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beefree
beefree / python3-numpy deb
Repository URL to install this package:
|
Version:
1:1.17.4-5ubuntu3 ▾
|
python3-numpy
/
usr
/
lib
/
python3
/
dist-packages
/
numpy
/
random
/
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|
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HGÐó úHHHGHFHGHFHGHFG G$Ã ó úHHHFHGHFHGHFW HGO$Ã ó úHìHÄÃ __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) value too large to convert to int %.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 %.200s does not export expected C variable %.200s C variable %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s) Interpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process. calling %R should have returned an instance of BaseException, not %R raise: exception class must be a subclass of BaseException while calling a Python object can't convert negative value to uint32_t value too large to convert to uint32_t Module 'sfc64' has already been imported. Re-initialisation is not supported. compiletime version %s of module '%.100s' does not match runtime version %s Unable to initialize pickling for %s invalid vtable found for imported type NULL result without error in PyObject_Call numpy.random.sfc64.SFC64.__setstate_cython__ numpy.random.sfc64.SFC64.__reduce_cython__ numpy.random.sfc64.SFC64.state.__get__ %s() got multiple values for keyword argument '%U' %.200s() keywords must be strings %s() got an unexpected keyword argument '%U' Cannot convert %.200s to %.200s numpy.random.sfc64.SFC64.__init__ %.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given) '%.200s' object does not support slice %.10s numpy.random.sfc64.SFC64.state.__set__
SFC64(seed=None)
BitGenerator for Chris Doty-Humphrey's Small Fast Chaotic PRNG.
Parameters
----------
seed : {None, int, array_like[ints], ISeedSequence}, optional
A seed to initialize the `BitGenerator`. If None, then fresh,
unpredictable entropy will be pulled from the OS. If an ``int`` or
``array_like[ints]`` is passed, then it will be passed to
`SeedSequence` to derive the initial `BitGenerator` state. One may also
pass in an implementor of the `ISeedSequence` interface like
`SeedSequence`.
Notes
-----
``SFC64`` is a 256-bit implementation of Chris Doty-Humphrey's Small Fast
Chaotic PRNG ([1]_). ``SFC64`` has a few different cycles that one might be
on, depending on the seed; the expected period will be about
:math:`2^{255}` ([2]_). ``SFC64`` incorporates a 64-bit counter which means
that the absolute minimum cycle length is :math:`2^{64}` and that distinct
seeds will not run into each other for at least :math:`2^{64}` iterations.
``SFC64`` provides a capsule containing function pointers that produce
doubles, and unsigned 32 and 64- bit integers. These are not
directly consumable in Python and must be consumed by a ``Generator``
or similar object that supports low-level access.
**State and Seeding**
The ``SFC64`` state vector consists of 4 unsigned 64-bit values. The last
is a 64-bit counter that increments by 1 each iteration.
The input seed is processed by `SeedSequence` to generate the first
3 values, then the ``SFC64`` algorithm is iterated a small number of times
to mix.
**Compatibility Guarantee**
``SFC64`` makes a guarantee that a fixed seed will always produce the same
random integer stream.
References
----------
.. [1] `"PractRand"
<http://pracrand.sourceforge.net/RNG_engines.txt>`_
.. [2] `"Random Invertible Mapping Statistics"
<http://www.pcg-random.org/posts/random-invertible-mapping-statistics.html>`_
Get or set the PRNG state
Returns
-------
state : dict
Dictionary containing the information required to describe the
state of the PRNG
int an integer is required __pyx_capi__ name __loader__ loader __file__ origin __package__ parent __path__ submodule_search_locations name '%U' is not defined numpy/random/sfc64.c %s (%s:%d) %d.%d %s sfc64.pyx builtins cython_runtime __builtins__ __init__.pxd stringsource numpy.random.bit_generator BitGenerator type.pxd numpy dtype flatiter broadcast ndarray ufunc bit_generator.pxd SeedSequence SeedlessSequence numpy.random.common double LEGACY_POISSON_LAM_MAX uint64_t MAXSIZE init numpy.random.sfc64 at least at most __init__ Missing type object assignment __del__ numpy.random.sfc64.SFC64 state __reduce_cython__ __setstate_cython__ 8ÿÿ`ÿÿàÿÿðÿÿ ÿÿ<Îÿÿ,Îÿÿ|ÉÿÿÌÿÿÎÿÿ¹Ýÿÿ°ÝÿÿÝÿÿ`Ýÿÿ!Þÿÿ
ãÿÿãÿÿÓâÿÿãÿÿdãÿÿ Format string allocated too short. self._bitgen cannot be converted to a Python object for pickling numpy.core.umath failed to import ndarray is not Fortran contiguous Non-native byte order not supported Format string allocated too short, see comment in numpy.pxd unknown dtype code in numpy.pxd (%d) numpy.core.multiarray failed to import ndarray is not C contiguous state must be for a {0} RNG state must be a dict cline_in_traceback __setstate_cython__ generate_state __reduce_cython__ bit_generator RuntimeError ImportError __pyx_vtable__ has_uint32 ValueError __reduce_ex__ TypeError uinteger __setstate__ __getstate__ uint64 __reduce__ __import__ format state range numpy empty dtype __class__ SFC64 __test__ seed __name__ __main__ __init__ get __all__ np <;< & iÿÿX èmÿÿ ømÿÿ Èrÿÿä àsÿÿ8 7tÿÿ` 4uÿÿ¨ ²uÿÿä wÿÿ ٌÿÿT ¸ÿÿ° ÿÿÄ xÿÿØ ؎ÿÿì øÿÿ xÿÿ ¨ÿÿ, ȏÿÿ@ xÿÿ ÿÿ¤ ¨ÿÿ HÿÿL ؓÿÿh Xÿÿ| ÿÿ¤ øÿÿø XÿÿX ؗÿÿ XÿÿØ șÿÿ ÿÿà 8¡ÿÿ آÿÿX ø¬ÿÿ¤ è¾ÿÿ ãÿÿh hãÿÿ| ãÿÿ zR x $ ¨gÿÿà FJ w ?:*3$" D `lÿÿ \ XlÿÿÐ t ÿÿE <ÿÿk ÿÿW ° äÿÿ Ä ðÿÿw Ø \ÿÿ* Ha ð tÿÿ < ÿÿ¦ BEB D(D0q
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