Why Gemfury?
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alkaline-ml / scikit-learn python
Repository URL to install this package:
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Version:
0.22.1 ▾
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Index out of bounds (axis %d) memviewsliceobj View.MemoryView.memview_slice _update_sample_weight two_point_correlation %d.%d %s sklearn.neighbors._kd_tree builtins cython_runtime __builtins__ __init__.pxd type.pxd numpy flatiter broadcast ndarray ufunc DistanceMetric numpy.core._multiarray_umath _ARRAY_API _ARRAY_API not found _ARRAY_API is NULL pointer numpy.import_array getbuffer(obj, view, flags) base __reduce_cython__ __setstate_cython__ T strides suboffsets ndim itemsize nbytes is_c_contig is_f_contig copy copy_fortran memview __getattr__ sum_weight idx_array node_data node_bounds _update_memviews __reduce__ __getstate__ __setstate__ get_tree_stats reset_n_calls get_n_calls nodeheap_sort newObj NodeData_t idx_start idx_end is_leaf NodeHeapData_t val i1 i2 ITYPE_t DTYPE_t ðÎûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0ÐûÿàÎûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0ÐûÿÐûÿ Ðûÿ0Ðûÿ0ÐûÿðÏûÿ0Ðûÿ0ÐûÿàÏûÿÐÏûÿÀÏûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ°Ïûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ ÏûÿÏûÿÏûÿ0ÐûÿhÏûÿPÏûÿ@Ïûÿ0Ïûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ Ïûÿ0Ðûÿ0Ðûÿ0ÐûÿÏûÿ Ïûÿ0ÐûÿÏûÿÐûÿ Ñûÿ Ñûÿ Ñûÿ Ñûÿ0ÑûÿHÑûÿ Ñûÿ Ñûÿ Ñûÿ Ñûÿ Ñûÿ ÑûÿÑûÿ Ñûÿ`Ðûÿ Ñûÿ ÑûÿHÑûÿ´éûÿ éûÿ<éûÿLéûÿtéûÿéûÿéûÿÈ3üÿø3üÿø3üÿÈ3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿØ3üÿ¸3üÿø3üÿø3üÿ¨3üÿø3üÿø3üÿ¨3üÿ¨3üÿ¨3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿø3üÿÈ3üÿÈ3üÿ¨3üÿø3üÿ¸3üÿè3üÿØ3üÿ¸3üÿø3üÿø3üÿ¨3üÿø3üÿø3üÿø3üÿÈ3üÿ¨3üÿø3üÿÈ3üÿ7üÿ¤7üÿ¤7üÿ7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ7üÿ7üÿ¤7üÿ¤7üÿ7üÿ¤7üÿ¤7üÿ4üÿ4üÿ7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ|7üÿr7üÿ7üÿ¤7üÿ7üÿ7üÿ|7üÿ|7üÿ¤7üÿ¤7üÿ|7üÿ¤7üÿ¤7üÿ¤7üÿ|7üÿ|7üÿ¤7üÿ|7üÿ`6üÿp6üÿp6üÿ`6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿ 5üÿP6üÿp6üÿp6üÿP6üÿp6üÿp6üÿ4üÿ4üÿ4üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿp6üÿ`6üÿ`6üÿ 5üÿp6üÿ5üÿ¸5üÿ 5üÿP6üÿp6üÿp6üÿP6üÿp6üÿp6üÿp6üÿ`6üÿ4üÿp6üÿ`6üÿL6üÿ5üÿ5üÿL6üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ<6üÿt6üÿ5üÿ5üÿ,6üÿ5üÿ5üÿ,6üÿ,6üÿ,6üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿ5üÿL6üÿL6üÿ6üÿ5üÿ6üÿ\6üÿ<6üÿt6üÿ5üÿ5üÿ,6üÿ5üÿ5üÿ5üÿL6üÿ,6üÿ5üÿL6üÿx8üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿ¨7üÿÀ7üÿÀ7üÿ¨7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿ¨7üÿh:üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ6üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿ:üÿÀ7üÿh9üÿP:üÿh:üÿ88üÿP:üÿÀ7üÿ88üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿ88üÿ88üÿÀ7üÿÀ7üÿ88üÿÀ7üÿÀ7üÿ88üÿÀ7üÿ88üÿÀ7üÿÀ7üÿ°9üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿ9üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿP:üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿ88üÿ88üÿ88üÿÀ7üÿ88üÿ88üÿ88üÿ88üÿÀ7üÿÀ7üÿ88üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿ88üÿ88üÿÀ7üÿè7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ8üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿÀ7üÿ9üÿpLüÿpJüÿÐJüÿ(Küÿ¨KüÿðKüÿÀIüÿýÿlýÿTýÿdýÿ$ýÿ ýÿ ýÿ}ýÿuýÿlýÿcýÿZýÿQýÿHýÿ<ýÿýÿ²ýÿ؏ýÿúýÿ ýÿHÄýÿ?Äýÿ6Äýÿ-Äýÿ$Äýÿ+Úýÿ"ÚýÿÚýÿÚýÿÚýÿþÙýÿÜýÿèÛýÿ Üýÿ*ÜýÿLÜýÿñNþÿèNþÿßNþÿÖNþÿÍNþÿÄNþÿQþÿlPþÿPþÿDQþÿÒPþÿØeþÿÌeþÿÀeþÿ´eþÿ¨eþÿ§þÿ)¤þÿº£þÿ6£þÿޢþÿf¢þÿ#þÿìþÿæþÿ¦þÿ\¦þÿФþÿ¤¤þÿ¤þÿ§þÿñ±þÿ£þÿ5£þÿä±þÿe¢þÿ"þÿ<æþÿÛåþÿ½åþÿyåþÿ`åþÿ0åþÿãþÿüqÿÿüqÿÿ¼qÿÿÄqÿÿÌqÿÿ´qÿÿxqÿÿtqÿÿêrÿÿârÿÿÙrÿÿÐrÿÿÇrÿÿ¾rÿÿµrÿÿ¬rÿÿqÿÿôrÿÿsÿÿ;sÿÿasÿÿsÿÿ¥sÿÿ No value specified for struct attribute 'radius' No value specified for struct attribute 'is_leaf' No value specified for struct attribute 'idx_end' Internal: memory layout is flawed: too many nodes allocated Format string allocated too short. unable to allocate shape and strides. sklearn/neighbors/_binary_tree.pxi r must be broadcastable to X.shape numpy.core.umath failed to import no default __reduce__ due to non-trivial __cinit__ ndarray is not Fortran contiguous metric {metric} is not valid for {BinaryTree} leaf_size must be greater than or equal to 1 got differing extents in dimension %d (got %d and %d) count_only and return_distance cannot both be true Unable to convert item to object Out of bounds on buffer access (axis %d) Non-native byte order not supported No value specified for struct attribute 'idx_start' Invalid mode, expected 'c' or 'fortran', got %s Internal: memory layout is flawed: not enough nodes allocated Indirect dimensions not supported Incompatible checksums (%s vs 0xb068931 = (name)) Format string allocated too short, see comment in numpy.pxd Empty shape tuple for cython.array Cannot create writable memory view from read-only memoryview Cannot assign to read-only memoryview Can only create a buffer that is contiguous in memory. Buffer view does not expose strides unknown dtype code in numpy.pxd (%d) return_distance must be True if sort_results is True r must be a 1-dimensional array query data dimension must match training data dimension numpy.core.multiarray failed to import k must be less than or equal to the number of training points {BinaryTree} for fast generalized N-point problems
{BinaryTree}(X, leaf_size=40, metric='minkowski', \**kwargs)
Parameters
----------
X : array-like of shape (n_samples, n_features)
n_samples is the number of points in the data set, and
n_features is the dimension of the parameter space.
Note: if X is a C-contiguous array of doubles then data will
not be copied. Otherwise, an internal copy will be made.
leaf_size : positive integer (default = 40)
Number of points at which to switch to brute-force. Changing
leaf_size will not affect the results of a query, but can
significantly impact the speed of a query and the memory required
to store the constructed tree. The amount of memory needed to
store the tree scales as approximately n_samples / leaf_size.
For a specified ``leaf_size``, a leaf node is guaranteed to
satisfy ``leaf_size <= n_points <= 2 * leaf_size``, except in
the case that ``n_samples < leaf_size``.
metric : string or DistanceMetric object
the distance metric to use for the tree. Default='minkowski'
with p=2 (that is, a euclidean metric). See the documentation
of the DistanceMetric class for a list of available metrics.
{binary_tree}.valid_metrics gives a list of the metrics which
are valid for {BinaryTree}.
Additional keywords are passed to the distance metric class.
Note: Callable functions in the metric parameter are NOT supported for KDTree
and Ball Tree. Function call overhead will result in very poor performance.
Attributes
----------
data : memory view
The training data
Examples
--------
Query for k-nearest neighbors
>>> import numpy as np
>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.random_sample((10, 3)) # 10 points in 3 dimensions
>>> tree = {BinaryTree}(X, leaf_size=2) # doctest: +SKIP
>>> dist, ind = tree.query(X[:1], k=3) # doctest: +SKIP
>>> print(ind) # indices of 3 closest neighbors
[0 3 1]
>>> print(dist) # distances to 3 closest neighbors
[ 0. 0.19662693 0.29473397]
Pickle and Unpickle a tree. Note that the state of the tree is saved in the
pickle operation: the tree needs not be rebuilt upon unpickling.
>>> import numpy as np
>>> import pickle
>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.random_sample((10, 3)) # 10 points in 3 dimensions
>>> tree = {BinaryTree}(X, leaf_size=2) # doctest: +SKIP
>>> s = pickle.dumps(tree) # doctest: +SKIP
>>> tree_copy = pickle.loads(s) # doctest: +SKIP
>>> dist, ind = tree_copy.query(X[:1], k=3) # doctest: +SKIP
>>> print(ind) # indices of 3 closest neighbors
[0 3 1]
>>> print(dist) # distances to 3 closest neighbors
[ 0. 0.19662693 0.29473397]
Query for neighbors within a given radius
>>> import numpy as np
>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.random_sample((10, 3)) # 10 points in 3 dimensions
>>> tree = {BinaryTree}(X, leaf_size=2) # doctest: +SKIP
>>> print(tree.query_radius(X[:1], r=0.3, count_only=True))
3
>>> ind = tree.query_radius(X[:1], r=0.3) # doctest: +SKIP
>>> print(ind) # indices of neighbors within distance 0.3
[3 0 1]
Compute a gaussian kernel density estimate:
>>> import numpy as np
>>> rng = np.random.RandomState(42)
>>> X = rng.random_sample((100, 3))
>>> tree = {BinaryTree}(X) # doctest: +SKIP
>>> tree.kernel_density(X[:3], h=0.1, kernel='gaussian')
array([ 6.94114649, 7.83281226, 7.2071716 ])
Compute a two-point auto-correlation function
>>> import numpy as np
>>> rng = np.random.RandomState(0)
>>> X = rng.random_sample((30, 3))
>>> r = np.linspace(0, 1, 5)
>>> tree = {BinaryTree}(X) # doctest: +SKIP
>>> tree.two_point_correlation(X, r)
array([ 30, 62, 278, 580, 820])
<strided and direct or indirect> unable to allocate array data. ndarray is not C contiguous itemsize <= 0 for cython.array sklearn.neighbors._kd_tree Kernel code not recognized Invalid shape in axis %d: %d. cannot pop on empty heap Cannot index with type '%s' kernel = '%s' not recognized <contiguous and indirect> <MemoryView of %r at 0x%x> <MemoryView of %r object> kernel not recognized <contiguous and direct> _update_sample_weight <strided and indirect> get_valid_metric_ids X is an empty array <strided and direct> cline_in_traceback simultaneous_sort __pyx_unpickle_Enum MinkowskiDistance ManhattanDistance EuclideanDistance ChebyshevDistance VALID_METRIC_IDS _update_memviews __setstate_cython__ return_distance __pyx_PickleError dtype_is_object allocate_buffer View.MemoryView valid_metrics sample_weight __reduce_cython__ rdist_to_dist __pyx_getbuffer nodeheap_sort breadth_first VALID_METRICS NeighborsHeap stringsource sort_results __pyx_checksum epanechnikov _dist_metrics RuntimeError NodeHeapData vals_sorted kernel_norm exponential check_array binary_tree PickleError MemoryError ImportError zeros_like size_guess return_log __pyx_vtable__ __pyx_result get_metric get_arrays count_only atleast_1d ValueError IndexError BinaryTree __reduce_ex__ __pyx_state node_data n_samples minkowski load_heap leaf_size idx_start enumerate distances TypeError CLASS_DOC warnings _typedefs __setstate__ __pyx_type itemsize __getstate__ gaussian dualtree NodeHeap NodeData KeyError Ellipsis DOC_DICT reshape offsets memview kd_tree is_leaf indices idx_end fortran formats asarray argsort update unpack tophat struct result __reduce__ radius pickle object newObj name n_nbrs metric linear kernel __import__ format encode cosine arange KDTree zeros utils start shape range order numpy names n_pts items i_val flags error empty dtype __class__ ITYPE DTYPE ASCII warn vals __test__ stop step sort size rtol pack ndim __name__ mode __main__ log2 join heap full __dict__ data base atol val sum row obj __new__ log inf exp __doc__ __all__ , } : ^ pi np id i2 i1 (%s) r k j i h d c X T{ O C %s() got multiple values for keyword argument '%U' %.200s() keywords must be strings %s() got an unexpected keyword argument '%U' Buffer dtype mismatch, expected %s%s%s but got %s Buffer dtype mismatch, expected '%s' but got %s in '%s.%s' memviewslice is already initialized! 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') Cannot convert %.200s to %.200s View.MemoryView.memoryview.__str__ View.MemoryView.memoryview.size.__get__ View.MemoryView.memoryview.nbytes.__get__ View.MemoryView.memoryview.itemsize.__get__ View.MemoryView.memoryview.ndim.__get__ View.MemoryView.memoryview.suboffsets.__get__ View.MemoryView.memoryview.shape.__get__ View.MemoryView.memoryview.assign_item_from_object View.MemoryView._memoryviewslice.assign_item_from_object View.MemoryView.memoryview.setitem_indexed %.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given) View.MemoryView.array.memview.__get__ View.MemoryView.array.__getattr__ View.MemoryView.array.__getitem__ BufferFormatFromTypeInfo.format_from_typeinfo sklearn/neighbors/_kd_tree.pyx sklearn.neighbors._kd_tree.min_rdist_dual sklearn.neighbors._kd_tree.min_rdist sklearn/neighbors/_binary_tree.pxi sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.get_arrays sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.get_tree_stats sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.push sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap.get_arrays sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap._push sklearn.neighbors._kd_tree._simultaneous_sort View.MemoryView.array.__setitem__ Subscript deletion not supported by %.200s sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.sum_weight.__set__ sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.sum_weight.__get__ sklearn.neighbors._kd_tree.min_max_dist sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.get_n_calls sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.rdist sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.dist sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap.largest sklearn.neighbors._kd_tree.max_rdist sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.peek 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) Acquisition count is %d (line %d) calling %R should have returned an instance of BaseException, not %R raise: exception class must be a subclass of BaseException sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap.__reduce_cython__ sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap.__setstate_cython__ sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.__reduce_cython__ sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.__setstate_cython__ View.MemoryView.array.__reduce_cython__ View.MemoryView.array.__setstate_cython__ View.MemoryView.memoryview.__reduce_cython__ View.MemoryView.memoryview.__setstate_cython__ View.MemoryView.memoryview.strides.__get__ View.MemoryView._memoryviewslice.__reduce_cython__ View.MemoryView._memoryviewslice.__setstate_cython__ sklearn.neighbors._kd_tree._log_kernel_norm PyObject_GetBuffer: view==NULL argument is obsolete View.MemoryView.array.__getbuffer__ View.MemoryView.memoryview.__getbuffer__ sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.pop View.MemoryView.array.get_memview View.MemoryView.memoryview_cwrapper Item size of buffer (%zu byte%s) does not match size of '%s' (%zu byte%s) Buffer is not indirectly contiguous in dimension %d. Buffer and memoryview are not contiguous in the same dimension. C-contiguous buffer is not contiguous in dimension %d C-contiguous buffer is not indirect in dimension %d Buffer exposes suboffsets but no strides Buffer not compatible with direct access in dimension %d. Buffer is not indirectly accessible in dimension %d. View.MemoryView.memoryview.is_slice too many values to unpack (expected %zd) View.MemoryView.memoryview_fromslice View.MemoryView.memoryview_copy_from_slice sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.node_bounds.__get__ sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.node_data.__get__ sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.idx_array.__get__ sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.sample_weight.__get__ sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.data.__get__ c-string too long to convert to Python View.MemoryView.array_cwrapper sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.__reduce__ sklearn.neighbors._kd_tree.newObj View.MemoryView.memoryview.__repr__ View.MemoryView.Enum.__reduce_cython__ value too large to convert to int sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.__getstate__ sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap.push sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap._sort sklearn.neighbors._kd_tree.load_heap sklearn.neighbors._kd_tree.simultaneous_sort sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.idx_array.__set__ sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.node_data.__set__ sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.node_bounds.__set__ Cannot create cython.array from NULL pointer sklearn.neighbors._kd_tree.get_memview_NodeData_1D sklearn.neighbors._kd_tree.get_memview_ITYPE_1D sklearn.neighbors._kd_tree.get_memview_DTYPE_1D sklearn.neighbors._kd_tree.get_memview_NodeHeapData_1D sklearn.neighbors._kd_tree.get_memview_ITYPE_2D sklearn.neighbors._kd_tree.get_memview_DTYPE_2D sklearn.neighbors._kd_tree.get_memview_DTYPE_3D sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._update_memviews 'NoneType' object is not subscriptable hasattr(): attribute name must be string View.MemoryView.__pyx_unpickle_Enum__set_state View.MemoryView.Enum.__setstate_cython__ FromPyStructUtility.__pyx_convert__from_py_struct____pyx_t_7sklearn_9neighbors_8_kd_tree_NodeData_t sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._two_point_single Cannot transpose memoryview with indirect dimensions View.MemoryView.transpose_memslice View.MemoryView.memoryview_copy View.MemoryView.memoryview.T.__get__ View.MemoryView.copy_data_to_temp View.MemoryView.memoryview_copy_contents Cannot copy memoryview slice with indirect dimensions (axis %d) View.MemoryView.memoryview.copy_fortran View.MemoryView.memoryview.copy View.MemoryView.__pyx_unpickle_Enum sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._query_radius_single sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.__cinit__ integer division or modulo by zero value too large to perform division View.MemoryView.pybuffer_index View.MemoryView.memoryview.get_item_pointer View.MemoryView.get_slice_from_memview View.MemoryView.memoryview.is_f_contig View.MemoryView.memoryview.is_c_contig View.MemoryView.assert_direct_dimensions View.MemoryView.memoryview.setitem_slice_assign_scalar View.MemoryView.memoryview.convert_item_to_object View.MemoryView._memoryviewslice.convert_item_to_object local variable '%s' referenced before assignment need more than %zd value%.1s to unpack sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.query sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._query_single_breadthfirst sklearn.neighbors._kd_tree.min_dist_dual sklearn.neighbors._kd_tree.max_rdist_dual sklearn.neighbors._kd_tree.max_dist_dual sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._two_point_dual sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._query_single_depthfirst sklearn.neighbors._kd_tree.kernel_norm View.MemoryView.array.__cinit__ Argument '%.200s' must not be None object of type 'NoneType' has no len() expected bytes, NoneType found Argument '%.200s' has incorrect type (expected %.200s, got %.200s) sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.query_radius argument after ** must be a mapping, not NoneType 'NoneType' object is not iterable sklearn.neighbors._kd_tree.allocate_data sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.__init__ View.MemoryView.memoryview.__setitem__ sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.__init__ sklearn.neighbors._kd_tree.min_dist sklearn.neighbors._kd_tree.max_dist sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._kde_single_breadthfirst sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap.__init__ sklearn.neighbors._kd_tree.init_node sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._recursive_build View.MemoryView.memoryview.__cinit__ sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.resize sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._kde_single_depthfirst sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.__cinit__ sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._query_dual_depthfirst sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._query_dual_breadthfirst sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.__setstate__ sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.kernel_density All dimensions preceding dimension %d must be indexed and not sliced View.MemoryView.slice_memviewslice Step may not be zero (axis %d) View.MemoryView.memoryview.__getitem__ View.MemoryView.memoryview.setitem_slice_assignment sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap.__cinit__ sklearn.neighbors._kd_tree.nodeheap_sort sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._update_sample_weight sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.two_point_correlation compiletime version %s of module '%.100s' does not match runtime version %s sklearn.neighbors._dist_metrics sklearn/neighbors/_dist_metrics.pxd invalid vtable found for imported type _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 init sklearn.neighbors._kd_tree sklearn.neighbors._kd_tree._memoryviewslice Internal class for passing memoryview slices to Python sklearn.neighbors._kd_tree.memoryview sklearn.neighbors._kd_tree.Enum sklearn.neighbors._kd_tree.array sklearn.neighbors._kd_tree.KDTree sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap NodeHeap
This is a min-heap implementation for keeping track of nodes
during a breadth-first search. Unlike the NeighborsHeap above,
the NodeHeap does not have a fixed size and must be able to grow
as elements are added.
Internally, the data is stored in a simple binary heap which meets
the min heap condition:
heap[i].val < min(heap[2 * i + 1].val, heap[2 * i + 2].val)
sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap A max-heap structure to keep track of distances/indices of neighbors
This implements an efficient pre-allocated set of fixed-size heaps
for chasing neighbors, holding both an index and a distance.
When any row of the heap is full, adding an additional point will push
the furthest point off the heap.
Parameters
----------
n_pts : int
the number of heaps to use
n_nbrs : int
the size of each heap.
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& 6 F V f v ¦ ¶ Ɔ ֆ æ ö & 6 F V f v ¦ ¶ Ƈ և æ ö & 6 F V f v ¦ ¶ ƈ ֈ æ ö & 6 F V f v Å% In-place reverse sort of vals using NodeHeap In-place simultaneous sort the given row of the arrays
This python wrapper exists primarily to enable unit testing
of the _simultaneous_sort C routine.
test fully loading the heap Compute the two-point correlation function
Parameters
----------
X : array-like of shape (n_samples, n_features)
An array of points to query. Last dimension should match dimension
of training data.
r : array_like
A one-dimensional array of distances
dualtree : boolean (default = False)
If true, use a dualtree algorithm. Otherwise, use a single-tree
algorithm. Dual tree algorithms can have better scaling for
large N.
Returns
-------
counts : ndarray
counts[i] contains the number of pairs of points with distance
less than or equal to r[i]
kernel_density(self, X, h, kernel='gaussian', atol=0, rtol=1E-8,
breadth_first=True, return_log=False)
Compute the kernel density estimate at points X with the given kernel,
using the distance metric specified at tree creation.
Parameters
----------
X : array-like of shape (n_samples, n_features)
An array of points to query. Last dimension should match dimension
of training data.
h : float
the bandwidth of the kernel
kernel : string
specify the kernel to use. Options are
- 'gaussian'
- 'tophat'
- 'epanechnikov'
- 'exponential'
- 'linear'
- 'cosine'
Default is kernel = 'gaussian'
atol, rtol : float (default = 0)
Specify the desired relative and absolute tolerance of the result.
If the true result is K_true, then the returned result K_ret
satisfies ``abs(K_true - K_ret) < atol + rtol * K_ret``
The default is zero (i.e. machine precision) for both.
breadth_first : boolean (default = False)
if True, use a breadth-first search. If False (default) use a
depth-first search. Breadth-first is generally faster for
compact kernels and/or high tolerances.
return_log : boolean (default = False)
return the logarithm of the result. This can be more accurate
than returning the result itself for narrow kernels.
Returns
-------
density : ndarray
The array of (log)-density evaluations, shape = X.shape[:-1]
query_radius(self, X, r, count_only = False):
query the tree for neighbors within a radius r
Parameters
----------
X : array-like of shape (n_samples, n_features)
An array of points to query
r : distance within which neighbors are returned
r can be a single value, or an array of values of shape
x.shape[:-1] if different radii are desired for each point.
return_distance : boolean (default = False)
if True, return distances to neighbors of each point
if False, return only neighbors
Note that unlike the query() method, setting return_distance=True
here adds to the computation time. Not all distances need to be
calculated explicitly for return_distance=False. Results are
not sorted by default: see ``sort_results`` keyword.
count_only : boolean (default = False)
if True, return only the count of points within distance r
if False, return the indices of all points within distance r
If return_distance==True, setting count_only=True will
result in an error.
sort_results : boolean (default = False)
if True, the distances and indices will be sorted before being
returned. If False, the results will not be sorted. If
return_distance == False, setting sort_results = True will
result in an error.
Returns
-------
count : if count_only == True
ind : if count_only == False and return_distance == False
(ind, dist) : if count_only == False and return_distance == True
count : array of integers, shape = X.shape[:-1]
each entry gives the number of neighbors within
a distance r of the corresponding point.
ind : array of objects, shape = X.shape[:-1]
each element is a numpy integer array listing the indices of
neighbors of the corresponding point. Note that unlike
the results of a k-neighbors query, the returned neighbors
are not sorted by distance by default.
dist : array of objects, shape = X.shape[:-1]
each element is a numpy double array
listing the distances corresponding to indices in i.
query(X, k=1, return_distance=True,
dualtree=False, breadth_first=False)
query the tree for the k nearest neighbors
Parameters
----------
X : array-like of shape (n_samples, n_features)
An array of points to query
k : integer (default = 1)
The number of nearest neighbors to return
return_distance : boolean (default = True)
if True, return a tuple (d, i) of distances and indices
if False, return array i
dualtree : boolean (default = False)
if True, use the dual tree formalism for the query: a tree is
built for the query points, and the pair of trees is used to
efficiently search this space. This can lead to better
performance as the number of points grows large.
breadth_first : boolean (default = False)
if True, then query the nodes in a breadth-first manner.
Otherwise, query the nodes in a depth-first manner.
sort_results : boolean (default = True)
if True, then distances and indices of each point are sorted
on return, so that the first column contains the closest points.
Otherwise, neighbors are returned in an arbitrary order.
Returns
-------
i : if return_distance == False
(d,i) : if return_distance == True
d : array of doubles - shape: x.shape[:-1] + (k,)
each entry gives the list of distances to the
neighbors of the corresponding point
i : array of integers - shape: x.shape[:-1] + (k,)
each entry gives the list of indices of
neighbors of the corresponding point
set state for pickling
get state for pickling
reduce method used for pickling
Get the arrays of distances and indices within the heap.
If sort=True, then simultaneously sort the indices and distances,
so the closer points are listed first.
Given a string specification of a kernel, compute the normalization.
Parameters
----------
h : float
the bandwidth of the kernel
d : int
the dimension of the space in which the kernel norm is computed
kernel : string
The kernel identifier. Must be one of
['gaussian'|'tophat'|'epanechnikov'|
'exponential'|'linear'|'cosine']
return_log : boolean
if True, return the log of the kernel norm. Otherwise, return the
kernel norm.
Returns
-------
knorm or log_knorm : float
the kernel norm or logarithm of the kernel norm.
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