Exercise 6

2021-09-14_party distribution_1_st_2021.csv

@@ -0,0 +1,381 @@
+Fylkenummer;Fylkenavn;Kommunenummer;Kommunenavn;Stemmekretsnummer;Stemmekretsnavn;Partikode;Partinavn;Oppslutning prosentvis;Antall stemmeberettigede;Antall forhåndsstemmer;Antall valgtingstemmer;Antall stemmer totalt;Endring % siste tilsvarende valg;Endring % siste ekvivalente valg;Antall mandater;Antall utjevningsmandater;
+01;Østfold;;;;;A;Arbeiderpartiet;30,62535;223945;23805;24512;48317;-1,44476;3,14863;3;0;
+01;Østfold;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;5,88079;223945;4968;4310;9278;1,51729;1,67913;1;1;
+01;Østfold;;;;;RØDT;Rødt;4,52627;223945;3986;3155;7141;2,38453;0,3459;0;0;
+01;Østfold;;;;;SP;Senterpartiet;14,20884;223945;9653;12764;22417;5,54755;-3,08189;2;0;
+01;Østfold;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;3,34732;223945;2449;2832;5281;-0,85743;-0,23146;0;0;
+01;Østfold;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;2,85799;223945;2703;1806;4509;0,27646;-3,13581;0;0;
+01;Østfold;;;;;V;Venstre;2,81172;223945;2074;2362;4436;0,4039;0,92654;0;0;
+01;Østfold;;;;;H;Høyre;18,74588;223945;14969;14606;29575;-5,08518;0,94424;2;0;
+01;Østfold;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;12,79157;223945;8990;11191;20181;-4,747;3,88523;1;0;
+01;Østfold;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,10649;223945;74;94;168;0,10649;0,10649;0;0;
+01;Østfold;;;;;DEMN;Demokratene;1,47115;223945;1225;1096;2321;1,34884;1,24486;0;0;
+01;Østfold;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,17684;223945;138;141;279;0,17684;-3,89945;0;0;
+01;Østfold;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,24593;223945;203;185;388;-0,25893;-0,21689;0;0;
+01;Østfold;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,14008;223945;106;115;221;0,14008;0,14008;0;0;
+01;Østfold;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,42784;223945;350;325;675;0,10645;-0,21474;0;0;
+01;Østfold;;;;;LIBS;Liberalistene;0,15973;223945;108;144;252;-0,06147;-0,11071;0;0;
+01;Østfold;;;;;PIR;Piratpartiet;0,09191;223945;63;82;145;0,09191;-0,1533;0;0;
+01;Østfold;;;;;PP;Pensjonistpartiet;1,17768;223945;1136;722;1858;0,33712;-0,87624;0;0;
+01;Østfold;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,20663;223945;165;161;326;0,20663;0,20663;0;0;
+01;Østfold;;;;;BLANKE;Blanke;0,87153;223945;530;845;1375;-0,06597;-1,49224;0;0;
+02;Akershus;;;;;A;Arbeiderpartiet;25,96795;471106;52116;39883;91999;-0,36462;3,37393;5;0;
+02;Akershus;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;6,58379;471106;14050;9275;23325;1,35007;1,77313;1;0;
+02;Akershus;;;;;RØDT;Rødt;3,86701;471106;8305;5395;13700;1,93756;0,79368;1;0;
+02;Akershus;;;;;SP;Senterpartiet;8,86053;471106;16354;15037;31391;2,95949;-0,66824;2;0;
+02;Akershus;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;2,0577;471106;4117;3173;7290;-0,31115;-0,21615;0;0;
+02;Akershus;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;4,55658;471106;11074;5069;16143;0,91709;-4,25823;1;0;
+02;Akershus;;;;;V;Venstre;6,63996;471106;13383;10141;23524;0,24856;1,72103;2;1;
+02;Akershus;;;;;H;Høyre;27,7002;471106;61092;37044;98136;-3,3545;-0,85823;5;0;
+02;Akershus;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;10,56822;471106;19904;17537;37441;-4,71989;1,93023;2;0;
+02;Akershus;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,08383;471106;134;163;297;0,08383;0,08383;0;0;
+02;Akershus;;;;;DEMN;Demokratene;1,098;471106;2308;1582;3890;1,01647;0,85329;0;0;
+02;Akershus;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,1719;471106;272;337;609;0,1719;-3,00009;0;0;
+02;Akershus;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,31585;471106;621;498;1119;-0,28634;-0,19279;0;0;
+02;Akershus;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,13238;471106;267;202;469;0,13238;0,13238;0;0;
+02;Akershus;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,19279;471106;395;288;683;0,0651;-0,08556;0;0;
+02;Akershus;;;;;LIBS;Liberalistene;0,16851;471106;307;290;597;-0,01297;-0,08485;0;0;
+02;Akershus;;;;;PIR;Piratpartiet;0,09004;471106;136;183;319;-0,06681;-0,14186;0;0;
+02;Akershus;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,6365;471106;1559;696;2255;0,08442;-0,93876;0;0;
+02;Akershus;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,25996;471106;517;404;921;0,25996;0,25996;0;0;
+02;Akershus;;;;;BLANKE;Blanke;0,6255;471106;1013;1203;2216;0,072;-0,7941;0;0;
+02;Akershus;;;;;GENE;Generasjonspartiet;0,04827;471106;130;41;171;0,04827;0,04827;0;0;
+03;Oslo;;;;;A;Arbeiderpartiet;23,03733;485656;49021;36236;85257;-5,317;3,0295;4;0;
+03;Oslo;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;13,28922;485656;31614;17567;49181;4,0133;4,18908;3;0;
+03;Oslo;;;;;RØDT;Rødt;8,27735;485656;19611;11022;30633;1,98944;1,08054;2;0;
+03;Oslo;;;;;SP;Senterpartiet;3,1112;485656;6668;4846;11514;0,99244;0,92769;0;0;
+03;Oslo;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;1,80987;485656;4007;2691;6698;-0,3266;0,07346;0;0;
+03;Oslo;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;8,45407;485656;21243;10044;31287;2,50121;-6,8064;2;0;
+03;Oslo;;;;;V;Venstre;9,99373;485656;20769;16216;36985;1,56744;4,21756;3;1;
+03;Oslo;;;;;H;Høyre;23,56262;485656;53566;33635;87201;-2,88378;-1,83858;5;0;
+03;Oslo;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;5,99894;485656;13033;9168;22201;-3,5453;0,72569;1;0;
+03;Oslo;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,06053;485656;130;94;224;0,06053;0,06053;0;0;
+03;Oslo;;;;;DEMN;Demokratene;0,68228;485656;1621;904;2525;0,59348;0,41741;0;0;
+03;Oslo;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,28534;485656;598;458;1056;0,28534;-5,5554;0;0;
+03;Oslo;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,15591;485656;363;214;577;-0,16662;-0,07639;0;0;
+03;Oslo;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,06188;485656;130;99;229;0,06188;0,06188;0;0;
+03;Oslo;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,12511;485656;278;185;463;0,03167;-0,04208;0;0;
+03;Oslo;;;;;KYST;Kystpartiet;0,01729;485656;37;27;64;0,01729;-0,02621;0;0;
+03;Oslo;;;;;LIBS;Liberalistene;0,1751;485656;375;273;648;-0,0066;-0,04709;0;0;
+03;Oslo;;;;;NKP;Norges Kommunistiske Parti;0,0327;485656;84;37;121;0,00028;-0,03981;0;0;
+03;Oslo;;;;;PIR;Piratpartiet;0,10079;485656;209;164;373;-0,07083;-0,08883;0;0;
+03;Oslo;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,33371;485656;841;394;1235;-0,02995;-0,27346;0;0;
+03;Oslo;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,36073;485656;682;653;1335;0,36073;0,36073;0;0;
+03;Oslo;;;;;BLANKE;Blanke;0,43639;485656;780;835;1615;-0,03405;-0,08951;0;0;
+03;Oslo;;;;;FI;Feministisk Initiativ;0,07431;485656;214;61;275;-0,0145;-0,08412;0;0;
+04;Hedmark;;;;;A;Arbeiderpartiet;33,29401;152228;19869;17386;37255;-2,29099;-1,45319;3;0;
+04;Hedmark;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;6,65523;152228;4234;3213;7447;0,95086;1,11574;0;0;
+04;Hedmark;;;;;RØDT;Rødt;3,30572;152228;2166;1533;3699;2,03788;0,78109;0;0;
+04;Hedmark;;;;;SP;Senterpartiet;28,25098;152228;14636;16976;31612;6,06918;0,85965;2;0;
+04;Hedmark;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;1,61935;152228;902;910;1812;-0,1844;-0,26028;0;0;
+04;Hedmark;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;1,95716;152228;1460;730;2190;0,01126;-2,5578;0;0;
+04;Hedmark;;;;;V;Venstre;2,17879;152228;1234;1204;2438;-0,14057;0,03032;0;0;
+04;Hedmark;;;;;H;Høyre;10,59278;152228;6320;5533;11853;-4,77751;-0,06035;1;0;
+04;Hedmark;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;8,49978;152228;4212;5299;9511;-3,14734;2,53896;1;1;
+04;Hedmark;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,08669;152228;53;44;97;0,08669;0,08669;0;0;
+04;Hedmark;;;;;DEMN;Demokratene;1,18949;152228;741;590;1331;1,02262;0,99633;0;0;
+04;Hedmark;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,07149;152228;29;51;80;0,07149;0,07149;0;0;
+04;Hedmark;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,25827;152228;146;143;289;-0,05074;-0,08173;0;0;
+04;Hedmark;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,15193;152228;74;96;170;0,15193;0,15193;0;0;
+04;Hedmark;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,18767;152228;98;112;210;0,042;-0,14668;0;0;
+04;Hedmark;;;;;LIBS;Liberalistene;0,11528;152228;64;65;129;-0,02951;-0,11289;0;0;
+04;Hedmark;;;;;PP;Pensjonistpartiet;1,3146;152228;970;501;1471;0,18185;-2,23004;0;0;
+04;Hedmark;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,18499;152228;105;102;207;0,18499;0,18499;0;0;
+04;Hedmark;;;;;BLANKE;Blanke;0,65417;152228;296;436;732;-0,09629;-1,81736;0;0;
+04;Hedmark;;;;;RN;Redd Naturen;0,08579;152228;42;54;96;0,08579;0,08579;0;0;
+05;Oppland;;;;;A;Arbeiderpartiet;35,19755;132383;17512;16064;33576;-0,0245;1,80229;2;0;
+05;Oppland;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;5,3159;132383;3020;2051;5071;0,69452;1,06061;0;0;
+05;Oppland;;;;;RØDT;Rødt;3,70467;132383;2216;1318;3534;2,06548;0,5808;0;0;
+05;Oppland;;;;;SP;Senterpartiet;26,15181;132383;11551;13396;24947;4,14609;-3,92993;2;0;
+05;Oppland;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;1,56615;132383;791;703;1494;-0,53347;-0,25333;0;0;
+05;Oppland;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;2,16473;132383;1385;680;2065;-0,18777;-2,61975;0;0;
+05;Oppland;;;;;V;Venstre;2,28214;132383;1127;1050;2177;-0,24063;0,29223;0;0;
+05;Oppland;;;;;H;Høyre;12,47576;132383;6299;5602;11901;-3,82452;-0,37597;1;0;
+05;Oppland;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;8,63585;132383;3577;4661;8238;-3,20927;3,5272;1;1;
+05;Oppland;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,08386;132383;42;38;80;0,08386;0,08386;0;0;
+05;Oppland;;;;;DEMN;Demokratene;0,94556;132383;470;432;902;0,82466;0,70852;0;0;
+05;Oppland;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,06814;132383;33;32;65;0,06814;0,06814;0;0;
+05;Oppland;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,1866;132383;96;82;178;-0,21036;-0,14527;0;0;
+05;Oppland;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,13104;132383;70;55;125;0,13104;0,13104;0;0;
+05;Oppland;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,21385;132383;107;97;204;0,05165;-0,18336;0;0;
+05;Oppland;;;;;LIBS;Liberalistene;0,08911;132383;41;44;85;-0,04187;-0,14153;0;0;
+05;Oppland;;;;;PIR;Piratpartiet;0,0629;132383;32;28;60;0,0629;0,0629;0;0;
+05;Oppland;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,54721;132383;324;198;522;0,12507;-0,84559;0;0;
+05;Oppland;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,17716;132383;94;75;169;0,17716;0,17716;0;0;
+05;Oppland;;;;;BLANKE;Blanke;0,57132;132383;226;319;545;-0,0765;-1,29686;0;0;
+06;Buskerud;;;;;A;Arbeiderpartiet;28,52145;191637;24236;15305;39541;-0,38508;3,44358;3;0;
+06;Buskerud;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;5,48992;191637;5020;2591;7611;0,59072;1,22616;1;1;
+06;Buskerud;;;;;RØDT;Rødt;3,39666;191637;3143;1566;4709;1,97355;1,14564;0;0;
+06;Buskerud;;;;;SP;Senterpartiet;16,2346;191637;12131;10376;22507;4,86228;-2,52168;1;0;
+06;Buskerud;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;2,32335;191637;1912;1309;3221;-0,28335;0,02722;0;0;
+06;Buskerud;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;2,87299;191637;2798;1185;3983;0,33357;-3,08946;0;0;
+06;Buskerud;;;;;V;Venstre;3,48178;191637;2778;2049;4827;0,12472;1,36522;0;0;
+06;Buskerud;;;;;H;Høyre;22,11763;191637;18924;11739;30663;-4,20956;-1,58494;2;0;
+06;Buskerud;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;12,32364;191637;9233;7852;17085;-4,9156;3,43188;1;0;
+06;Buskerud;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,09882;191637;88;49;137;0,09882;0,09882;0;0;
+06;Buskerud;;;;;DEMN;Demokratene;1,39358;191637;1195;737;1932;1,26125;1,15103;0;0;
+06;Buskerud;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,08944;191637;62;62;124;0,08944;-3,50709;0;0;
+06;Buskerud;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,2943;191637;240;168;408;-0,29195;-0,24782;0;0;
+06;Buskerud;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,19403;191637;161;108;269;0,19403;0,19403;0;0;
+06;Buskerud;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,22866;191637;199;118;317;0,04014;-0,13304;0;0;
+06;Buskerud;;;;;LIBS;Liberalistene;0,16734;191637;135;97;232;-0,03448;-0,09393;0;0;
+06;Buskerud;;;;;PIR;Piratpartiet;0,08656;191637;59;61;120;0,0836;-0,08706;0;0;
+06;Buskerud;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,37436;191637;378;141;519;0,36032;-0,40605;0;0;
+06;Buskerud;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,31089;191637;242;189;431;0,31089;0,31089;0;0;
+06;Buskerud;;;;;BLANKE;Blanke;0,69895;191637;495;474;969;0,00847;-1,18612;0;0;
+07;Vestfold;;;;;A;Arbeiderpartiet;26,99009;182961;19215;17264;36479;-0,97592;0,00417;2;0;
+07;Vestfold;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;6,03816;182961;4857;3304;8161;1,02799;1,36701;1;1;
+07;Vestfold;;;;;RØDT;Rødt;4,41191;182961;3757;2206;5963;2,53404;1,09067;0;0;
+07;Vestfold;;;;;SP;Senterpartiet;10,01576;182961;6763;6774;13537;3,92883;-0,83402;1;0;
+07;Vestfold;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;3,49815;182961;2487;2241;4728;-0,22037;0,0884;0;0;
+07;Vestfold;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;3,84664;182961;3523;1676;5199;0,86772;-3,56772;0;0;
+07;Vestfold;;;;;V;Venstre;3,98795;182961;2916;2474;5390;0,10997;0,63308;0;0;
+07;Vestfold;;;;;H;Høyre;25,2092;182961;18832;15240;34072;-5,01359;-1,70148;2;0;
+07;Vestfold;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;12,54985;182961;8173;8789;16962;-4,2416;2,65961;1;0;
+07;Vestfold;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,10728;182961;81;64;145;0,10728;0,10728;0;0;
+07;Vestfold;;;;;DEMN;Demokratene;1,32735;182961;1053;741;1794;1,21268;1,0671;0;0;
+07;Vestfold;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,05105;182961;33;36;69;0,05105;-1,18025;0;0;
+07;Vestfold;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,27967;182961;215;163;378;-0,1972;-0,12486;0;0;
+07;Vestfold;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,29299;182961;228;168;396;0,29299;0,29299;0;0;
+07;Vestfold;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,48092;182961;365;285;650;0,18933;-0,25821;0;0;
+07;Vestfold;;;;;LIBS;Liberalistene;0,13984;182961;108;81;189;-0,07658;-0,18237;0;0;
+07;Vestfold;;;;;PIR;Piratpartiet;0,09027;182961;78;44;122;-0,0654;0,09027;0;0;
+07;Vestfold;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,41507;182961;363;198;561;0,41507;0,41507;0;0;
+07;Vestfold;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,26784;182961;210;152;362;0,26784;0,26784;0;0;
+07;Vestfold;;;;;BLANKE;Blanke;0,65405;182961;428;456;884;-0,05214;-0,94549;0;0;
+08;Telemark;;;;;A;Arbeiderpartiet;31,00853;130953;14294;14881;29175;-0,92288;-1,94165;2;0;
+08;Telemark;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;5,91049;130953;3078;2483;5561;0,95524;1,03606;0;0;
+08;Telemark;;;;;RØDT;Rødt;4,60956;130953;2487;1850;4337;2,50255;0,31237;1;1;
+08;Telemark;;;;;SP;Senterpartiet;16,60272;130953;6567;9054;15621;3,74282;-2,44478;1;0;
+08;Telemark;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;4,4799;130953;2182;2033;4215;-0,50116;-0,46873;0;0;
+08;Telemark;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;2,68581;130953;1652;875;2527;0,21645;-2,3106;0;0;
+08;Telemark;;;;;V;Venstre;2,15333;130953;1044;982;2026;-0,52148;0,28077;0;0;
+08;Telemark;;;;;H;Høyre;15,74181;130953;7758;7053;14811;-4,3321;1,08331;1;0;
+08;Telemark;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;12,79454;130953;5134;6904;12038;-3,73637;4,16242;1;0;
+08;Telemark;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,1116;130953;58;47;105;0,1116;0,1116;0;0;
+08;Telemark;;;;;DEMN;Demokratene;1,43378;130953;678;671;1349;1,30061;1,21873;0;0;
+08;Telemark;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,09034;130953;38;47;85;0,09034;-1,87905;0;0;
+08;Telemark;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,20194;130953;98;92;190;-0,16351;-0,12126;0;0;
+08;Telemark;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,62176;130953;289;296;585;0,62176;0,62176;0;0;
+08;Telemark;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,6579;130953;340;279;619;0,10353;-0,20858;0;0;
+08;Telemark;;;;;LIBS;Liberalistene;0,10841;130953;54;48;102;-0,02889;-0,12299;0;0;
+08;Telemark;;;;;PIR;Piratpartiet;0,08396;130953;35;44;79;0,08396;0,08396;0;0;
+08;Telemark;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,44002;130953;257;157;414;0,44002;0,44002;0;0;
+08;Telemark;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,26359;130953;129;119;248;0,26359;0,26359;0;0;
+08;Telemark;;;;;BLANKE;Blanke;0,6207;130953;241;343;584;-0,02451;-0,99782;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;A;Arbeiderpartiet;24,61555;87300;8062;7689;15751;-0,75394;1,45854;1;0;
+09;Aust-Agder;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;5,38851;87300;2059;1389;3448;1,42013;0,9586;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;RØDT;Rødt;3,68819;87300;1403;957;2360;2,443;1,06389;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;SP;Senterpartiet;13,59942;87300;3907;4795;8702;5,45175;1,98634;1;0;
+09;Aust-Agder;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;8,77665;87300;2940;2676;5616;-1,04118;-2,05887;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;2,8771;87300;1197;644;1841;0,26172;-1,87243;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;V;Venstre;3,14434;87300;1056;956;2012;-0,16004;0,1163;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;H;Høyre;20,25849;87300;6993;5970;12963;-5,51254;-3,54712;1;0;
+09;Aust-Agder;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;13,38532;87300;3685;4880;8565;-3,92712;4,2414;1;1;
+09;Aust-Agder;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,0672;87300;19;24;43;0,0672;0,0672;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;DEMN;Demokratene;1,42058;87300;523;386;909;1,26278;0,68039;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,28912;87300;100;85;185;-0,09835;-1,41182;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,42664;87300;158;115;273;0,42664;0,42664;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,87516;87300;326;234;560;0,14711;-0,41082;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;LIBS;Liberalistene;0,15628;87300;48;52;100;-0,0312;-0,20634;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;PIR;Piratpartiet;0,09846;87300;30;33;63;-0,05778;-0,28659;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,58605;87300;244;131;375;-0,11545;-1,55227;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,34694;87300;156;66;222;0,34694;0,34694;0;0;
+09;Aust-Agder;;;;;BLANKE;Blanke;0,49384;87300;137;179;316;-0,02173;-1,12672;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;A;Arbeiderpartiet;20,83248;137466;12341;8945;21286;-0,18992;1,71155;1;0;
+10;Vest-Agder;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;5,1675;137466;3429;1851;5280;0,86785;0,7319;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;RØDT;Rødt;3,15433;137466;2085;1138;3223;1,79345;0,77097;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;SP;Senterpartiet;10,42309;137466;5522;5128;10650;3,93628;1,56568;1;0;
+10;Vest-Agder;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;13,88277;137466;8078;6107;14185;1,27152;-0,58755;1;0;
+10;Vest-Agder;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;3,04667;137466;2105;1008;3113;0,15668;-3,46762;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;V;Venstre;3,53113;137466;2095;1513;3608;-0,09157;0,45104;1;1;
+10;Vest-Agder;;;;;H;Høyre;21,36195;137466;12929;8898;21827;-6,5156;1,85932;1;0;
+10;Vest-Agder;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;13,28577;137466;7116;6459;13575;-3,83817;3,70633;1;0;
+10;Vest-Agder;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,04991;137466;24;27;51;0,04991;0,04991;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;DEMN;Demokratene;2,61311;137466;1549;1121;2670;1,87145;-5,58781;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,05872;137466;28;32;60;0,05872;0,05872;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,15953;137466;97;66;163;-0,06546;-0,3452;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,34548;137466;220;133;353;0,34548;0,34548;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,93172;137466;621;331;952;0,14326;-0,71238;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;LIBS;Liberalistene;0,15072;137466;85;69;154;-0,05834;-0,1873;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;PIR;Piratpartiet;0,07438;137466;35;41;76;-0,07594;-0,11647;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,48641;137466;361;136;497;0,06033;-0,6909;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,44433;137466;276;178;454;0,44433;0,44433;0;0;
+10;Vest-Agder;;;;;BLANKE;Blanke;0,57939;137466;265;327;592;0,10851;-0,79107;0;0;
+11;Rogaland;;;;;A;Arbeiderpartiet;22,38306;333475;31340;24852;56192;-0,18218;0,03915;3;0;
+11;Rogaland;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;4,9433;333475;7628;4782;12410;0,98024;0,87302;1;0;
+11;Rogaland;;;;;RØDT;Rødt;3,68935;333475;5684;3578;9262;2,5241;1,34043;1;1;
+11;Rogaland;;;;;SP;Senterpartiet;10,47294;333475;13226;13066;26292;3,15479;-0,06028;2;0;
+11;Rogaland;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;8,06542;333475;11292;8956;20248;-0,25342;-0,48576;1;0;
+11;Rogaland;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;2,36171;333475;4078;1851;5929;-0,21885;-2,72853;0;0;
+11;Rogaland;;;;;V;Venstre;3,37985;333475;4637;3848;8485;-0,15967;0,35186;0;0;
+11;Rogaland;;;;;H;Høyre;24,02737;333475;35544;24776;60320;-4,76089;1,92638;4;0;
+11;Rogaland;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;16,94464;333475;22827;19712;42539;-2,80497;4,29766;2;0;
+11;Rogaland;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,08126;333475;113;91;204;0,08126;0,08126;0;0;
+11;Rogaland;;;;;DEMN;Demokratene;1,03407;333475;1616;980;2596;0,93923;0,86499;0;0;
+11;Rogaland;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,12348;333475;149;161;310;0,12348;-6,28705;0;0;
+11;Rogaland;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,19359;333475;264;222;486;-0,01798;0,19359;0;0;
+11;Rogaland;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,64211;333475;1005;607;1612;0,64211;0,64211;0;0;
+11;Rogaland;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,54452;333475;731;636;1367;0,04924;-0,40252;0;0;
+11;Rogaland;;;;;LIBS;Liberalistene;0,16332;333475;215;195;410;-0,09527;-0,14705;0;0;
+11;Rogaland;;;;;PIR;Piratpartiet;0,07887;333475;88;110;198;-0,10027;0,07887;0;0;
+11;Rogaland;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,5242;333475;952;364;1316;0,03257;-0,78971;0;0;
+11;Rogaland;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,34695;333475;516;355;871;0,34695;0,34695;0;0;
+11;Rogaland;;;;;BLANKE;Blanke;0,58515;333475;669;800;1469;0,01084;-0,84909;0;0;
+12;Hordaland;;;;;A;Arbeiderpartiet;22,78786;382305;39996;26916;66912;-0,12996;2,83584;4;0;
+12;Hordaland;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;8,75149;382305;16416;9281;25697;1,68793;2,0972;1;0;
+12;Hordaland;;;;;RØDT;Rødt;4,64735;382305;9003;4643;13646;2,48013;1,08671;1;0;
+12;Hordaland;;;;;SP;Senterpartiet;9,93325;382305;15791;13376;29167;2,33105;-2,14996;2;0;
+12;Hordaland;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;4,86394;382305;8435;5847;14282;-0,63195;0,06166;1;0;
+12;Hordaland;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;3,81262;382305;7804;3391;11195;0,28306;-3,95776;0;0;
+12;Hordaland;;;;;V;Venstre;4,22981;382305;7174;5246;12420;-0,13884;1,29039;1;1;
+12;Hordaland;;;;;H;Høyre;24,60614;382305;43852;28399;72251;-5,72362;5,73416;4;0;
+12;Hordaland;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;12,70817;382305;20296;17019;37315;-2,26011;3,25164;2;0;
+12;Hordaland;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,06845;382305;106;95;201;0,06845;0,06845;0;0;
+12;Hordaland;;;;;DEMN;Demokratene;0,95562;382305;1842;964;2806;0,84406;0,67273;0;0;
+12;Hordaland;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,13316;382305;216;175;391;0,13316;-10,61772;0;0;
+12;Hordaland;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,16143;382305;300;174;474;-0,0877;-0,11759;0;0;
+12;Hordaland;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,57692;382305;1087;607;1694;0,57692;0,57692;0;0;
+12;Hordaland;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,45738;382305;837;506;1343;0,0019;-0,38705;0;0;
+12;Hordaland;;;;;KYST;Kystpartiet;0,03508;382305;65;38;103;-0,11515;0,03508;0;0;
+12;Hordaland;;;;;LIBS;Liberalistene;0,17301;382305;280;228;508;-0,02856;-0,03626;0;0;
+12;Hordaland;;;;;NKP;Norges Kommunistiske Parti;0,02827;382305;54;29;83;0,02827;-0,05156;0;0;
+12;Hordaland;;;;;PIR;Piratpartiet;0,08548;382305;138;113;251;-0,07536;-0,11177;0;0;
+12;Hordaland;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,76559;382305;1693;555;2248;0,76559;-0,50009;0;0;
+12;Hordaland;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,18901;382305;333;222;555;0,18901;0,18901;0;0;
+12;Hordaland;;;;;BLANKE;Blanke;0,69203;382305;1033;999;2032;-0,00471;-0,73409;0;0;
+12;Hordaland;;;;;GT;Generasjonspartiet;0,02997;382305;51;37;88;0,02997;0,02997;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;A;Arbeiderpartiet;26,49976;78282;8702;7006;15708;1,86353;3,99511;1;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;5,58573;78282;2076;1235;3311;1,07342;0,6787;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;RØDT;Rødt;3,97463;78282;1485;871;2356;2,69123;1,18365;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;SP;Senterpartiet;28,73676;78282;8816;8218;17034;-0,69626;-4,90901;1;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;3,8869;78282;1294;1010;2304;-0,48317;-1,41178;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;2,32134;78282;912;464;1376;0,04394;-1,72824;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;V;Venstre;3,27451;78282;1069;872;1941;-0,78493;-3,25996;1;1;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;H;Høyre;13,87745;78282;4602;3624;8226;-4,79632;0,72486;1;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;9,42034;78282;2804;2780;5584;-0,51492;5,07797;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,07254;78282;24;19;43;0,07254;0,07254;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;DEMN;Demokratene;0,74398;78282;266;175;441;0,67531;0,63751;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,14508;78282;52;34;86;-0,03148;-0,06405;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,46224;78282;165;109;274;0,46224;0,46224;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,40826;78282;150;92;242;-0,007;-0,36363;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;LIBS;Liberalistene;0,0776;78282;21;25;46;-0,01395;-0,03077;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,28679;78282;112;58;170;0,28679;-0,12957;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,22606;78282;76;58;134;0,22606;0,22606;0;0;
+14;Sogn og Fjordane;;;;;BLANKE;Blanke;0,48249;78282;139;147;286;-0,02433;-1,05559;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;A;Arbeiderpartiet;20,158;192394;17374;11587;28961;-1,03824;2,05037;2;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;6,06111;192394;5449;3259;8708;2,14089;0,90165;1;1;
+15;Møre og Romsdal;;;;;RØDT;Rødt;3,29227;192394;3204;1526;4730;2,06831;1,55253;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;SP;Senterpartiet;17,61815;192394;13984;11328;25312;4,80985;-0,25131;2;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;5,36368;192394;4487;3219;7706;-0,79383;-0,2209;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;2,34844;192394;2399;975;3374;0,19897;-2,33042;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;V;Venstre;2,82244;192394;2352;1703;4055;-0,69437;-0,22253;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;H;Høyre;16,31934;192394;14105;9341;23446;-7,40645;1,27205;1;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;22,32756;192394;17928;14150;32078;-0,05353;5,19906;2;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,08492;192394;64;58;122;0,08492;0,08492;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;DEMN;Demokratene;1,18814;192394;1147;560;1707;1,10032;1,03278;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,05429;192394;42;36;78;0,05429;0,05429;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,18863;192394;164;107;271;0,18725;-0,26893;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,73989;192394;711;352;1063;0,73989;0,73989;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,56101;192394;471;335;806;0,05194;-0,59569;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;LIBS;Liberalistene;0,11276;192394;88;74;162;-0,00593;-0,07334;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,54569;192394;607;177;784;0,00507;-0,89271;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,21368;192394;186;121;307;0,21368;0,21368;0;0;
+15;Møre og Romsdal;;;;;BLANKE;Blanke;0,59442;192394;412;442;854;0,02978;-0,95496;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;A;Arbeiderpartiet;29,96755;247553;33930;22038;55968;-2,76063;1,22023;3;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;9,01415;247553;11588;5247;16835;1,35977;0,85986;1;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;RØDT;Rødt;5,57073;247553;6987;3417;10404;2,65806;0,56856;1;1;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;SP;Senterpartiet;15,12781;247553;14060;14193;28253;4,15299;-0,95875;2;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;2,23707;247553;2529;1649;4178;-0,50215;-0,18267;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;4,69314;247553;6492;2273;8765;0,81484;-3,39671;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;V;Venstre;4,27014;247553;4798;3177;7975;0,23199;0,81436;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;H;Høyre;16,51407;247553;18744;12098;30842;-4,15677;-0,62511;2;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;8,6554;247553;8699;7466;16165;-2,99471;3,27301;1;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,11137;247553;138;70;208;0,11137;0,11137;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;DEMN;Demokratene;0,89472;247553;1033;638;1671;0,8012;0,63252;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,17081;247553;192;127;319;-0,0494;-0,32616;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,34536;247553;394;251;645;0,34536;0,34536;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,15849;247553;169;127;296;0,03507;-0,12986;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;LIBS;Liberalistene;0,12636;247553;139;97;236;-0,0759;-0,11797;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;NKP;Norges Kommunistiske Parti;0,03266;247553;33;28;61;0,03266;0,03266;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;PIR;Piratpartiet;0,10602;247553;98;100;198;-0,09026;-0,1632;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;PP;Pensjonistpartiet;1,77499;247553;2506;809;3315;0,08731;-2,18669;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,22917;247553;250;178;428;0,22917;0,22917;0;0;
+16;Sør-Trøndelag;;;;;BLANKE;Blanke;0,60344;247553;607;520;1127;-0,03814;-0,83003;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;A;Arbeiderpartiet;33,72301;100638;14635;10404;25039;-0,38501;0,97814;2;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;5,46405;100638;2548;1509;4057;0,4606;0,30346;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;RØDT;Rødt;3,895;100638;1824;1068;2892;2,22572;0,79323;1;1;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;SP;Senterpartiet;29,0684;100638;10370;11213;21583;4,24348;-5,38922;2;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;2,26131;100638;1010;669;1679;-0,17728;-0,29825;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;1,74278;100638;917;377;1294;-0,06451;-1,6907;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;V;Venstre;1,95693;100638;806;647;1453;-0,26438;0,00177;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;H;Høyre;10,62775;100638;4566;3325;7891;-4,03024;1,41811;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;8,07014;100638;3084;2908;5992;-3,45189;3,2588;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,09966;100638;42;32;74;0,09966;0,09966;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;DEMN;Demokratene;0,99126;100638;463;273;736;0,86353;0,72813;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,03098;100638;14;9;23;0,03098;0,03098;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,18721;100638;71;68;139;-0,1857;-0,10463;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,47139;100638;203;147;350;0,47139;0,47139;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,23031;100638;112;59;171;0,02183;-0,08545;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;LIBS;Liberalistene;0,07946;100638;29;30;59;-0,02624;-0,08958;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;PIR;Piratpartiet;0,06869;100638;24;27;51;-0,07372;-0,11152;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,86062;100638;455;184;639;0,27336;-0,48535;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,17105;100638;82;45;127;0,17105;0,17105;0;0;
+17;Nord-Trøndelag;;;;;BLANKE;Blanke;0,48216;100638;182;176;358;-0,0728;-0,91164;0;0;
+18;Nordland;;;;;A;Arbeiderpartiet;28,97934;182075;20985;16556;37541;3,00959;2,24662;3;0;
+18;Nordland;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;6,92815;182075;5214;3761;8975;-0,10015;0,69649;1;1;
+18;Nordland;;;;;RØDT;Rødt;5,36652;182075;4248;2704;6952;2,46344;-0,14516;0;0;
+18;Nordland;;;;;SP;Senterpartiet;21,33561;182075;13762;13877;27639;2,57452;-3,9713;2;0;
+18;Nordland;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;1,95841;182075;1301;1236;2537;-0,45745;-0,55822;0;0;
+18;Nordland;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;2,19771;182075;1771;1076;2847;0,01835;-1,9561;0;0;
+18;Nordland;;;;;V;Venstre;2,35827;182075;1641;1414;3055;-0,24768;-0,25744;0;0;
+18;Nordland;;;;;H;Høyre;15,40017;182075;10985;8965;19950;-4,7043;-0,42809;2;0;
+18;Nordland;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;12,29158;182075;7872;8051;15923;-4,12774;2,66572;1;0;
+18;Nordland;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,07565;182075;54;44;98;0,07565;0,07565;0;0;
+18;Nordland;;;;;DEMN;Demokratene;1,36247;182075;1024;741;1765;1,22551;1,36247;0;0;
+18;Nordland;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,25706;182075;161;172;333;-0,20022;0,25706;0;0;
+18;Nordland;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,43074;182075;309;249;558;0,43074;0,43074;0;0;
+18;Nordland;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,23699;182075;187;120;307;0,02593;-0,19425;0;0;
+18;Nordland;;;;;LIBS;Liberalistene;0,13046;182075;74;95;169;-0,06937;-0,113;0;0;
+18;Nordland;;;;;NKP;Norges Kommunistiske Parti;0,02933;182075;17;21;38;-0,01407;-0,06408;0;0;
+18;Nordland;;;;;PIR;Piratpartiet;0,09418;182075;54;68;122;-0,06149;0,09418;0;0;
+18;Nordland;;;;;PP;Pensjonistpartiet;0,41222;182075;321;213;534;0,41222;-0,29644;0;0;
+18;Nordland;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,15516;182075;116;85;201;0,15516;0,15516;0;0;
+18;Nordland;;;;;BLANKE;Blanke;0,63222;182075;336;483;819;-0,09523;-1,44752;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;A;Arbeiderpartiet;27,19774;124771;12084;12283;24367;3,17007;4,21716;2;0;
+19;Troms Romsa;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;10,63153;124771;5447;4078;9525;0,51514;1,04902;1;1;
+19;Troms Romsa;;;;;RØDT;Rødt;4,74373;124771;2368;1882;4250;2,45867;0,50142;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;SP;Senterpartiet;19,1535;124771;7623;9537;17160;4,17601;-4,98179;1;0;
+19;Troms Romsa;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;2,22453;124771;845;1148;1993;-0,41959;-1,10616;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;2,87749;124771;1585;993;2578;0,03572;-2,54991;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;V;Venstre;2,38526;124771;1067;1070;2137;-0,55095;-0,014;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;H;Høyre;13,70435;124771;6527;5751;12278;-6,83919;-1,23554;1;0;
+19;Troms Romsa;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;14,11398;124771;5625;7020;12645;-4,11815;3,25918;1;0;
+19;Troms Romsa;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,07925;124771;38;33;71;0,07925;0,07925;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;DEMN;Demokratene;1,48897;124771;752;582;1334;1,3583;1,48897;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;FNB;Folkeaksjonen Nei til mer bompenger;0,13952;124771;42;83;125;0,13952;0,13952;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,24333;124771;100;118;218;-0,07401;0,24333;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,33708;124771;152;150;302;0,33708;0,33708;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,20203;124771;100;81;181;0,02634;-0,15998;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;LIBS;Liberalistene;0,20314;124771;80;102;182;-0,12627;-0,30155;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;PIR;Piratpartiet;0,08929;124771;31;49;80;0,08929;0,08929;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,18528;124771;73;93;166;0,18528;0,18528;0;0;
+19;Troms Romsa;;;;;BLANKE;Blanke;0,84383;124771;294;462;756;0,05322;-1,66906;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;A;Arbeiderpartiet;31,61214;54608;6854;4974;11828;-0,22576;2,2029;2;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;SV;SV - Sosialistisk Venstreparti;5,88251;54608;1328;873;2201;-3,04428;-7,67946;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;RØDT;Rødt;4,86957;54608;1160;662;1822;3,30678;1,58386;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;SP;Senterpartiet;18,32104;54608;3731;3124;6855;3,51221;-5,79252;1;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;KRF;Kristelig Folkeparti;1,64635;54608;345;271;616;-0,45803;-0,44928;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;MDG;Miljøpartiet De Grønne;2,18623;54608;591;227;818;0,00371;-1,2555;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;V;Venstre;1,36038;54608;294;215;509;-3,01544;-1,54291;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;H;Høyre;6,76181;54608;1510;1020;2530;-7,34915;-2,71596;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;FRP;Fremskrittspartiet;10,93383;54608;2160;1931;4091;-7,21884;2,94594;1;1;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;AAN;Alliansen - Alternativ for Norge;0,12829;54608;29;19;48;0,12829;0,12829;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;DEMN;Demokratene;1,72921;54608;392;255;647;1,54329;1,72921;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;HELSE;Helsepartiet;0,28865;54608;69;39;108;-0,06433;0,28865;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;INP;Industri- og Næringspartiet;0,46771;54608;115;60;175;0,46771;0,46771;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;KRISTNE;Partiet De Kristne;0,35546;54608;66;67;133;0,00249;-0,0759;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;LIBS;Liberalistene;0,17372;54608;41;24;65;-0,03645;-0,16892;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;PS;Partiet Sentrum;0,1657;54608;37;25;62;0,1657;0,1657;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;BLANKE;Blanke;0,7724;54608;146;143;289;-0,18953;-2,82536;0;0;
+20;Finnmark Finnmárku;;;;;PF;Pasientfokus;13,11738;54608;3506;1402;4908;13,11738;13,11738;1;0;

MNIST/b_3.txt

@@ -0,0 +1 @@
+-0.3120380938053131	0.057060789316892624	0.5383008718490601	-0.4334142804145813	0.20545503497123718	0.8229865431785583	0.26446419954299927	1.3929160833358765	0.40466466546058655	-0.06923668831586838

MNIST/main.py

@@ -0,0 +1,108 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Thu Sep 28 08:23:56 2023
+
+@author: Mohamad Mohannad al Kawadri (mohamad.mohannad.al.kawadri@nmbu.no), Trygve Børte Nomeland (trygve.borte.nomeland@nmbu.no)
+"""
+from abc import ABC, abstractmethod
+import numpy as np
+from copy import deepcopy
+from torchvision import datasets, transforms
+
+class Network:
+    def __init__(self, layers, W_file_list, b_file_list):
+        self.layers = layers
+        self.W_file_list = W_file_list
+        self.b_file_list = b_file_list
+        self.x = input
+
+    def run(self, x):
+        result = x
+        for n, W_file, b_file in zip(self.layers, self.W_file_list, self.b_file_list):
+            y = deepcopy(result)
+            l = n(y, W_file = W_file, b_file = b_file)
+            result = l.run()
+        return result
+
+    def evaluate(self, x, expected_value):
+        result = list(self.run(x))
+        max_value_index = result.index(max(result))
+        return int(max_value_index) == expected_value
+
+class Layer:
+    def __init__(self, x, W_file, b_file):
+        self.x = x
+        files = read(W_file, b_file)
+        self.W = files.get('W')
+        self.b = files.get('b')
+        
+    @abstractmethod
+    def run(self):
+        pass
+
+class SigmaLayer(Layer):
+    def run(self):
+        return layer(self.W,  self.x, self.b)
+
+class ReluLayer(Layer):
+    def run(self):
+        return relu_layer(self.W,  self.x, self.b)
+
+def read(W_file, b_file):
+    return {'W': np.loadtxt(W_file), 'b': np.loadtxt(b_file)}
+
+# define activation function
+def sigma(y):
+    if y > 0:
+        return y
+    else:
+        return 0
+sigma_vec = np.vectorize(sigma)
+
+def relu_scalar(x):
+    if x > 0:
+        return x
+    else:
+        return 0
+relu = np.vectorize(relu_scalar)
+
+
+# define layer function for given weight matrix, input and bias
+def layer(W, x, b):
+    return sigma_vec(W @ x + b)
+
+def relu_layer(W, x, b):
+    return sigma_vec(W @ x + b)
+
+# Function from example file "read.py"
+def get_mnist():
+    return datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
+
+# Function from example file "read.py"
+def return_image(image_index, mnist_dataset):
+    image, label = mnist_dataset[image_index]
+    image_matrix = image[0].detach().numpy()  # Grayscale image, so we select the first channel (index 0)
+    return image_matrix.reshape(image_matrix.size), image_matrix, label
+
+def evalualte_on_mnist(image_index, expected_value):
+    mnist_dataset = get_mnist()
+    x, image, label = return_image(image_index, mnist_dataset)
+    network = Network([ReluLayer, ReluLayer, ReluLayer], ['W_1.txt', 'W_2.txt', 'W_3.txt'], ['b_1.txt', 'b_2.txt', 'b_3.txt'])
+    return network.evaluate(x, expected_value)
+
+def run_on_mnist(image_index):
+    mnist_dataset = get_mnist()
+    x, image, label = return_image(image_index, mnist_dataset)
+    network = Network([ReluLayer, ReluLayer, ReluLayer], ['W_1.txt', 'W_2.txt', 'W_3.txt'], ['b_1.txt', 'b_2.txt', 'b_3.txt'])
+    return network.run(x)
+
+def main():
+    print(f'Check if network works on image 19961 (number 4): {evalualte_on_mnist(19961, 4)}')
+    print(f'Check if network works on image 10003 (number 9): {evalualte_on_mnist(10003, 9)}')
+    print(f'Check if network works on image 117 (number 2): {evalualte_on_mnist(117, 2)}')
+    print(f'Check if network works on image 1145 (number 3): {evalualte_on_mnist(1145, 3)}')
+    print(f'Values image 19961 (number 4): {run_on_mnist(19961)}')
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

MNIST/requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+numpy
+setuptools
+torchvision

ex6.py

@@ -0,0 +1,83 @@
+class Person:
+    def __init__(self, name: str, age: int, email: str) -> None:
+        self._name: str = name
+        self._age: int = age
+        self._email: str = email
+
+    def get_details(self) -> str:
+        return f"Name: {self._name}, Age: {self._age}, Email: {self._email}"
+
+
+class Student(Person):
+    def __init__(self, name: str, age: int, email: str, student_id: int) -> None:
+        super().__init__(name, age, email)
+        self._student_id: int = student_id
+        self._courses: list = []
+        self._grades: dict[str, str] = {}
+
+    def enroll_in_course(self, course: 'Course') -> None:
+        self._courses.append(course)
+    
+    def assign_grade(self, course_name: str, grade: str) -> None:
+        self._grades[course_name] = grade
+
+    def get_grades(self) -> dict[str, str]: 
+        return self._grades
+
+
+class Teacher(Person):
+    def __init__(self, name: str, age: int, email: str, subject: str) -> None:
+       super().__init__(name, age, email)
+       self._subject: str = subject
+
+    def assign_grade(self, student: Student, course: 'Course', grade: str) -> None:
+        student.assign_grade(course._course_name, grade)
+
+class Course:
+    def __init__(self, course_name: str, course_code: str) -> None:
+        self._course_name: str = course_name
+        self._course_code: str = course_code
+        self._enrolled_students: list[Student] = []
+
+    def add_student(self, student: Student) -> None: 
+        self._enrolled_students.append(student)
+        student.enroll_in_course(self)
+    
+    def list_students(self) -> list[str]: 
+        return [x.get_details() for x in self._enrolled_students]
+
+def main() -> None:
+    thorvald = Student("Thorvald", 28, "thorvald@example.com", 456)
+    johannes = Student("Johannes", 19, "Johannes@example.com", 35198)
+    tora = Student("Tora", 21, "Tora@example.com", 984555)
+
+    ola = Teacher("Ola Normann", 56, "ola_normann@example.com", "FYS101")
+    kari = Teacher("Kari Normann", 104, "kari.normann@example.com", "MATH999")
+
+    FYS101 = Course("Mekanikk", "FYS101")
+    MATH999 = Course("Matte", "MATH999")
+
+    students = [thorvald, johannes, tora]
+
+    for student in students:
+        FYS101.add_student(student)
+        MATH999.add_student(student)
+
+    ola.assign_grade(thorvald, FYS101, "F")
+    ola.assign_grade(johannes, FYS101, "E")
+    ola.assign_grade(tora, FYS101, "A")
+
+    kari.assign_grade(thorvald, MATH999, "B")
+    kari.assign_grade(johannes, MATH999, "D")
+    kari.assign_grade(tora, MATH999, "A+")
+
+    print(f"{thorvald._name}'s grades: {thorvald.get_grades()}")
+    print(f"{thorvald._name}'s grades: {johannes.get_grades()}")
+    print(f"{tora._name}'s grades: {tora.get_grades()}")
+
+    print("Students in FYS101:")
+    for student in FYS101.list_students():
+        print(student)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

uke1.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+# Task 1
+def task1():
+    name = input("Enter your name here:")
+    print(f"What's up {name}!")
+
+# Task 2
+def putinframe(text):
+    l = len(text)
+    print("-"*(l+6))
+    print("‖"+" "*(l+4) + "‖")
+    print("‖"+ "  " + text + "  "+ "‖")
+    print("‖"+" "*(l+4) + "‖")
+    print("-"*(l+6))
+
+def task2():
+    name = input("Type your name:")
+    putinframe(f"Have a lovely day {name}!")
+
+
+# Task 3
+def square_table(c1, c2, c3):
+    t = "{:^10}|{:^10}|{:^10}|\n".format(c1[0],c2[0],c3[0])
+    t += ("-"*len(t)+"\n")
+    for n in range(1, len(c1)):
+        t += ("{:^10}|{:^10}|{:^10}|\n".format(c1[n],c2[n],c3[n]))
+    return(t)
+
+def task3():
+    n_list = ["x"]
+    sq_list = ["x²"]
+    cube_list = ["x³"]
+    for n in range(11):
+        n_list.append(n)
+        sq_list.append(n**2)
+        cube_list.append(n**3)
+    print(square_table(n_list, sq_list, cube_list))
+
+# task 4
+def district_table(data, head):
+    # Formats the data into a nice table in a string
+    t = "{:^25}|{:^10}|\n".format(head[0],head[1])
+    t += ("-"*len(t)+"\n")
+    for n,p in data.items():
+        t += ("{:^25}|{:^10}|\n".format(n, p))
+    return(t)
+
+def task4():
+    with open('norway_municipalities_2017.csv') as f:
+        # we will make a dict where the the kei is the district and the value the population
+        d = {}
+        # assume the csv file always has a header
+        l_iter = iter(f)
+        l_iter.__next__()
+        for l in l_iter:
+            # we get a list where 0 is the kommune name, 1 is what fylke it is in and 2 is the population
+            ll = l.strip("\n").split(',')
+            name = ll[1]
+            if name in d.keys():
+                d.update({name: d.get(name) + int(ll[2])})
+            else:
+                d.update({name: int(ll[2])})
+        
+        head = ["District", "Population"]
+        res = {key: val for key, val in sorted(d.items(), key = lambda ele: ele[1], reverse=True)}
+        print(district_table(res, head))
+
+# Task 5
+
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+
+def task5():
+    with open('norway_municipalities_2017.csv') as f:
+        # we will make a dict where the the kei is the district and the value the population
+        d = {}
+        # assume the csv file always has a header
+        l_iter = iter(f)
+        l_iter.__next__()
+        for l in l_iter:
+            # we get a list where 0 is the kommune name, 1 is what fylke it is in and 2 is the population
+            ll = l.strip("\n").split(',')
+            name = ll[1]
+            if name in d.keys():
+                d.update({name: d.get(name) + int(ll[2])})
+            else:
+                d.update({name: int(ll[2])})
+        
+        head = ["District", "Population"]
+        res = {key: val for key, val in sorted(d.items(), key = lambda ele: ele[1], reverse=True)}
+        
+        n = len(res.keys())
+        x = 0.5 + np.arange(n)
+        y = res.values()
+        fig, ax = plt.subplots()
+        ax.bar(res.keys(), y, edgecolor="white", linewidth=0.7)
+        ax.set(xlabel=head[0], ylabel=head[1])
+        plt.xticks(rotation = 90)
+        plt.show()
+
+if __name__ == "__main__":
+    print("Task 1:")
+    task1()
+    print("\nTask 2:")
+    task2()
+    print("\nTask 3:")
+    task3()
+    print("\nTask 4:")
+    task4()
+    print("\nTask 5:")
+    task5()

uke1/1:io.py

@@ -1,2 +0,0 @@
-name = input("Enter your name here:")
-print(f"What's up {name}!")

uke1/2:pp.py

@@ -1,15 +0,0 @@
-def putinframe(text):
-    l = len(text)
-    print(l)
-    print("෴"*(l+6))
-    print("‖"+" "*(l+4) + "‖")
-    print("‖"+ "  " + text + "  "+ "‖")
-    print("‖"+" "*(l+4) + "‖")
-    print("෴"*(l+6))
-
-def main():
-    name = input("Type yo name:")
-    putinframe(f"What's up {name}!")
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

uke1/3:sq_table.py

@@ -1,18 +0,0 @@
-def table(c1, c2, c3):
-    t = "{:^10}|{:^10}|{:^10}|\n".format(c1[0],c2[0],c3[0])
-    t += ("-"*len(t)+"\n")
-    for n in range(1, len(c1)):
-        t += ("{:^10}|{:^10}|{:^10}|\n".format(c1[n],c2[n],c3[n]))
-    return(t)
-def main():
-    n_list = ["x"]
-    sq_list = ["x²"]
-    cube_list = ["x³"]
-    for n in range(11):
-        n_list.append(n)
-        sq_list.append(n**2)
-        cube_list.append(n**3)
-    print(table(n_list, sq_list, cube_list))
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

uke1/4:population.py

@@ -1,30 +0,0 @@
-def table(data, head):
-    # Formats the data into a nice table in a string
-    t = "{:^25}|{:^10}|\n".format(head[0],head[1])
-    t += ("-"*len(t)+"\n")
-    for n,p in data.items():
-        t += ("{:^25}|{:^10}|\n".format(n, p))
-    return(t)
-
-def main():
-    with open('norway_municipalities_2017.csv') as f:
-        # we will make a dict where the the kei is the district and the value the population
-        d = {}
-        # assume the csv file always has a header
-        l_iter = iter(f)
-        l_iter.__next__()
-        for l in l_iter:
-            # we get a list where 0 is the kommune name, 1 is what fylke it is in and 2 is the population
-            ll = l.strip("\n").split(',')
-            name = ll[1]
-            if name in d.keys():
-                d.update({name: d.get(name) + int(ll[2])})
-            else:
-                d.update({name: int(ll[2])})
-        
-        head = ["District", "Population"]
-        res = {key: val for key, val in sorted(d.items(), key = lambda ele: ele[1], reverse=True)}
-        print(table(res, head))
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

uke1/5:diagram.py

@@ -1,33 +0,0 @@
-import matplotlib.pyplot as plt
-import numpy as np
-
-def main():
-    with open('norway_municipalities_2017.csv') as f:
-        # we will make a dict where the the kei is the district and the value the population
-        d = {}
-        # assume the csv file always has a header
-        l_iter = iter(f)
-        l_iter.__next__()
-        for l in l_iter:
-            # we get a list where 0 is the kommune name, 1 is what fylke it is in and 2 is the population
-            ll = l.strip("\n").split(',')
-            name = ll[1]
-            if name in d.keys():
-                d.update({name: d.get(name) + int(ll[2])})
-            else:
-                d.update({name: int(ll[2])})
-        
-        head = ["District", "Population"]
-        res = {key: val for key, val in sorted(d.items(), key = lambda ele: ele[1], reverse=True)}
-        
-        n = len(res.keys())
-        x = 0.5 + np.arange(n)
-        y = res.values()
-        fig, ax = plt.subplots()
-        ax.bar(res.keys(), y, edgecolor="white", linewidth=0.7)
-        ax.set(xlabel=head[0], ylabel=head[1])
-        plt.xticks(rotation = 90)
-        plt.show()
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

uke2.py

@@ -0,0 +1,83 @@
+import re
+
+# Task 1
+class Party:
+    def __init__(self, fylke, code, name, voters, votes):
+        self.fylke = fylke
+        self.code = code
+        self.name = name
+        self.voters = voters
+        self.votes = votes
+    
+    def percent(self):
+        return self.votes*100/self.voters
+
+def table_from_votes(file_path, num=None):
+    with open(file_path) as f:
+        lines = f.readlines()
+        f.close()
+
+    # Read all the entries into a list of parties
+    local_parties = []
+    for l in lines[1:]:
+        l = l.split(';')
+        party = Party(fylke=l[1], code=l[6], name=l[7], voters=int(l[9]), votes=int(l[12]))
+        local_parties.append(party)
+
+    # Combine all the local results into a list of national party results
+    p_codes = []
+    parties = []
+    total_votes  = 0
+    # Not all parties are in all distrcts. Therofore i need to get the total amount of voters from a party that is everywhere
+    for p in local_parties:
+        if p.code == 'A':
+            total_votes += p.voters
+    # Put all the kommuneparties into fylker
+    for p in local_parties:
+        if p.code not in p_codes:
+            party = Party('Alle', p.code, p.name, total_votes, p.votes)
+            parties.append(party)
+            p_codes.append(p.code)
+        else:
+            party = next(x for x in parties if x.code == p.code)
+            party.voters += p.voters
+            party.votes += p.votes
+    parties.sort(key=lambda x: x.percent(), reverse=True)
+
+    # Create the table
+    t = '{:^8}|{:^8}|{:^10}\n'.format('Parti', 'Prosent', 'Stemmer')
+    t += ("-"*len(t)+"\n")
+    for n, p in enumerate(parties):
+        if p.percent() > 4.0:
+            t += (f'\033[1m{p.code:^8}|{p.percent():^8.2f}|{p.votes:^10}\033[0m\n')
+        else:
+            t += (f'{p.code:^8}|{p.percent():^8.2f}|{p.votes:^10}\n')
+        if n == num:
+            break;
+    return(t)
+
+# Task 2
+
+def print_encoding_info(char):
+    char_int = int.from_bytes(bytes(char, 'utf-8'))
+    print(f"Character: '{char}'")
+    if char_int < 129:
+        print(f"- ASCII representation: {format(char_int, 'b')}")
+    else:
+        print("- Not in ASCII range")
+    print(f"- UTF-8: {' '.join(format(x, 'b') for x in bytearray(char, 'utf-8'))}", end='')
+    print(f' ({len(bytearray(char, "utf-8"))} bytes)')
+    print('\n')
+
+def print_encoding_info_list(char_list):
+    for char in char_list:
+        print_encoding_info(char)
+
+def main():
+    print(table_from_votes('2021-09-14_party distribution_1_st_2021.csv'))
+    print(table_from_votes('2021-09-14_party distribution_1_st_2021.csv', 3))
+
+    print_encoding_info_list(["2", "$", "å"])
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

uke3.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+import re
+
+# Task 1
+"""
+Assume that we have sentences of the form
+- Ali and Per are friends.
+- Kari and Joe know each other.
+- James has known Peter since school days.
+
+The common structure here is that each sentence contains two names and that the names are the only words beginning with capital letters. Create a regular expression that
+- matches these sentences (one sentence at a time)
+- collects the names in groups
+"""
+def get_friends(text):
+    friends = []
+    for s in text:
+        names = re.findall(r'[A-Z]\w*', s)
+        if len(names) != 2:
+            raise ValueError('String does not contain excactly two capitalized words')
+        friends.append(names)
+    
+    t = '{:^20}\n'.format('Venner')
+    t += ("-"*len(t)+"\n")
+    for n in friends:
+        t += (f'{n[0]:^10}-{n[1]:^10}\n')
+    return(t)
+
+
+# Task 2
+"""
+Write a Python function validate_password that checks if a given password string is valid based on the following rules:
+
+    Starts with an uppercase letter from I to Z.
+    Contains at least one word character (a-z, A-Z, 0-9, or underscore).
+    Has exactly 4 to 5 characters in length.
+    Ends with a digit.
+    May contain spaces between the characters but cannot start or end with a space.
+    The password must end at the string's end.
+"""
+def validate_password(password):
+    if re.match('[I-Z]', password) == None:
+        return False
+    if re.match('[a-zA-Z0-9|_]', password) == None:
+        return False
+    if len(password) < 4 or len(password) > 5:
+        return False
+    if re.search('[0-9]$', password) == None:
+        return False
+    # Rules 5 and 6 are already fulfilled
+    return True
+
+def main():
+    print('Test task 1:')
+    text = [
+    'Ali and Per and friends.',
+    'Kari and Joe know each other.',
+    'James has known Peter since school days.'
+    ]
+    print(get_friends(text))
+    
+    print('Test task 1:')
+    print('Valid:')
+    print(f'J1234: {validate_password("J1234")}')
+    print(f'I_ab5: {validate_password("I_ab5")}')
+    print(f'Z9_w4: {validate_password("Z9_w4")}')
+    print('\n')
+    print('Invalid:')
+    print(f'A1234: {validate_password("A1234")}')
+    print(f'J12345: {validate_password("J12345")}')
+    print(f'I__: {validate_password("I__")}')
+    print(f'?=?=)(=)/&__: {validate_password("?=?=)(=)/&")}')
+    print(f' J1234: {validate_password(" J1234")}')
+
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

uke4.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+from pathlib import Path
+
+def generate_exercise_list(project_assignments_start, total_exercises):
+    return [str(i) for i in range(1, project_assignments_start)] + [f'{i}{part}' for i in range(project_assignments_start, total_exercises + 1) for part in ['a', 'b']]
+
+def create_directories(directory, exercises, students):
+    parent_directory = Path.cwd() / directory
+
+    for exercise in exercises:
+        exercise_path = parent_directory / Path('exercise_' + exercise)
+        for student in students:
+            student_path = exercise_path / student
+            studentstudent_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    
+    for directory in parent_directory.glob('**/*'):
+        print(directory)
+
+def main():
+    exercises = generate_exercise_list(5, 12)
+    students = ['Ole', 'Sarah', 'Ferdinand', 'Mattis']
+    create_directories('projects', exercises, students)
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

uke5.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+import numpy as np
+
+def relu(y):
+    return np.maximum(0, y)
+
+def layer(W, x, b):
+    return relu(W @ x + b)
+
+n = [64,128,128,128,10]
+
+print(f"Dimensions: {n}")
+
+# First layer
+x = np.random.rand(n[0])
+b = np.random.rand(n[1])
+y = np.random.rand(128,64)
+
+y = layer(y, x, b)
+
+for i in range(2, len(n)):
+    W = np.random.rand(n[i], n[i - 1])
+    b = np.random.rand(n[i])
+    y = layer(W, y, b)
+
+print(y)

uke6.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+import numpy as np
+from copy import deepcopy
+
+class Network:
+    def __init__(self, layers, W_file_list, b_file_list):
+        self.layers = layers
+        self.W_file_list = W_file_list
+        self.b_file_list = b_file_list
+        self.n_layers = 4
+        self.n_inputs = 784
+        self.n_outputs = 10
+        self.n = [self.n_inputs, 512, 256, self.n_outputs]
+        self.x = np.random.rand(self.n_inputs)
+
+    def run(self):
+        result = self.x
+        for n, W_file, b_file in zip(self.layers, self.W_file_list, self.b_file_list):
+            y = deepcopy(result)
+            l = n(y, W_file = W_file, b_file = b_file)
+            result = l.run()
+        return result
+class Layer:
+    def __init__(self, x, W_file, b_file):
+        self.x = x
+        files = read(W_file, b_file)
+        self.W = files.get('W')
+        self.b = files.get('b')
+
+    def run(self):
+        return layer(self.W,  self.x, self.b)
+
+def read(W_file, b_file):
+    return {'W': np.loadtxt(W_file), 'b': np.loadtxt(b_file)}
+
+# define activation function
+def sigma(y):
+    if y > 0:
+        return y
+    else:
+        return 0
+sigma_vec = np.vectorize(sigma)
+
+# define layer function for given weight matrix, input and bias
+def layer(W, x, b):
+    return sigma_vec(W @ x + b)
+
+def main():
+    network = Network([Layer, Layer, Layer], ['W_1.txt', 'W_2.txt', 'W_3.txt'], ['b_1.txt', 'b_2.txt', 'b_3.txt'])
+    print(network.run())
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()