import math
import numpy as np
K=int(input())
ls=[[] for _ in range(K)]#用来存放K个初始中心的
ly=[[] for _ in range(K)]#用来存放新的中心的
for i in range(K):
    ls[i]=list(map(float,input().split()))
n=int(input())
m=int(input())
lt=[[] for _ in range(m)]#用来存放m个样本的
for i in range(m):
    lt[i]=list(map(float,input().split()))
def avg(l):#用了计算一个类别中的中心的
    l=np.array(l)
    if len(l)==0:
        return False#当这一类没有样本时返回错误
    q=np.zeros(3)
    for i in range(len(l)):
        q+=l[i]
    return (q/len(l)).tolist()#返回这一类的中心
        
def distance(l1,l2):#计算两个样本之间的距离
    s=0
    for i in range(3):
        s+=(l1[i]-l2[i])**2
    return math.sqrt(s)
for _ in range(n):#迭代n次
    for j in range(m):#遍历m个样本
        mi=0#假设每个样本距离第一类最近
        for r in range(1,K):
            if distance(lt[j],ls[r])<distance(lt[j],ls[mi]):#如果有距离比第一类近的就把mi更改掉
                mi=r
        ly[mi].append(lt[j])
    for i in range(K):
        if avg(ly[i]):
            ls[i]=avg(ly[i]) 
for i in range(K):
    for j in ls[i]:
        print(f"{j:.2f}",end=" ")
    print()#换行