.5.0)
Requirement already satisfied: requests-unixsocket in c:\users\timo\appdata\roaming\python\python38\site-packages (from jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (0.2.0)
Requirement already satisfied: jinja2 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (2.11.3)
Requirement already satisfied: terminado>=0.8.3 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (0.9.4)
Requirement already satisfied: websocket-client in c:\users\timo\appdata\roaming\python\python38\site-packages (from jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (1.2.1)
Requirement already satisfied: ipython-genutils in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (0.2.0)
Requirement already satisfied: sniffio>=1.1 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from anyio<4,>=3.1.0->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (1.2.0)
Requirement already satisfied: idna>=2.8 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from anyio<4,>=3.1.0->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (3.2)
Requirement already satisfied: nest-asyncio in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from nbclient<0.6,>=0.4.0->voila) (1.5.1)
Requirement already satisfied: async-generator in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from nbclient<0.6,>=0.4.0->voila) (1.10)
Requirement already satisfied: bleach in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert<7,>=6.0.0->voila) (4.0.0)
Requirement already satisfied: mistune<2,>=0.8.1 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert<7,>=6.0.0->voila) (0.8.4)
Requirement already satisfied: jupyterlab-pygments in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert<7,>=6.0.0->voila) (0.1.2)
Requirement already satisfied: testpath in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert<7,>=6.0.0->voila) (0.5.0)
Requirement already satisfied: entrypoints>=0.2.2 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert<7,>=6.0.0->voila) (0.3)
Requirement already satisfied: pandocfilters>=1.4.1 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert<7,>=6.0.0->voila) (1.4.3)
Requirement already satisfied: pygments>=2.4.1 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert<7,>=6.0.0->voila) (2.10.0)
Requirement already satisfied: defusedxml in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert<7,>=6.0.0->voila) (0.7.1)
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jinja2->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (2.0.1)
Requirement already satisfied: jsonschema!=2.5.0,>=2.4 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from nbformat->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (3.2.0)
Requirement already satisfied: six>=1.11.0 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jsonschema!=2.5.0,>=2.4->nbformat->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (1.16.0)
Requirement already satisfied: setuptools in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jsonschema!=2.5.0,>=2.4->nbformat->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (52.0.0.post20210125)
Requirement already satisfied: attrs>=17.4.0 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jsonschema!=2.5.0,>=2.4->nbformat->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (21.2.0)
Requirement already satisfied: pyrsistent>=0.14.0 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from jsonschema!=2.5.0,>=2.4->nbformat->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (0.17.3)
Requirement already satisfied: pywinpty>=0.5 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from terminado>=0.8.3->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (0.5.7)
Requirement already satisfied: cffi>=1.0.0 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from argon2-cffi->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (1.14.6)
Requirement already satisfied: pycparser in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from cffi>=1.0.0->argon2-cffi->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (2.20)
Requirement already satisfied: webencodings in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from bleach->nbconvert<7,>=6.0.0->voila) (0.5.1)
Requirement already satisfied: packaging in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from bleach->nbconvert<7,>=6.0.0->voila) (21.0)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.0.2 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from packaging->bleach->nbconvert<7,>=6.0.0->voila) (2.4.7)
Requirement already satisfied: urllib3>=1.8 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from requests-unixsocket->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (1.26.6)
Requirement already satisfied: requests>=1.1 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from requests-unixsocket->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (2.26.0)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from requests>=1.1->requests-unixsocket->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (2021.5.30)
Requirement already satisfied: charset-normalizer~=2.0.0 in c:\users\timo\anaconda3\lib\site-packages (from requests>=1.1->requests-unixsocket->jupyter-server<2.0.0,>=0.3.0->voila) (2.0.4)
Installing collected packages: voila
Successfully installed voila-0.2.16
%% Cell type:code id:fb903cb8 tags:
``` python
jupyter nbextension install voila --sys-prefix --py
```
%%%% Output: error
File "C:\Users\Timo\AppData\Local\Temp/ipykernel_15124/1674201210.py", line 1
jupyter nbextension install voila --sys-prefix --py
^
SyntaxError: invalid syntax
%% Cell type:code id:f0169722 tags:
``` python
jupyter nbextension enable voila --sys-prefix --py
```
%%%% Output: error
File "C:\Users\Timo\AppData\Local\Temp/ipykernel_15124/20501520.py", line 1
jupyter nbextension enable voila --sys-prefix --py
^
SyntaxError: invalid syntax
%% Cell type:code id:946530b8 tags:
``` python
```
%% Cell type:code id:407ba3ae tags:
``` python
```
%% Cell type:code id:0a799cfe tags:
``` python
```
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