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Dataset abstractions for sequential data access.
WARNING: Do not edit .pyx file directly, it is generated from .pyx.tp
ndarray is not C contiguous SequentialDataset64 SequentialDataset32 cline_in_traceback __setstate_cython__ sample_weights ArrayDataset64 ArrayDataset32 __reduce_cython__ RuntimeError CSRDataset64 CSRDataset32 ImportError __pyx_vtable__ ValueError _sample_py __reduce_ex__ X_indices TypeError More than __setstate__ itemsize __getstate__ X_indptr float64 float32 asarray __reduce__ __import__ arange X_data range numpy int32 empty dtype __test__ seed __name__ __main__ intc np ). , d Y X Buffer dtype mismatch, expected %s%s%s but got %s Buffer dtype mismatch, expected '%s' but got %s in '%s.%s' Unable to initialize pickling for %s %.200s.%.200s is not a type object %.200s.%.200s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd from PyObject %s.%s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd from PyObject Does not understand character buffer dtype format string ('%c') %s() got multiple values for keyword argument '%U' %.200s() keywords must be strings %s() got an unexpected keyword argument '%U' Argument '%.200s' has incorrect type (expected %.200s, got %.200s) Unexpected format string character: '%c' Expected a dimension of size %zu, got %zu Expected %d dimensions, got %d Python does not define a standard format string size for long double ('g').. Buffer dtype mismatch; next field is at offset %zd but %zd expected Big-endian buffer not supported on little-endian compiler Buffer acquisition: Expected '{' after 'T' Cannot handle repeated arrays in format string Expected a dimension of size %zu, got %d Expected a comma in format string, got '%c' Expected %d dimension(s), got %d Unexpected end of format string, expected ')' Buffer has wrong number of dimensions (expected %d, got %d) Item size of buffer (%zd byte%s) does not match size of '%s' (%zd byte%s) __int__ returned non-int (type %.200s). The ability to return an instance of a strict subclass of int is deprecated, and may be removed in a future version of Python. __%.4s__ returned non-%.4s (type %.200s) calling %R should have returned an instance of BaseException, not %R raise: exception class must be a subclass of BaseException _ARRAY_API is not PyCapsule object module compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%x module compiled against API version 0x%x but this version of numpy is 0x%x FATAL: module compiled as unknown endian FATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtime sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset64.__reduce_cython__ sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset64.__setstate_cython__ sklearn.utils._seq_dataset.ArrayDataset64.__reduce_cython__ sklearn.utils._seq_dataset.ArrayDataset64.__setstate_cython__ sklearn.utils._seq_dataset.CSRDataset64.__reduce_cython__ sklearn.utils._seq_dataset.CSRDataset64.__setstate_cython__ sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset32.__reduce_cython__ sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset32.__setstate_cython__ sklearn.utils._seq_dataset.ArrayDataset32.__reduce_cython__ sklearn.utils._seq_dataset.ArrayDataset32.__setstate_cython__ sklearn.utils._seq_dataset.CSRDataset32.__reduce_cython__ sklearn.utils._seq_dataset.CSRDataset32.__setstate_cython__ sklearn/utils/_seq_dataset.pyx sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset64._random_py sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset64._next_py sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset32._next_py sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset32._random_py value too large to convert to int value too large to convert to npy_uint32 can't convert negative value to npy_uint32 sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset32._shuffle_py sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset64._shuffle_py Cannot convert %.200s to %.200s sklearn.utils._seq_dataset.CSRDataset32.__cinit__ sklearn.utils._seq_dataset.CSRDataset64.__cinit__ sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset64._sample_py %.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given) sklearn.utils._seq_dataset.ArrayDataset32.__cinit__ sklearn.utils._seq_dataset.ArrayDataset64.__cinit__ sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset32._sample_py compiletime version %s of module '%.100s' does not match runtime version %s %.200s does not export expected C variable %.200s __pyx_t_7sklearn_5utils_7_random_UINT32_t C variable %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s) init sklearn.utils._seq_dataset sklearn.utils._seq_dataset.CSRDataset32 A ``SequentialDataset`` backed by a scipy sparse CSR matrix. sklearn.utils._seq_dataset.ArrayDataset32 Dataset backed by a two-dimensional numpy array.
The dtype of the numpy array is expected to be ``np.float32`` (float)
and C-style memory layout.
sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset32 Base class for datasets with sequential data access.
SequentialDataset is used to iterate over the rows of a matrix X and
corresponding target values y, i.e. to iterate over samples.
There are two methods to get the next sample:
- next : Iterate sequentially (optionally randomized)
- random : Iterate randomly (with replacement)
Attributes
----------
index : np.ndarray
Index array for fast shuffling.
index_data_ptr : int
Pointer to the index array.
current_index : int
Index of current sample in ``index``.
The index of current sample in the data is given by
index_data_ptr[current_index].
n_samples : Py_ssize_t
Number of samples in the dataset.
seed : np.uint32_t
Seed used for random sampling.
sklearn.utils._seq_dataset.CSRDataset64 sklearn.utils._seq_dataset.ArrayDataset64 Dataset backed by a two-dimensional numpy array.
The dtype of the numpy array is expected to be ``np.float64`` (double)
and C-style memory layout.
sklearn.utils._seq_dataset.SequentialDataset64 ;ô ] нþÿ àÂþÿ8 ðÂþÿè DÃþÿ ®Ãþÿ8 ÀÆþÿ ¸Çþÿ
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