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Commit c59461b7 authored by Christof Kaufmann's avatar Christof Kaufmann
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Notebooks from applied-cs/data-science@af81d655

parent 4d2059da
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%% Cell type:markdown id:0002-96cd7cef045240a7b1b0c57d7e374c0dd9716f4dc6f170b31077d61a462 tags:
# Bike Track
Es ist ein GPS-Track von einer Fahrradtour gegeben. Dieser, sowie ein
GeoDataFrame von Kreisen und kreisfreien Städten wird schon im
Start-Code geladen. Finden Sie heraus durch welche Kreise und kreisfreie
Städte die Tour lief.
*Bonus: Stellen Sie die Kreise und kreisfreie Städte, durch die die
Fahrradtour lief, in einer interaktiven Karte da. Ggf. stellen Sie
zusätzlich den GPS-Track dar. Siehe
[hier](https://geopandas.org/en/stable/docs/user_guide/interactive_mapping.html)
um mehrere GeoDataFrames in einer Karte darzustellen.*
%% Cell type:code id:0003-f5d67afb904d0f49edc541c7a33c18d0985cd0356b8747150b8687a8e18 tags:
%% Cell type:code id:0003-6ead4b33ccb07f8d2391d7cdb17abfe2acf2dc985523e0c2d4936cab42e tags:
```
import geopandas as gpd
import zstandard
cities_path = 'kreise-geo-mittel.geojson.zst'
with open(cities_path, 'rb') as fh:
dctx = zstandard.ZstdDecompressor()
with dctx.stream_reader(fh) as reader:
grid = gpd.read_file(reader).set_index('ID_3')
track_path = 'bike_track_2024-05-25.geojson.zst'
with open(track_path, 'rb') as fh:
dctx = zstandard.ZstdDecompressor()
with dctx.stream_reader(fh) as reader:
track = gpd.read_file(reader)
track = gpd.read_file(reader).set_index('time')
```
%% Cell type:markdown id:0005-cd644122221c1cbcbcf18caa67556650fe84a458610ba7d11da6109e7b1 tags:
## Lösung
Mit `sjoin` können wir die Polygone auswählen, in denen die Punkte des
GPS-Track liegen. Dabei wird unter anderem eine Spalte `index_right`
erzeugt, die wir nutzen um die Kreise und kreisfreien Städte
entsprechend des Tracks zu sortieren. Aber eigentlich brauchen wir nur
den Namen `NAME_3` und die Geometrie zum Plotten. Da für jeden Punkt im
GPS-Track eine Zeile hinzugefügt wird entfernen wir die Duplikate.
%% Cell type:code id:0006-2c45647891a1292c7e47ee77fd9ed51784bffeba4a292c7a25555e9e529 tags:
%% Cell type:code id:0006-c4636962c5040987f7d1dc8fe58d0d81f0de40fac6e1b9c4d6eb582cb23 tags:
```
cities = grid.sjoin(track).sort_values('index_right')
cities = grid.sjoin(track).sort_values(['track_seg_id', 'track_seg_point_id'])
cities = cities[['NAME_3', 'geometry']]
cities = cities.drop_duplicates()
```
%% Cell type:code id:0007-4a30b87cb18cc8bb69afce6b37dc80d502773b474ca99b60625b42e2ccf tags:
```
cities['NAME_3'].to_list()
```
%% Output
['Mettmann', 'Ennepe-Ruhr', 'Bochum Städte', 'Dortmund Städte', 'Unna', 'Soest', 'Hochsauerlandkreis', 'Waldeck-Frankenberg', 'Höxter', 'Kassel', 'Kassel Städte']
%% Cell type:markdown id:0008-5ee78ebd0383ea7c29c4bade37d4ab2368b2ed24fb9719f4e7d070eb1d3 tags:
Für die Bonusaufgabe ist nun nicht mehr viel zu tun. Aber wir geben uns
etwas Mühe mit dem GPS-Track und Plotten die Farbe entsprechend der
Geschwindigkeit und jeden Segmentanfang (beim Anhalten pausiert die
Aufnahme) etwas größer.
%% Cell type:code id:0009-bcaada0a444065b3b854e5a440df01ed30acd0e553f55216d4f44cc7e51 tags:
%% Cell type:code id:0009-6ff916bdd91218181532d5410bd2c5058f6b141c5573eaa8e735c9424e2 tags:
```
m = cities.explore()
track.explore(
track.reset_index(drop=True).explore(
column='speed',
style_kwds={"style_function": lambda x: {"radius": (x["properties"]["track_seg_point_id"] == 0) * 3 + 1}},
m=m
)
```
%% Cell type:markdown id:0011-2a24f7ded33e3832d9f7e06b4143c0b22b4763564f9cc12dec28965e820 tags:
Die vorbereiteten Daten zu den Kreisen und kreisfreien Städten stammen
von
[hier](https://github.com/isellsoap/deutschlandGeoJSON/tree/main/4_kreise)
(3_mittel.geo.json).
Wenn man nicht nur Kreise und kreisfreie Städte haben will, sondern eine
höhere Auflösung, kann man z. B.
[Gemeindegrenzen](https://hub.arcgis.com/datasets/esri-de-content::gemeindegrenzen-2022/about)
verwenden.
......
%% Cell type:markdown id:0002-96cd7cef045240a7b1b0c57d7e374c0dd9716f4dc6f170b31077d61a462 tags:
# Bike Track
Es ist ein GPS-Track von einer Fahrradtour gegeben. Dieser, sowie ein
GeoDataFrame von Kreisen und kreisfreien Städten wird schon im
Start-Code geladen. Finden Sie heraus durch welche Kreise und kreisfreie
Städte die Tour lief.
*Bonus: Stellen Sie die Kreise und kreisfreie Städte, durch die die
Fahrradtour lief, in einer interaktiven Karte da. Ggf. stellen Sie
zusätzlich den GPS-Track dar. Siehe
[hier](https://geopandas.org/en/stable/docs/user_guide/interactive_mapping.html)
um mehrere GeoDataFrames in einer Karte darzustellen.*
%% Cell type:code id:0003-f5d67afb904d0f49edc541c7a33c18d0985cd0356b8747150b8687a8e18 tags:
%% Cell type:code id:0003-6ead4b33ccb07f8d2391d7cdb17abfe2acf2dc985523e0c2d4936cab42e tags:
```
import geopandas as gpd
import zstandard
cities_path = 'kreise-geo-mittel.geojson.zst'
with open(cities_path, 'rb') as fh:
dctx = zstandard.ZstdDecompressor()
with dctx.stream_reader(fh) as reader:
grid = gpd.read_file(reader).set_index('ID_3')
track_path = 'bike_track_2024-05-25.geojson.zst'
with open(track_path, 'rb') as fh:
dctx = zstandard.ZstdDecompressor()
with dctx.stream_reader(fh) as reader:
track = gpd.read_file(reader)
track = gpd.read_file(reader).set_index('time')
```
......
%% Cell type:markdown id:0007-ceb979ee846348158d57bafe74ef1513c59ca8eaeb379eaf2ec9a1233e6 tags:
# The Simpsons
Sie finden die folgenden Dateien anbei:
- `simpsons_char.csv`: Zuordnung ID und Name der Charaktere
- `simpsons_ep-char.csv`: Zuordnung ID der Episode zur ID der
Charaktere, die in dieser Sendung auftreten
Erstellen Sie einen Graph mit folgenden Eigenschaften:
- Die Nodes sollen den Charakteren entsprechen
- Die Edges stellen dar, ob zwei Charaktere in derselben Episode
vorkomen
1. Dabei sollen die Gewichte der Edges der Anzahl Sendungen
entsprechen, in denen die Charaktere gemeinsam vorkamen.
2. Wenden Sie anschließend die Funktion
[`pagerank`](https://networkx.org/documentation/stable/reference/algorithms/generated/networkx.algorithms.link_analysis.pagerank_alg.pagerank.html)
an um die wichtigsten Personen zu berechnen.
3. Plotten Sie den Graphen (bzw. einen Teil davon) und machen Sie dabei
die Wichtigkeit sichtbar (Größe oder Farbe der Nodes).
## Lösung
Lösungstext
%% Cell type:code id:0008-bb9aa6dbcf892a1ba8ff1a906fcbf1cd3dfdb268b6eb304e429d9b3195f tags:
```
def optional_code():
pass
```
%% Cell type:markdown id:0010-2e194512df89dc630bfd262ca62caff779e6e2d5a74fc21a21ebfc3bdff tags:
## Tests
Um die Lösung zu testen folgen verschiedene Tests. Zuerst ein Test mit …
%% Cell type:code id:0011-bbb5ffe10d224d47126a2e25fa2db60da837e6bc0c8cc4c538e7e95e89e tags:
```
optional_code()
```
%% Cell type:markdown id:0006-4dba46341fe8d0ab170c3957b9535b44dc02b59210bfddbad257c824e76 tags:
# The Simpsons
Sie finden die folgenden Dateien anbei:
- `simpsons_char.csv`: Zuordnung ID und Name der Charaktere
- `simpsons_ep-char.csv`: Zuordnung ID der Episode zur ID der
Charaktere, die in dieser Sendung auftreten
Erstellen Sie einen Graph mit folgenden Eigenschaften:
- Die Nodes sollen den Charakteren entsprechen
- Die Edges stellen dar, ob zwei Charaktere in derselben Episode
vorkomen
1. Dabei sollen die Gewichte der Edges der Anzahl Sendungen
entsprechen, in denen die Charaktere gemeinsam vorkamen.
2. Wenden Sie anschließend die Funktion
[`pagerank`](https://networkx.org/documentation/stable/reference/algorithms/generated/networkx.algorithms.link_analysis.pagerank_alg.pagerank.html)
an um die wichtigsten Personen zu berechnen.
3. Plotten Sie den Graphen (bzw. einen Teil davon) und machen Sie dabei
die Wichtigkeit sichtbar (Größe oder Farbe der Nodes).
Hier Ihr Code:
%% Cell type:code id:0007-44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855 tags:
```
```
%% Cell type:markdown id:0009-2e194512df89dc630bfd262ca62caff779e6e2d5a74fc21a21ebfc3bdff tags:
## Tests
Um die Lösung zu testen folgen verschiedene Tests. Zuerst ein Test mit …
%% Cell type:code id:0010-bbb5ffe10d224d47126a2e25fa2db60da837e6bc0c8cc4c538e7e95e89e tags:
```
optional_code()
```
Id, char_name 1,'Homer Simpson' 2,'Marge Simpson' 3,'Bart Simpson' 4,'Lisa Simpson' 5,'Maggie Simpson' 6,'Akira' 7,'Ms. Albright' 8,'Dolph Starbeam' 9,'Jimbo Jones' 10,'Kearney Zzyzwicz' 11,'Reverend Timothy Lovejoy' 12,'Apu Nahasapeemapetilon' 13,'Sideshow Bob' 14,'Jebediah Springfield' 15,'Aristotle Amadopolis' 16,'Luann Van Houten' 17,'Atkins 18,'Mary Bailey' 19,'Dave Shutton' 20,"'Birchibald \""Birch\"" T. Barlow'" 21,'Jasper Beardly' 22,'Benjamin 23,'Bill and Marty' 24,'Blinky' 25,'Otto Mann' 26,'Sherri and Terri' 27,'Chief Clancy Wiggum' 28,'Blue Haired Lawyer' 29,'Lionel Hutz' 30,'Dr. Nick Riveria' 31,'Boobarella' 32,'Wendell Borton' 33,'Patty Bouvier' 34,'Selma Bouvier' 35,"'Charles Montgomery \""Monty\"" Burns'" 36,'Ned Flanders' 37,'Todd Flanders' 38,'Barney Gumble' 39,'Dewey Largo' 40,'Lewis Jackson' 41,'Santa\'s Little Helper' 42,'Principal Seymour Skinner' 43,'Waylon Smithers' 44,'Snowball' 45,'Moe Szyslak' 46,'Milhouse Van Houten' 47,'Jacqueline Bouvier' 48,'Bleeding Gums Murphy' 49,'Ling Bouvier' 50,'Kent Brockman' 51,'Scott Christian' 52,'Judge Roy Snyder' 53,'Bumblebee Man' 54,'Capital City Goofball' 55,'Carl Carlson' 56,'Princess Kashmir' 57,'Crazy Cat Lady' 58,'Superintendent Gary Chalmers' 59,'Comic Book Guy' 60,'Mrs. Glick' 61,'Mr. Costington' 62,'Database' 63,'Declan Desmond' 64,'Disco Stu' 65,'Lunchlady Doris' 66,'Duffman' 67,'Eddie and Lou' 68,'Dr. Marvin Monroe' 69,'Ernst and Gunter' 70,'The Rich Texan' 71,'Fat Tony' 72,'Legs and Louie' 73,'Maude Flanders' 74,'Rod Flanders' 75,"'Mayor \""Diamond Joe\"" Quimby'" 76,'Francesca Terwilliger' 77,'Gino' 78,'Frankie the Squealer' 79,'Johnny Tightlips' 80,'Professor John Frink' 81,'Old Jewish Man' 82,'Baby Gerald' 83,'Leopold' 84,'Luigi' 85,'Ginger Flanders' 86,'Amber Simpson' 87,'Gloria' 88,'Gil Gunderson' 89,'Cookie Kwan' 90,'The Happy Little Elves' 91,'Itchy and Scratchy' 92,'Grampa Abraham Simpson' 93,'Judge Constance Harm' 94,'Herman Hermann' 95,'Nelson Muntz' 96,'Janey Powell' 97,'Bernice Hibbert' 98,'Dr. Julius Hibbert' 99,'Captain Lance Murdock' 100,'Elizabeth Hoover' 101,'Rachel Jordan' 102,'Kang and Kodos' 103,'Edna Krabappel' 104,'Martin Prince' 105,'Dr. J. Loren Pryor' 106,'Radioactive Man' 107,'Rabbi Hyman Krustofski' 108,'Lois Pennycandy' 109,'Mr. Teeny' 110,'Krusty the Clown' 111,'Old Barber' 112,'Lenny Leonard' 113,'Helen Lovejoy' 114,'Coach Lugash' 115,'Lurleen Lumpkin' 116,'Captain Horatio McCallister' 117,'Ruth Powers' 118,'Roger Meyers' 119,'Sideshow Mel' 120,'Troy McClure' 121,'Sanjay Nahasapeemapetilon' 122,'Hans Moleman' 123,'Groundskeeper Willie' 124,'Lindsey Naegle' 125,'Poochie' 126,'Manjula Nahasapeemapetilon' 127,'Patches and Poor Violet' 128,'Arnie Pye' 129,'Herbert Powell' 130,'Mona Simpson' 131,'Agnes Skinner' 132,'Snake Jailbird' 133,'Cletus Spuckler' 134,'Brandine Spuckler' 135,'Squeaky-Voiced Teen' 136,'Veterinarian' 137,'Drederick Tatum' 138,'Ralph Wiggum' 139,'Allison Taylor' 140,'Cecil Terwilliger' 141,'Uter Zorker' 142,'Kirk Van Houten' 143,'Dr. Velimirovic' 144,'Sarah Wiggum' 145,'Wiseguy' 146,'Rainier Wolfcastle' 147,'Artie Ziff' 148,'Yes Guy' 149,'Ms. Mellon' 150,'Cowboy Bob' 151,'Jacques' 152,'Gulliver Dark' 153,'C����sar' 154,'Adil Hoxha' 155,'Lucille Botzcowski' 156,'Karl' 157,'Serak the Preparer' 158,'Toshiro the Apprentice Chef' 159,'Master Sushi Chef' 160,'Emily Winthrop' 161,"'Beatrice \""Bea\"" Simmons'" 162,'Professor Lombardo' 163,'Mr. Bergstrom' 164,'Leon Kompowsky' 165,'Bob Arnold' 166,'Aristotle Amadopolis' 167,'Crippled Merchant' 168,'Collette' 169,'Horst' 170,'Samantha Stanky' 171,'Mr. Black' 172,'Llewellyn Sinclair' 173,'Ms. Sinclair' 174,'Amber Dempsey' 175,'Jack Larson' 176,'Laura Powers' 177,'Mr. McGreg' 178,'Lyle Lanley' 179,'Sebastian Cobb' 180,'Tom' 181,'Pepi' 182,'Sideshow Raheem' 183,'Rex' 184,'Johnny' 185,'Dr. Wolfe' 186,'Nigel' 187,'The Gremlin' 188,'Dean Peterson' 189,'Brad Goodman' 190,'Mindy Simmons' 191,'Molloy the Cat Burglar' 192,'Stacy Lovell' 193,'Race Banyon' 194,'Freddie Quimby' 195,'Allison Taylor' 196,'Bort' 197,'Jessica Lovejoy' 198,'Ashley Grant' 199,'Hugo Simpson' 200,'Leavelle' 201,'Dr. Zweig' 202,'Guy Incognito' 203,'Number One' 204,'Don Vittorio DiMaggio' 205,'Evan Conover' 206,'Ballet Teacher' 207,'The Fortuneteller' 208,'Hugh Parkfield' 209,'Shelby' 210,"'Colonel Leslie \""Hap\"" Hapablap'" 211,'Dr. Sally Wexler' 212,'Don Brodka' 213,'Hollis Hurlbut' 214,'Chester J. Lampwick' 215,'MacArthur Parker' 216,'Erin' 217,'Hank Scorpio' 218,'Lucius Sweet' 219,'Larry Burns' 220,'Belle' 221,'Starla' 222,'Dr. Foster' 223,'The Space Coyote' 224,'Frank Ormand' 225,'Sherry Bobbins' 226,'Roy' 227,'John' 228,'Rex Banner' 229,'Laddie' 230,"'Frank \""Grimey\"" Grimes'" 231,'Big Daddy' 232,'The Commandant' 233,'The Real Principal Seymour Skinner' 234,'Fox Censor' 235,'Apu\'s Mother' 236,'Alex Trebek' 237,'Cooder' 238,'The Leader' 239,'Greg' 240,'Renee' 241,'Captain Tenille' 242,'Drill Sergeant' 243,'Agent Johnson' 244,'Ray Patterson' 245,'Brad' 246,'Seth' 247,'Wally Kogen' 248,'Trent Steele' 249,'Red Barclay' 250,'Astrid Weller' 251,'Jerry Rude' 252,'Wink' 253,'Edward Christian' 254,'Lifeways Editor' 255,'Emil' 256,'Larry Kidkill' 257,'Meathook' 258,'Jim Hope' 259,'Brother Faith' 260,'Michael Finn' 261,'Titania' 262,'Dr. Velimorovic' 263,'The Casino Manager' 264,'Southern Sheriff' 265,'Little Vickie Valentine' 266,'Becky' 267,'Sophie' 268,'Jesse Grass' 269,'Number 6' 270,'Devon Bradley' 271,'Jack Crowley' 272,'L.T. Smash' 273,'Howard K. Duff VIII' 274,'Francine Rhenquist' 275,'Dr. Joan Bushwell' 276,'Kitenge' 277,'Thelonious' 278,'Singing Hobo' 279,'The Gypsy' 280,'Ultrahouse 3000' 281,'Gabriel' 282,'Garth Motherloving' 283,'Greta Wolfcastle' 284,'Buck McCoy' 285,'Zelda' 286,'Ronaldo' 287,'Annette' 288,'Tina' 289,'Mrs. Bellamy' 290,'Audrey McConnell' 291,'Mitch Hartwell' 292,'Frank Grimes 293,'Dexter Colt' 294,'Sara Sloane' 295,'Luke Stetson' 296,'Cookie' 297,'David Byrne' 298,'Don Francis Castellaneta' 299,'Professor John Frink Sr.' 300,'Edwina' 301,'Grant Conner' 302,'Henry' 303,'Stuart' 304,'Chloe Talbot' 305,'Goose Gladwell' 306,'Deion Overstreet' 307,'Bud Armstrong' 308,'Alcatrazz' 309,'Veronica' 310,'Howell Huser' 311,'Madam Wu' 312,'Officer Krackney' 313,'Jenda' 314,'Ray Magini' 315,'Tab Spangler' 316,'Clarissa Wellington' 317,'Cameron' 318,'Coach Clay' 319,'Vicki' 320,'Father Sean' 321,'Caleb Thorn' 322,'Gravedigger Billy' 323,'David' 324,'Tammy' 325,'Mason Fairbanks' 326,'Coach Krupt' 327,'Charles' 328,'Verity' 329,'Dr. Egoyan/Manfred Manslaughter' 330,'Melanie Upfoot' 331,'Wallace Brady' 332,'Clarice Drummond' 333,'Tabitha Vixx' 334,'Buck Mitchell' 335,'Dante Calabresis' 336,'Michael D\'Amico' 337,'Skinny Turner' 338,'The Army Colonel' 339,'Billy' 340,'Darcy' 341,'Dr. Stacey Swanson' 342,'Withney 343,'Tabloid Editor' 344,'Enrico Irritazio' 345,'Joe LaBoot' 346,'Colby Krause' 347,'Julia' 348,'Louie' 349,'Dwight' 350,'Uncle Norbert Van Houten' 351,'Milo' 352,'Dr. Robert Terwilliger 353,'Dame Judith Underdunk' 354,'Adriatica Viljohnson' 355,'Professor Stefan August' 356,'Donny' 357,'Betsy Bidwell' 358,"'\""Sneakers\"" Host'" 359,'Chazz Busby' 360,'Royce Lumpkin' 361,'Lucky Jim' 362,'Wolf the Bounty Hunter' 363,'Patrick Farally' 364,'Simon Woosterfield' 365,'Devon and Quenly Woosterfield' 366,'Bashir Bin Laden' 367,'Juliet Hobbs' 368,'The Parson' 369,'Tom O\'Flanagan' 370,'Maya' 371,'Jenny' 372,'Inga' 373,'Alaska Nebraska' 374,'Lyle McCarthy' 375,'Zachary Vaughn' 376,'Chett Engelbrit' 377,'Andy Hamilton' 378,'Cassandra' 379,'Charlie' 380,'Princess Penelope' 381,'Gator McCall' 382,'Milhoose' 383,'Canadian Nelson' 384,'Virgil' 385,'Mabel Simpson' 386,'Hiram Simpson' 387,'Eliza Simpson' 388,'Colonel Burns' 389,'Nikki' 390,'Jakib' 391,'Dorit' 392,'Walt Warren' 393,'Walter Hotenhoffer' 394,'Cheech and Chong' 395,'Zia Simpson' 396,'Bart\'s Sons' 397,'Tony Bennett' 398,'Ringo Starr' 399,'Neil Patrick Harris' 400,'Magic Johnson' 401,'Chick Hearn' 402,'Aerosmith' 403,'Sting' 404,'Joe Frazier' 405,'Tom Jones' 406,'Adam West' 407,'Linda Ronstadt' 408,'Leonard Nimoy' 409,'Dr. Joyce Brothers' 410,'Brooke Shields' 411,'Barry White' 412,'David Crosby' 413,'George Harrison' 414,'David Crosby' 415,'The Ramones' 416,'James Brown' 417,'Ernest Borgnine' 418,'Gerry Cooney' 419,'Robert Goulet' 420,'Conan O\'Brien' 421,'James Woods' 422,'Buzz Aldrin' 423,'James Taylor' 424,'Larry King' 425,'Dr. Demento' 426,'Dennis Franz' 427,'Dick Cavett' 428,'Johnny Unitas' 429,'Steve Allen' 430,'Mickey Rooney' 431,'Linda McCartney' 432,'Buzz Aldrin' 433,'Tom Kite' 434,'Bob Newhart' 435,'Suzanne Somers' 436,'Michael Buffer' 437,'Leonard Nimoy' 438,'Bret Hart' 439,'Tim Conway' 440,'Fyvush Finkel' 441,'Joe Namath' 442,'Roy Firestone' 443,'Stephen Jay Gould' 444,'Alex Trebek' 445,'George Harrison' 446,'Steven Wright' 447,'Bob Denver' 448,'U2' 449,'Paul McGuinness' 450,'Mark Hamill' 451,'The Moody Blues' 452,'Cyndi Lauper' 453,'Troy Aikman' 454,'Rosey Grier' 455,'John Madden' 456,'Dan Marino' 457,'Rupert Murdoch' 458,'Dolly Parton' 459,'Pat Summerall' 460,'Ed Begley 461,'Elton John' 462,'Jasper Johns' 463,'Jack LaLanne' 464,'Stephen Hawking' 465,'Mel Gibson' 466,'Mark McGwire' 467,'Tom Arnold' 468,'Dick Clark' 469,'Lucy Lawless' 470,'The B-52\'s' 471,'Penn and Teller' 472,'Ron Howard' 473,'Pat O\'Brien' 474,'Nancy O\'Dell' 475,'Butch Patrick' 476,'Jay North' 477,'NRBQ' 478,'Gary Coleman' 479,'Britney Spears' 480,'Bachman̢��‰��Turner Overdrive' 481,'Trevor Denman' 482,'Betty White' 483,'Joe C.' 484,'Willie Nelson' 485,'Roger Daltrey' 486,'John Entwistle' 487,'Gary Coleman' 488,'Stephen King' 489,'Amy Tan' 490,'John Updike' 491,'Leeza Gibbons' 492,'Robby Krieger' 493,'Bruce Vilanch' 494,'Tom Savini' 495,'Andre Agassi' 496,'Pete Sampras' 497,'Serena Williams' 498,'Gary Coleman' 499,'\'N Sync' 500,'R.E.M.' 501,'Paul Newman' 502,'Judith Owen' 503,'Richard Gere' 504,'Wolfgang Puck' 505,'Phish' 506,'Alec Baldwin' 507,'Kim Basinger' 508,'*NSYNC' 509,'U2' 510,'Stephen Hawking' 511,'Ron Howard' 512,'Elton John' 513,'Lucy Lawless' 514,'Larry Mullen 515,'Joe Namath' 516,'Stan Lee' 517,'James Lipton' 518,'Robert Pinsky' 519,'Carmen Electra' 520,'Brian Setzer' 521,'Larry Holmes' 522,'Little Richard' 523,'Elliott Gould' 524,'Ken Burns' 525,'Lisa Leslie' 526,'Tony Hawk' 527,'Blink-182' 528,'George Plimpton' 529,'Helen Fielding' 530,'James L. Brooks' 531,"'\""Weird Al\"" Yankovic'" 532,'David Byrne' 533,'Steve Buscemi' 534,'Jackson Browne' 535,'Dudley Herschbach' 536,'Jennifer Garner' 537,'Oscar de la Hoya' 538,'Michael Moore' 539,'Tony Blair' 540,'Evan Marriott' 541,'Ian McKellen' 542,'J. K. Rowling' 543,'Mr. T' 544,'Tom Clancy' 545,'Thomas Pynchon' 546,'Mary-Kate and Ashley Olsen' 547,'Isabel Sanford' 548,'Matt Groening' 549,'Nichelle Nichols' 550,'Thomas Pynchon' 551,'James Caan' 552,'Warren Sapp' 553,'50 Cent' 554,'Gary Busey' 555,'Robert Wagner' 556,'Frank Gehry' 557,'Stephen Hawking' 558,'Jason Bateman' 559,'Terry Bradshaw' 560,'Dennis Rodman' 561,'William H. Macy' 562,'Joe Frazier' 563,'Susan Sarandon' 564,'Randy Johnson' 565,'Rob Reiner' 566,'Richard Dean Anderson' 567,'Gene Tenace' 568,'Melanie Griffith' 569,'Metallica' 570,'Jack White' 571,'Dr. Phil' 572,'Tom Wolfe' 573,'Gore Vidal' 574,'Michael Chabon' 575,'Jonathan Franzen' 576,'Elvis Stojko' 577,'Andy Dick' 578,'James Patterson' 579,'Stephen Sondheim' 580,'Betty White' 581,'Ronaldo' 582,'Stephen Hawking' 583,'Rudy Giuliani' 584,'Ludacris' 585,'Pl����cido Domingo' 586,'Alan Moore' 587,'Art Spiegelman' 588,'Dan Clowes' 589,'Keith Olbermann' 590,'Kurt Loder' 591,"'\""Weird Al\"" Yankovic'" 592,'Terry Gross' 593,'Joe Montana' 594,'Fall Out Boy' 595,'Matt Groening' 596,'Chuck Liddell' 597,'Peyton Manning' 598,'Eli Manning' 599,'Cooper Manning' 600,'Smothers Brothers' 601,'Huell Howser' 602,'Mitch Albom' 603,'Eartha Kitt' 604,'Gary Larson' 605,'Chris Martin' 606,'Bob Costas' 607,'Don Pardo' 608,'Simon Cowell' 609,'Randy Jackson' 610,'Ellen DeGeneres' 611,'Kara DioGuardi' 612,'Rupert Murdoch' 613,'Ryan Seacrest' 614,'Danica Patrick' 615,'Martha Stewart' 616,'Katy Perry' 617,'Kareem Abdul-Jabbar' 618,'Joey Kramer' 619,'Ken Burns' 620,'Anthony Bourdain' 621,'Gordon Ramsay' 622,'Mario Batali' 623,'Neil Gaiman' 624,'Kevin Dillon' 625,'Janeane Garofalo' 626,'Ted Nugent' 627,'David Letterman' 628,'Julian Assange' 629,'Robbie Conal' 630,'Treat Williams' 631,'Lady Gaga' 632,'Al Roker' 633,'Jeff Gordon' 634,'Jennifer Tilly' 635,'Marvin Hamlisch' 636,'Alex Trebek' 637,'The Decemberists' 638,'Richard Dawkins' 639,'Janet Reno' 640,'Justin Bieber' 641,'Rachel Maddow' 642,'Joe Namath' 643,'Anderson Cooper' 644,'Judd Apatow' 645,'Rob Halford' 646,'Leslie Mann' 647,'Seth Rogen' 648,'Paul Rudd' 649,'Harlan Ellison' 650,'Stan Lee' 651,'Will Lyman'
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