code: def test_list_eval_dtype_inference() -> None:
      grades = pl.DataFrame(
          {
              "student": ["bas", "laura", "tim", "jenny"],
              "arithmetic": [10, 5, 6, 8],
              "biology": [4, 6, 2, 7],
              "geography": [8, 4, 9, 7],
          }
      )
  
      rank_pct = pl.col("").rank(descending=True) / pl.col(
          ""
      ).count().cast(pl.UInt16)
  
      # the .list.first() would fail if .list.eval did not correctly infer the output type
      assert grades.with_columns(
          pl.concat_list(pl.all().exclude("student")).alias(
              "all_grades"
          )
      ).select(
          [
              pl.col("all_grades")
              .list.eval(rank_pct, parallel=True)
              .alias("grades_rank")
              .list.first()
          ]
      ).to_series().to_list() == [
          0.3333333333333333,
          0.6666666666666666,
          0.6666666666666666,
          0.3333333333333333,
      ]
  
imports: from __future__ import annotations
  from datetime import date, datetime
  import numpy
  import pytest
  import polars
  from polars.testing import assert_frame_equal, assert_series_equal
label_desc: Use image node_id 12 for calling a global function with example usage: test_list_eval_dtype_inference() without return types