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question:Please correct this code for prediction of next 5 days of stock market (You can also modify this code if it is incorrect): Error: --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-124-5bae83635272> in <cell line: 3>() 1 # Define the number of days to predict and call the function 2 next_days = 5 ----> 3 predictions = predict_next_days(model, X_test, scaler, next_days) 4 5 # Plot the predictions 3 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/numpy/core/overrides.py in concatenate(*args, **kwargs) ValueError: all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 1, the array at index 0 has size 40 and the array at index 1 has size 39 Code: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import yfinance as yf from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout def calculate_atr(data, period): data['h-l'] = data['high'] - data['low'] data['h-pc'] = abs(data['high'] - data['close'].shift(1)) data['l-pc'] = abs(data['low'] - data['close'].shift(1)) data['tr'] = data[['h-l', 'h-pc', 'l-pc']].max(axis=1) data['atr'] = data['tr'].rolling(window=period).mean() return data def calculate_super_trend(data, period, multiplier): data = calculate_atr(data, period) data['Upper Basic'] = (data['high'] + data['low']) / 2 + multiplier * data['atr'] data['Lower Basic'] = (data['high'] + data['low']) / 2 - multiplier * data['atr'] data['Upper Band'] = data.apply(lambda x: x['Upper Basic'] if x['close'] > x['Upper Basic'] else x['Lower Basic'], axis=1) data['Lower Band'] = data.apply(lambda x: x['Lower Basic'] if x['close'] < x['Lower Basic'] else x['Upper Basic'], axis=1) data['Super Trend'] = np.where(data['close'] > data['Upper Band'], data['Lower Band'], data['Upper Band']) return data.dropna() def load_preprocess_data(ticker, start_date, end_date, window_size, period=14, multiplier=3): stock_data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date) print("Original columns:", stock_data.columns) stock_data.columns = [col.lower() for col in stock_data.columns] stock_data_with_super_trend = calculate_super_trend(stock_data, period, multiplier) columns_to_use = stock_data_with_super_trend[['open', 'high', 'low', 'close', 'Super Trend']].values scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_normalized = scaler.fit_transform(columns_to_use) X, y = [], [] for i in range(window_size, len(data_normalized)): X.append(data_normalized[i - window_size:i]) y.append(data_normalized[i, 3]) # Use Close prices directly as labels train_len = int(0.8 * len(X)) X_train, y_train = np.array(X[:train_len]), np.array(y[:train_len]) X_test, y_test = np.array(X[train_len:]), np.array(y[train_len:]) return X_train, y_train, X_test, y_test def create_lstm_model(input_shape): model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=input_shape)) model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True)) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') return model def train_model(model, X_train, y_train, batch_size, epochs): history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_split=0.1) return model, history def evaluate_model(model, X_test, y_test, scaler): y_pred = model.predict(X_test) y_pred_inverse = scaler.inverse_transform(np.column_stack((np.zeros(y_pred.shape), y_pred)))[:, 1] # Inverse transform for Close prices y_test_inverse = scaler.inverse_transform(np.column_stack((np.zeros(y_test.shape), y_test)))[:, 1] mae = np.mean(np.abs(y_pred_inverse - y_test_inverse)) mse = np.mean(np.square(y_pred_inverse - y_test_inverse)) return mae, mse def plot_prediction(model, X_test, y_test, scaler): y_pred = model.predict(X_test) y_pred_inverse = scaler.inverse_transform(np.column_stack((np.zeros(y_pred.shape), y_pred)))[:, 1] # Inverse transform for Close prices y_test_inverse = scaler.inverse_transform(np.column_stack((np.zeros(y_test.shape), y_test)))[:, 1] plt.figure(figsize=(14, 6)) plt.plot(y_test_inverse, label='Actual') plt.plot(y_pred_inverse, label='Predicted') plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Close Price') plt.title('Stock Price Prediction (Actual vs Predicted)') plt.legend() plt.show() # Define the parameters ticker = '^NSEI' # Ticker symbol for Nifty start_date = '2010-01-01' end_date = '2023-06-01' window_size = 40 # Number of previous days' data to consider period = 14 # ATR period multiplier = 3 # ATR multiplier batch_size = 32 epochs = 100 X_train, y_train, X_test, y_test = load_preprocess_data(ticker, start_date, end_date, window_size, period, multiplier) # Create the LSTM model input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2]) model = create_lstm_model(input_shape) # Train the model model, history = train_model(model, X_train, y_train, batch_size, epochs) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaler.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1)) mae, mse = evaluate_model(model, X_test, y_test, scaler) print(f"Mean Absolute Error: {mae}") print(f"Mean Squared Error: {mse}") # Plot the predictions plot_prediction(model, X_test, y_test, scaler) def predict_next_days(model, X_test, scaler, next_days): predictions = [] for i in range(next_days): next_day_input = np.array([X_test[-1, 1:, :]]) next_day_pred = model.predict(next_day_input) predictions.append(next_day_pred[0, 0]) next_day_extended = np.zeros((1, next_day_input.shape[2])) next_day_extended[:, :3] = next_day_input[0, -1, :3] next_day_extended[:, 3] = next_day_pred next_day_extended[:, 4] = next_day_input[0, -1, 4] new_row = np.concatenate((next_day_input[0, 1:, :], next_day_extended), axis=0) X_test = np.append(X_test, [new_row], axis=0) predictions = np.array(predictions).reshape(-1, 1) predictions_inverse = scaler.inverse_transform(np.column_stack((np.zeros(predictions.shape), predictions)))[:, 1] return predictions_inverse # Define the number of days to predict and call the function next_days = 5 predictions = predict_next_days(model, X_test, scaler, next_days) # Plot the predictions plt.figure(figsize=(14, 6)) plt.plot(predictions, marker="o", label='Predicted') plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Close Price') plt.title(f'{ticker} Stock Price Prediction for Upcoming {next_days} Days') plt.legend() plt.show()
answer:Here is the corrected code. The issue was caused by incorrect dimensions of the `next_day_extended` array while building the new input for the next predictions. ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import yfinance as yf from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout def calculate_atr(data, period): data['h-l'] = data['high'] - data['low'] data['h-pc'] = abs(data['high'] - data['close'].shift(1)) data['l-pc'] = abs(data['low'] - data['close'].shift(1)) data['tr'] = data[['h-l', 'h-pc', 'l-pc']].max(axis=1) data['atr'] = data['tr'].rolling(window=period).mean() return data def calculate_super_trend(data, period, multiplier): data = calculate_atr(data, period) data['Upper Basic'] = (data['high'] + data['low']) / 2 + multiplier * data['atr'] data['Lower Basic'] = (data['high'] + data['low']) / 2 - multiplier * data['atr'] data['Upper Band'] = data.apply(lambda x: x['Upper Basic'] if x['close'] > x['Upper Basic'] else x['Lower Basic'], axis=1) data['Lower Band'] = data.apply(lambda x: x['Lower Basic'] if x['close'] < x['Lower Basic'] else x['Upper Basic'], axis=1) data['Super Trend'] = np.where(data['close'] > data['Upper Band'], data['Lower Band'], data['Upper Band']) return data.dropna() def load_preprocess_data(ticker, start_date, end_date, window_size, period=14, multiplier=3): stock_data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date) print("Original columns:", stock_data.columns) stock_data.columns = [col.lower() for col in stock_data.columns] stock_data_with_super_trend = calculate_super_trend(stock_data, period, multiplier) columns_to_use = stock_data_with_super_trend[['open', 'high', 'low', 'close', 'Super Trend']].values scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_normalized = scaler.fit_transform(columns_to_use) X, y = [], [] for i in range(window_size, len(data_normalized)): X.append(data_normalized[i - window_size:i]) y.append(data_normalized[i, 3]) # Use Close prices directly as labels train_len = int(0.8 * len(X)) X_train, y_train = np.array(X[:train_len]), np.array(y[:train_len]) X_test, y_test = np.array(X[train_len:]), np.array(y[train_len:]) return X_train, y_train, X_test, y_test def create_lstm_model(input_shape): model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=input_shape)) model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True)) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') return model def train_model(model, X_train, y_train, batch_size, epochs): history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_split=0.1) return model, history def evaluate_model(model, X_test, y_test, scaler): y_pred = model.predict(X_test) y_pred_inverse = scaler.inverse_transform(np.column_stack((np.zeros(y_pred.shape), y_pred)))[:, 1] # Inverse transform for Close prices y_test_inverse = scaler.inverse_transform(np.column_stack((np.zeros(y_test.shape), y_test)))[:, 1] mae = np.mean(np.abs(y_pred_inverse - y_test_inverse)) mse = np.mean(np.square(y_pred_inverse - y_test_inverse)) return mae, mse def plot_prediction(model, X_test, y_test, scaler): y_pred = model.predict(X_test) y_pred_inverse = scaler.inverse_transform(np.column_stack((np.zeros(y_pred.shape), y_pred)))[:, 1] # Inverse transform for Close prices y_test_inverse = scaler.inverse_transform(np.column_stack((np.zeros(y_test.shape), y_test)))[:, 1] plt.figure(figsize=(14, 6)) plt.plot(y_test_inverse, label='Actual') plt.plot(y_pred_inverse, label='Predicted') plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Close Price') plt.title('Stock Price Prediction (Actual vs Predicted)') plt.legend() plt.show() # Define the parameters ticker = '^NSEI' # Ticker symbol for Nifty start_date = '2010-01-01' end_date = '2023-06-01' window_size = 40 # Number of previous days' data to consider period = 14 # ATR period multiplier = 3 # ATR multiplier batch_size = 32 epochs = 100 X_train, y_train, X_test, y_test = load_preprocess_data(ticker, start_date, end_date, window_size, period, multiplier) # Create the LSTM model input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2]) model = create_lstm_model(input_shape) # Train the model model, history = train_model(model, X_train, y_train, batch_size, epochs) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaler.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1)) mae, mse = evaluate_model(model, X_test, y_test, scaler) print(f"Mean Absolute Error: {mae}") print(f"Mean Squared Error: {mse}") # Plot the predictions plot_prediction(model, X_test, y_test, scaler) def predict_next_days(model, X_test, scaler, next_days): predictions = [] for i in range(next_days): next_day_input = np.array([X_test[-1, 1:, :]]) next_day_pred = model.predict(next_day_input) predictions.append(next_day_pred[0, 0]) next_day_extended = np.zeros((1, 1, X_test.shape[2])) next_day_extended[0, 0, :3] = X_test[-1, -1, :3] next_day_extended[0, 0, 3] = next_day_pred next_day_extended[0, 0, 4] = X_test[-1, -1, 4] new_row = np.concatenate((X_test[-1, 1:, :], next_day_extended), axis=1) X_test = np.append(X_test, [new_row], axis=0) predictions = np.array(predictions).reshape(-1, 1) predictions_inverse = scaler.inverse_transform(np.column_stack((np.zeros(predictions.shape), predictions)))[:, 1] return predictions_inverse # Define the number of days to predict and call the function next_days = 5 predictions = predict_next_days(model, X_test, scaler, next_days) # Plot the predictions plt.figure(figsize=(14, 6)) plt.plot(predictions, marker="o", label='Predicted') plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Close Price') plt.title(f'{ticker} Stock Price Prediction for Upcoming {next_days} Days') plt.legend() plt.show() ```
question:Gib mir nur 10 Keywords bestehend aus bis zu zwei Wörtern für den folgenden Text in deiner Antwort zurück: [['Grafik von Albrecht Dürer', 'Individuelles Nashorn', 'Nashorn (Bildende Kunst)', 'Tier in der Politik'], 'Rhinocerus ist der Titel eines grafischen Werkes von Albrecht Dürer aus dem Jahre 1515.', 'Der Holzschnitt stellt ein aus Indien stammendes Panzernashorn dar, das 1515 nach Lissabon gelangt und von dort noch im selben Jahr auf eine Reise nach Rom geschickt worden war, wo es nach einem Schiffbruch nicht lebend ankam. Dürer hatte das Nashorn selbst nie gesehen; der Holzschnitt basierte auf einer Beschreibung und der Skizze eines unbekannten Künstlers, der das Tier in Augenschein genommen hatte.', 'Das Panzernashorn.', 'Das abgebildete Nashorn war mit großer Wahrscheinlichkeit das erste lebende Exemplar seiner Art seit dem 3. Jahrhundert, das in Europa zu sehen war; Belege weisen Nashörner in den Wildgehegen von Herrschern Roms nach, Domitian, Commodus und Caracalla sollen Tiere dieser Art besessen haben. Dürers Holzschnitt hat durch den rüstungsartigen Ausdruck des Dickhäuters vermutlich nicht unwesentlich dazu beigetragen, dass das asiatische "Rhinoceros unicornis" im Deutschen die Bezeichnung „Panzernashorn“ erhielt. Bis zur zweiten Hälfte des 18. Jahrhunderts erachtete man seine Darstellung als eine naturgetreue Wiedergabe, und der Holzschnitt wurde mehrfach kopiert, neu gedruckt und vertrieben. Erst als in den 1740er und 1750er Jahren das Rhinozeros Clara in Europa gezeigt wurde, kamen zunehmend Abbildungen in Umlauf, die nach dem Leben gefertigt worden waren.', 'Geschenk aus Ostasien.', 'Am 20. Mai 1515 landete ein Nashorn im Hafen von Lissabon; es war der bis dahin ungewöhnlichste Import der erst seit wenigen Jahren bestehenden Seeroute nach Indien. Die Portugiesen waren erfolgreich gewesen, wo Columbus versagt hatte; auf den Spuren früherer portugiesischer Seefahrer waren sie der westafrikanischen Küste gefolgt, hatten das Kap der Guten Hoffnung umrundet und waren nach Durchquerung des Arabischen Meeres 1498 nach Indien gelangt. In den folgenden Jahrzehnten spielte Portugal eine wesentliche Rolle im lukrativen Gewürzhandel. Die Portugiesen eroberten unter Führung von Afonso de Albuquerque im November 1510 das zu Indien gehörige Goa und machten es zu ihrer wichtigsten Handelsniederlassung; weitere fünfzig befestigte Siedlungen entlang der indischen Westküste dienten als Handelsstützpunkte. Der Austausch offizieller Geschenke begleitete die Verhandlungen mit den lokalen Herrschern.', 'Afonso de Albuquerque, der Vertreter der portugiesischen Krone in Indien, hatte das Nashorn zu Beginn des Jahres 1514 von Sultan Muzafar II., dem Herrscher von Cambay (im heutigen Gujarat) als Bestandteil eines solchen diplomatischen Geschenkeaustausches erhalten. De Albuquerque beschloss, das Nashorn, in der Landessprache "ganda", seinem König, Manuel I. von Portugal, zum Geschenk zu machen. An Bord der „Nossa Senhora da Ajuda“ und in Begleitung zweier weiterer portugiesischer Schiffe verließ das Nashorn zusammen mit seinem indischen Wärter Ocem im Januar 1515 Goa und segelte mit kurzen Aufenthalten in Mosambik, St. Helena und auf den Azoren nach Lissabon. Nach einer Seereise von 120 Tagen wurde das Nashorn in der Nähe des sich im Bau befindlichen Belem-Turms an Land gebracht. Der Turm erhielt später an seiner Nordwestseite die Skulptur eines Nashornkopfes.', 'Das exotische Tier wurde in König Manuels I. Menagerie im Ribeira-Palast in Lissabon untergebracht. Manuel I. besaß eine umfangreiche Menagerie, die auch Elefanten umfasste. Nashörner waren in Europa seit Jahrhunderten nicht lebend gesehen worden und nahmen eher den Status eines mythischen Wesens ein. Am 3. Juni 1515 ließ Manuel I. einen jungen Elefanten und das Nashorn aufeinander treffen, um den Bericht von Plinius dem Älteren zu überprüfen, dass Elefanten und Nashörner erbitterte Gegner seien. Unter den Augen einer großen und lauten Menschenmenge, die sich versammelt hatte, um diesem Spektakel beizuwohnen, bewegte sich das Nashorn langsam und zielgerichtet in Richtung seines Gegners. Der junge Elefant dagegen, verwirrt von dem Getöse der ungewohnten Menschenmenge, floh in Panik vom Kampffeld, bevor es zu einer Auseinandersetzung zwischen den beiden Tieren kam.', 'Geschenk an Papst Leo X..', 'Das Nashorn blieb bis Ende des Jahres 1515 Bestandteil der Menagerie von Manuel I. Dann wurde es als Geschenk an den Medici-Papst Leo X. weitergereicht. Manuel I. lag daran, sich das Wohlwollen des Papstes zu sichern. Im 1494 abgeschlossenen Vertrag von Tordesillas hatte Papst Alexander VI., ein Vorgänger von Leo X., eine zirka 370 Meilen westlich der Azoren liegende Grenze als Demarkationslinie zwischen dem spanischen und portugiesischen Kolonialreich festgelegt. Damit war der amerikanische Kontinent aufgeteilt. Unzureichend geklärt blieb allerdings, wo in Ostasien diese Demarkationslinie verlief – dies war jedoch ausschlaggebend für die Frage, welchen Anteil Spanien und Portugal am lukrativen Gewürzhandel mit Ostasien haben würden. Bezüglich dieser Grenze zwischen den Einflussgebieten der beiden Länder fiel erneut dem Papst eine entscheidende Rolle zu – Anlass genug, sich seine Gunst durch Geschenke zu sichern. 1514 hatte Manuel I. dem Papst bereits den Indischen Elefanten Hanno zum Geschenk gemacht.', 'Das Nashorn von Lissabon war bereits vor seiner Reise nach Rom dort bekannt geworden. Der Florentiner Arzt und Dichter Giovanni Giacomo Penni hatte bereits kurz nach dem Eintreffen des Tiers in Lissabon einen Traktat in Versen mit dem Titel "Forma e natura e costumi de lo Rinocerothe" verfasst. Dieser erschien im Juli 1515 in Rom und ist nur in einem einzigen Exemplar erhalten, das sich in der "Bibliotheca Colombina" in Sevilla befindet. Er enthält auf dem Titelblatt einen Holzschnitt von einem Rhinozeros.', 'Im Dezember 1515 wurde das Nashorn mit einem neuen Halsband ausgestattet, es erhielt einen „grünen Samtkragen mit Rosen und vergoldeten Ösen“ und dazu eine „Kette von vergoldetem Eisen“. „Mit Fransen geschmückt“ wurde es zusammen mit anderen wertvollen Geschenken, wie Tafelsilbern und Gewürzen, per Schiff auf die Reise nach Rom geschickt. Die Fahrt wurde vor Marseille kurz unterbrochen. Der französische König Franz I., der sich zu dem Zeitpunkt in der Provence aufhielt, hatte gewünscht, das exotische Tier in Augenschein zu nehmen. Am 24. Januar präsentierte man ihm mit allerlei Pomp den Dickhäuter auf der Insel Château d’If in der Bucht von Marseille.', 'Es war das letzte Mal, dass das Panzernashorn Land betrat. In einem Sturm zerschellte das Segelschiff an der ligurischen Küste nördlich von La Spezia; das mit Ketten ans Deck gefesselte Nashorn ertrank. Der Kadaver wurde wenig später in der Nähe von Villefranche an die Küste gespült; die Haut kam zurück nach Lissabon. Mit Stroh ausgestopft und fachgerecht montiert schickte man das Tier erneut nach Rom, wo es nicht vor Februar 1516 eintraf.', 'Nachleben.', 'Das Präparat erregte bei weitem nicht die Aufmerksamkeit, die man dem lebenden Nashorn in Lissabon gezollt hatte. Gleichwohl malte Giovanni da Udine dem Papst das Nashorn in eine Ecke von dessen Palazzo Baldassini, und Raffael setzte später noch eine weitere Abbildung nach dem Exponat in ein Gemälde für die Loggien des Papstpalastes im Vatikan.', 'Der weitere Verbleib des ausgestopften Nashorns ist ungeklärt; diese Ungewissheit war Anregung für den 1996 erschienenen Roman "The Pope's Rhinoceros" von Lawrence Norfolk. Für die Annahme, dass die Medici es für ihre naturgeschichtliche Sammlung nach Florenz bringen ließen, gibt es keinen Beleg. Das Universitätsmuseum La Specola in Florenz besitzt ein ausgestopftes Nilpferd und ein Löwenpräparat, erworben von den Medici im 18. Jahrhundert; es gibt aber keinen Hinweis auf ein Rhinoceros in einer der fünf Florentiner naturgeschichtlichen Sammlungen. Möglicherweise wurde es bei der Plünderung Roms im Jahre 1527 zerstört. Kaum belegbar, aber häufig anzutreffen ist die Vermutung, das Präparat befinde sich noch im Vatikan.', 'Im fünften Buch seines Gargantua setzte François Rabelais (1483/1494–1553) einem Nashorn, das ihm ein "Heinrich Klerberg" „früher einmal gezeigt“ habe, ein literarisches Denkmal; er fand, es unterscheide sich kaum von einem Eber. Der Gewährsmann ist als Johannes Kleberger zu identifizieren, einen Kaufmann aus Nürnberg, der zur selben Zeit wie Rabelais in Lyon wohnte und als ein Freund der Künste bekannt war; 1526 hatte er sich von Dürer malen lassen.', 'Dürers Holzschnitt.', 'Der aus Mähren stammende und in Lissabon ansässige Valentim Fernandes sah das Nashorn kurz nach dessen Ankunft in der portugiesischen Hauptstadt und beschrieb es im Juni 1515 in einem Brief an einen Freund in Nürnberg. Der in deutscher Sprache geschriebene Originalbrief ist nicht erhalten. Eine Abschrift in italienischer Sprache wird in der Biblioteca Nazionale Centrale in Florenz aufbewahrt. Ein zweiter Brief eines unbekannten Absenders mit einer Skizze wurde etwa um die gleiche Zeit von Lissabon nach Nürnberg gesandt und diente als Information über das Aussehen des wilden Tieres, vermerkt am oberen Bildrand des Holzschnittes von Dürer.', 'Die Entstehung des Holzschnitts.', 'Auf der Basis dieser beiden Quellen machte Dürer zwei Zeichnungen. Nach der zweiten Zeichnung entstand der Druckstock des Holzschnitts. Dürer hat ihn wahrscheinlich nicht selbst angefertigt, sondern einen „Formschneider“ damit beauftragt, den Druckstock nach der Zeichnung zu erstellen. Verwendet wurde vermutlich Birnenholz – ausreichend weich, um die feinteilige Wiedergabe zu ermöglichen, aber hart genug, um eine für den geschäftlichen Erfolg hinreichende Anzahl von Abzügen zu gewährleisten.', 'In seiner 1495 gegründeten Werkstatt druckte Dürer seine Grafiken im Eigenverlag und auf Vorrat. Vertrieben wurden sie über Händler, die seine Drucke auf Messen und Märkten feilboten. Die Entscheidung Dürers, das Tier in einem Holzschnitt und nicht als Kupferstich wiederzugeben, folgte womöglich einem kaufmännischen Kalkül. Kupferstiche sind zeitaufwendiger und deshalb deutlich teurer als Holzdrucke, allerdings nutzt der hölzerne Druckstock sich im Gegensatz zu dem aus Metall schneller ab. Die Darstellung eines Nashorns war ein ungewöhnliches Sujet, denn die Kunden fragten gewöhnlich Bilder mit religiösen Themen nach. Daher könnte es wichtig gewesen sein, das Blatt erschwinglich zu halten.', 'Details des Holzschnitts.', 'Der Holzschnitt trägt folgende Inschrift:', 'Dürers Holzschnitt enthält nicht nur ein falsches Ankunftsdatum des Nashorns in Liss: Gib mir nur 10 Keywords bestehend aus bis zu zwei Wörtern für den folgenden Text in deiner Antwort zurück
answer:Albrecht Dürer, Nashorn, Panzernashorn, Geschenk, Portugal, Rom, Medici-Papst, ausgestopftes Nashorn, Holzschnitt, Details
question:Gib mir nur 10 Keywords bestehend aus bis zu zwei Wörtern für den folgenden Text in deiner Antwort zurück: [['Aussichtspunkt', 'Barocke Kanzel', 'Basilika (Bautyp)', 'Baudenkmal in Memmingen', 'Disposition einer Orgel', 'Geläut', 'Gotische Kirche', 'Gotisches Bauwerk in Bayern', 'Kirchengebäude des Kirchenkreises Augsburg', 'Kirchengebäude in Europa'], 'Die denkmalgeschützte Stadtpfarrkirche Sankt Martin in Memmingen ist eine der ältesten Kirchen Oberschwabens. Die Kirche ist ein Wahrzeichen der Stadt. Sie befindet sich am Rande der nordwestlichen Altstadt, im alten evangelischen Kirchenbezirk vor dem alten aufgelassenen Friedhof an einer Anhebung des Memminger Achtals. Ihr Turm ist weithin sichtbar und mit etwa 65 Metern das höchste Gebäude der Stadt.', 'Ihre Geschichte lässt sich bis ins 9. Jahrhundert zurückverfolgen. Sie war ein Schauplatz der Memminger Reformation im 16. Jahrhundert, die nach Oberschwaben und ins Allgäu ausstrahlte. Reformator war der Prediger Christoph Schappeler.', 'Die in ihrer heutigen Form um 1325 begonnene und um 1500 vollendete dreischiffige Basilika ist Hauptkirche des evangelisch-lutherischen Kirchenbezirkes Memmingen, regelmäßiger Predigtort des Memminger Dekans und das Zentrum einer der vier evangelisch-lutherischen Kirchengemeinden der Stadt. Die von den Bürgern finanzierte Basilika war nach ihrer Vollendung die größte gotische Stadtkirche zwischen Bodensee und Lech. Sie beherbergt viele Kunstwerke, darunter das über 500 Jahre alte Chorgestühl, das zu den besten spätgotischen Schnitzwerken in Süddeutschland zählt und als größter Kunstschatz der Stadt gilt.', 'Geschichte.', 'Bereits aus dem 2. Jahrhundert n. Chr. sind am Standort der Kirche Siedlungsspuren nachgewiesen. Bei Grabungen im Jahr 1912 wurden unter dem Gebäude Reste eines römischen Burgus entdeckt. Der erste Kirchenbau an dieser Stelle kann nicht genau datiert werden. Forscher gehen davon aus, dass er um das Jahr 800 errichtet wurde. Ob St. Martin oder die Frauenkirche in der Südstadt Königshofkirche war, ist ungeklärt. Die bis dahin welfische Kirche wurde 1178/1179 staufisch. Im Jahre 1214 übergab Friedrich II. das Patronat an die Antoniter, die in Memmingen ihre erste Niederlassung auf deutschem Boden gründeten. Die Kirche wurde in den nächsten Jahren, beschleunigt durch das Wachstum und den Reichtum der Stadt, zur Stadtpfarrkirche. Ende des 14. Jahrhunderts entstanden der Chor und der Turm. Danach folgten weitere Innenumbauten bis in das 20. Jahrhundert. 1562 endete das Patronat der Antoniter und die Kirche wurde endgültig der Stadt übergeben. Die Finanzierung aller Erweiterungen und Umbauten wurde von den Bürgern der Stadt übernommen. Die Antoniter (auch Antonier genannt) bauten gegenüber dem östlichen Vorzeichen die Kinderlehrkirche als Klosterkirche und beschränkten sich auf diese und ihre Präzeptorei.', 'Welfenbasilika.', 'Im 10. Jahrhundert kam der Ort Memmingen an die Welfen. Dadurch muss St. Martin welfische Eigenkirche geworden sein. Es ist davon auszugehen, dass eine starke Bautätigkeit eingesetzt hat. Anhand von Chroniken kann die Baugeschichte dieser Zeit nachvollzogen werden. Demnach wurde St. Martin 926 erbaut, 1077 erweitert und 1176 umgestaltet. Diese Daten sind allerdings nicht durch Funde belegbar. Die Umgestaltung von 1176 passt gut in die Stadtentwicklungsgeschichte, so dass man davon ausgehen kann, dass dieser Zeitpunkt richtig ist. Aufgrund verschiedener Unregelmäßigkeiten innerhalb des heutigen Baukörpers ist anzunehmen, dass auf eine frühere Bebauung Rücksicht genommen wurde. So ist das östliche Bogenjoch um 1,20 Meter breiter als die anderen Joche, das sechste differiert um 80 Zentimeter von der üblichen Bogenspannweite. Das Südostportal steht nicht mit dem gotischen Arkadenrhythmus in Einklang, so dass man beim Eintreten auf einen Pfeiler blickt. Vermutlich wurde eine gotische Vorhalle an den romanischen Baukörper angefügt. Forscher gehen davon aus, dass der Vorgängerbau eine Basilika mit westlichem Turmpaar war. Das Querschiff hatte demnach im ersten Joch seinen Standort, während sich die Türme im sechsten Joch befanden. Zwischen den Türmen und dem Querschiff hätten nach den damaligen Größenverhältnissen sechs romanische Joche Platz gefunden. Eine Rekonstruktion der Basilika auf dieser Basis würde mit anderen welfischen Bauten zusammenpassen. 1216 wurde St. Martin Wallfahrtskirche. Vom nahen Benningen wurde eine Blutreliquie in die Kirche überführt. Bereits 1446 wurde der Status als Altarsakrament durch den Augsburger Bischof und Kardinal Peter von Schaumberg entzogen, nachdem die Hostie allmählich zerfallen war. Er gestattete lediglich die Verehrung als Reliquie. In der Reformation soll die Bluthostie an unbekannter Stelle vermauert worden sein.', 'Ausbau zur gotischen Basilika.', 'Um 1325 war die Kirche für die stark angewachsene Zahl von Bürgern der Stadt zu klein geworden, so dass erste Erweiterungen durchgeführt wurden. Der Turm sowie ein Chor wurden angebaut. Von diesem hochgotischen Bauwerk sind ein Strebepfeiler und ein Fenstermaßwerk im nördlichen Chor erhalten. Die Datierung stützt sich auf ein erhaltenes Freskofragment an der Mauer des untersten Turmstockwerkes. Im Anschluss an diese Baumaßnahme müssen die ersten Pfeilerpaare des Langhauses und der nördlichen Arkadenreihe mit dem darüber aufragenden, stärker dimensionierten Mauerfeld erbaut worden sein. Um 1345 kamen die Baumaßnahmen ins Stocken, obwohl im selben Jahr Kaiser Ludwig der Bayer „die beiden Brottische“ (wohl der erste Markt Memmingens) für die Erweiterung des Friedhofs überließ. Ob dies mit der politischen Unruhe um Kaiser Ludwig IV. oder mit der Pestepidemie des Jahres 1349 zusammenhing, konnte nicht geklärt werden. Erst in der Mitte der zweiten Hälfte des 14. Jahrhunderts ist ein erneutes Einsetzen der Bautätigkeit nachweisbar. Der unbekannte Baumeister muss eine gute Ausbildung in der gotischen Architektur seiner Zeit genossen haben, da die schwerfällige Bauweise der ersten Strebepfeiler ab dem zweiten Joch in einen schlankeren, hochgotischen Baustil verändert wurde. Mit Baubeginn des vierten Joches mit einer schlichten Konsolenbauweise muss der Baumeister wiederum gewechselt haben. Nachdem das fünfte Joch vollendet war, trat eine längere Pause in der Bautätigkeit ein. Forscher gehen davon aus, dass dort das Westwerk der Welfenbasilika stand und sie damit vorläufig fertiggestellt war.', 'Ab 1404/1405 wurde mit dem Ausbau des sechsten Joches begonnen. Allerdings kamen die städtischen Werkleute damit nicht zurecht, worauf sich der Rat der Stadt nach München wandte. 1405 konnte Conrad von Amberg für den Ausbau verpflichtet werden. Vermutlich machte das alte Westwerk den Ausbau äußerst schwierig, da es teilweise als Tragwerk für die Arkaden diente und teils abgebrochen, teils integriert werden musste. Das sechste Joch musste um 80 Zentimeter breiter werden als die bestehenden Joche. Conrad führte die Mittelschiffswände zur endgültigen Höhe empor. 1407 wurde bereits das Dachwerk aufgeschlagen. Es ist eines der frühesten Beispiele des liegenden Stuhles im deutschen Sprachraum. Damit war es möglich, das erste Dachgeschoss ins Mittelschiff einzubeziehen. Man geht davon aus, dass erst Meister Conrad das vierte Turmgeschoss mit dem hohen Spitzhelm vollendet hat. Ähnliche Beispiele für diese gotische Kirchturmbedeckung befinden sich in Woringen und in Westerheim. Bis 1409/1410 vollendete Conrad vom Amberg die Kirche als sechsjochige Basilika.', 'In den folgenden Jahren konzentrierten sich die Aktivitäten vor allem auf den Innenausbau. Die östlichen Vorhallen entstanden 1438. Die im Jahr 1458 begonnene Einwölbung der Seitenschiffe war nur durch massive Spenden der Familien Besserer und Wespach möglich geworden. Die Funk-Kapelle machte den Anfang einer Reihe von Kapellenstiftungen in der Basilika. So kam 1476 die Vöhlin-Kapelle und 1482 die Zwicker-Kapelle hinzu. 1489–1491 konnte durch den Abbruch zweier Häuser in der Zangmeisterstraße das Langhaus um zwei Joche erweitert werden. Da die Memminger Baumeister mit dieser heiklen Aufgabe überfordert waren, konnte der Rat der Stadt den Ulmer Baumeister Matthäus Böblinger gewinnen. Von 1496 bis 1500 wurde der Chor neu errichtet und damit die größte Stadtpfarrkirche zwischen Bodensee und Lech vollendet.', 'Pfarrkirche und Reformation.', 'Unter dem Schweizer Prediger Christoph Schappeler verbreitete sich in Memmingen ab 1524 die Reformation. Schappeler hatte eine gut dotierte Predigerstelle der Vöhlin-Kapelle in St. Martin inne und vollzog in diesem Jahr erstmals in deutscher Sprache die Taufe. Zusammen mit Lindau, Konstanz und Straßburg legte die zunächst zwinglianisch orientierte Stadt auf dem Augsburger Reichstag 1530 ein Sonderbekenntnis vor, die Confessio Tetrapolitana (Vierstädtebekenntnis).', 'Ein Stadtratsbeschluss aus dem Jahr 1531, der besagte, dass sämtliche kirchlichen Kultgegenstände aus den Kirchen der Stadt verschwinden mussten, führte zum größten Verlust an Ausstattungselementen von St. Martin. Die Kirche verlor 21 Seitenaltäre und den spätgotischen Hochaltar im Chorraum. Von der Einrichtung des Hochchores verblieb nur das Chorgestühl.', 'Zur lutherischen Lehre bekannte sich die Stadt im Jahr 1532 durch die Übernahme der Augsburger Konfession. Endgültig wurde Memmingen und damit auch St. Martin 1536 durch die Annahme der Wittenberger Konkordie der lutherischen Lehre verpflichtet.', 'Nach der Reformation.', 'Im Dreißigjährigen Krieg erließ Kaiser Ferdinand II. das Restitutionsedikt, wonach alle bei der Reformation enteigneten Güter den katholischen Besitzern zurückgegeben werden sollten. Dies betraf auch St. Martin, jedoch setzte sich die Stadt dagegen erfolgreich zur Wehr. Bei der Beschießung durch die Kaiserlichen und die Bayern wurde im Jahr 1647 auch die Kirche getroffen, wobei die Holzdecke beschädigt wurde. Hans Knoll ersetzte sie durch ein Brettergewölbe aus Rippen und Schlusssteinen mit Bemalung, ähnlich dem Chorgewölbe. Knoll schuf 1656 im ersten Mittelschiffsjoch auch eine Musikanten- und Sängerempore. Die mittelalterliche Kirchhofmauer wurde 1810 abgebrochen. Gleichzeitig wurde der ehemalige Gottesacker in eine parkähnliche Landschaft mit Baumpflanzungen umgestaltet. Die Decke des Mittelschiffs wurde ab 1845 neu gestaltet und ein Scheingewölbe eingezogen. Das Langhaus und der Turm wurden 1867 und 1872 mit Schiefer neu gedeckt. Von 1926 bis 1927 wurde die Kirche renoviert und die Eindeckung wieder zurückgenommen. 1962 bis 1965 und 1984 bis 1988: Gib mir nur 10 Keywords bestehend aus bis zu zwei Wörtern für den folgenden Text in deiner Antwort zurück
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