<commit_before>from numpy import array
import matplotlib as mpl
LUTSIZE = mpl.rcParams['image.lut']
del mpl

import matplotlib.colors as colors

#These are standard National Weather Service Radar Colortables
_NWSRef_data = {'blue': [(0.0, 0.78431372549019607, 0.78431372549019607),
 (0.066666666666666666, 0.92549019607843142, 0.92549019607843142),
 (0.13333333333333333, 0.96470588235294119, 0.96470588235294119),
 (0.20000000000000001, 0.96470588235294119, 0.96470588235294119),
 (0.26666666666666666, 0.0, 0.0),
 (0.33333333333333331, 0.0, 0.0),
 (0.40000000000000002, 0.0, 0.0),
 (0.46666666666666667, 0.0, 0.0),
 (0.53333333333333333, 0.0, 0.0),
 (0.59999999999999998, 0.0, 0.0),
 (0.66666666666666663, 0.0, 0.0),
 (0.73333333333333328, 0.0, 0.0),
 (0.80000000000000004, 0.0, 0.0),
 (0.8666666666666667, 1.0, 1.0),
 (0.93333333333333335, 0.78823529411764703, 0.78823529411764703),
 (1.0, 0.0, 0.0)],
 'green': [(0.0, 0.78431372549019607, 0.78431372549019607),
 (0.066666666666666666, 0.92549019607843142, 0.92549019607843142),
 (0.13333333333333333, 0.62745098039215685, 0.62745098039215685),
 (0.20000000000000001, 0.0, 0.0),
 (0.26666666666666666, 1.0, 1.0),
 (0.33333333333333331, 0.78431372549019607, 0.78431372549019607),
 (0.40000000000000002, 0.56470588235294117, 0.56470588235294117),
 (0.46666666666666667, 1.0, 1.0),
 (0.53333333333333333, 0.75294117647058822, 0.75294117647058822),
 (0.59999999999999998, 0.56470588235294117, 0.56470588235294117),
 (0.66666666666666663, 0.0, 0.0),
 (0.73333333333333328, 0.0, 0.0),
 (0.80000000000000004, 0.0, 0.0),
 (0.8666666666666667, 0.0, 0.0),
 (0.93333333333333335, 0.33333333333333331, 0.33333333333333331),
 (1.0, 0.0, 0.0)],
 'red': [(0.0, 0.78431372549019607, 0.78431372549019607),
 (0.066666666666666666, 0.0, 0.0),
 (0.13333333333333333, 0.0039215686274509803, 0.0039215686274509803),
 (0.20000000000000001, 0.0, 0.0),
 (0.26666666666666666, 0.0, 0.0),
 (0.33333333333333331, 0.0, 0.0),
 (0.40000000000000002, 0.0, 0.0),
 (0.46666666666666667, 1.0, 1.0),
 (0.53333333333333333, 0.90588235294117647, 0.90588235294117647),
 (0.59999999999999998, 1.0, 1.0),
 (0.66666666666666663, 1.0, 1.0),
 (0.73333333333333328, 0.83921568627450982, 0.83921568627450982),
 (0.80000000000000004, 0.75294117647058822, 0.75294117647058822),
 (0.8666666666666667, 1.0, 1.0),
 (0.93333333333333335, 0.59999999999999998, 0.59999999999999998),
 (1.0, 0.0, 0.0)]}
_NWSVel_data = {'blue': [(0.0, 0.62352941176470589, 0.62352941176470589),
 (0.071428571428571425, 0.0, 0.0),<commit_msg>Remove gray level from NWS colortable so that it matches the official one completely.<commit_after>from numpy import array
import matplotlib as mpl
LUTSIZE = mpl.rcParams['image.lut']
del mpl

import matplotlib.colors as colors

#These are standard National Weather Service Radar Colortables
_NWSRef_data = {'blue': [(0.0, 0.92549019607843142, 0.92549019607843142),
    (0.07142857, 0.96470588235294119, 0.96470588235294119),
    (0.14285714, 0.96470588235294119, 0.96470588235294119),
    (0.21428571, 0.0, 0.0),
    (0.28571429, 0.0, 0.0),
    (0.35714286, 0.0, 0.0),
    (0.42857143, 0.0, 0.0),
    (0.50000000, 0.0, 0.0),
    (0.57142857, 0.0, 0.0),
    (0.64285714, 0.0, 0.0),
    (0.71428571, 0.0, 0.0),
    (0.78571429, 0.0, 0.0),
    (0.85714286, 1.0, 1.0),
    (0.92857143, 0.78823529411764703, 0.78823529411764703),
    (1.0, 0.0, 0.0)],
    'green': [(0.0, 0.92549019607843142, 0.92549019607843142),
    (0.07142857, 0.62745098039215685, 0.62745098039215685),
    (0.14285714, 0.0, 0.0),
    (0.21428571, 1.0, 1.0),
    (0.28571429, 0.78431372549019607, 0.78431372549019607),
    (0.35714286, 0.56470588235294117, 0.56470588235294117),
    (0.42857143, 1.0, 1.0),
    (0.50000000, 0.75294117647058822, 0.75294117647058822),
    (0.57142857, 0.56470588235294117, 0.56470588235294117),
    (0.64285714, 0.0, 0.0),
    (0.71428571, 0.0, 0.0),
    (0.78571429, 0.0, 0.0),
    (0.85714286, 0.0, 0.0),
    (0.92857143, 0.33333333333333331, 0.33333333333333331),
    (1.0, 0.0, 0.0)],
    'red': [(0.0, 0.0, 0.0),
    (0.07142857, 0.0039215686274509803, 0.0039215686274509803),
    (0.14285714, 0.0, 0.0),
    (0.21428571, 0.0, 0.0),
    (0.28571429, 0.0, 0.0),
    (0.35714286, 0.0, 0.0),
    (0.42857143, 1.0, 1.0),
    (0.50000000, 0.90588235294117647, 0.90588235294117647),
    (0.57142857, 1.0, 1.0),
    (0.64285714, 1.0, 1.0),
    (0.71428571, 0.83921568627450982, 0.83921568627450982),
    (0.78571429, 0.75294117647058822, 0.75294117647058822),
    (0.85714286, 1.0, 1.0),
    (0.92857143, 0.59999999999999998, 0.59999999999999998),
    (1.0, 0.0, 0.0)]}
_NWSVel_data = {'blue': [(0.0, 0.62352941176470589, 0.62352941176470589),
 (0.071428571428571425, 0.0, 0.0),
{'fraction_non_alphanumeric': 0.18032786885245902, 'fraction_numerical': 0.5861187992335534, 'mean_word_length': 4.243303571428571, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 3, '<?xml version=': 0, '>': 3, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 53, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'dir': 'git-commits-cleaned', 'id': '3799029', 'n_tokens_mistral': 3980, 'n_tokens_neox': 2306, 'n_words': 363}