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×ˏ³ïr6Ï<ùýôÙÏç¿>üÅ × <numpy.random._sfc64.SFC64 exactly name '%U' is not defined Missing type object _cython_3_2_4._common_types_metatype __setstate_cython__ dtype SeedSequence __name__ must be set to a string object %s() got multiple values for keyword argument '%U' __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. ndarray does not match numpy.core._multiarray_umath Shared Cython type %.200s has the wrong size, try recompiling %.200s() %s flexible _sfc64 Failed to import '%.20s.decompress' - cannot initialise module strings. String compression was configured with the C macro 'CYTHON_COMPRESS_STRINGS=%d'. %.200s() keywords must be strings complexfloating zlib __qualname__ multiple bases have vtable conflict: '%.200s' and '%.200s' integer loader __package__ init numpy.random._sfc64 <stringsource> module was compiled against NumPy C-API version 0x%x (NumPy 1.20) but the running NumPy has C-API version 0x%x. Check the section C-API incompatibility at the Troubleshooting ImportError section at https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html#c-api-incompatibility for indications on how to solve this problem. __vectorcalloffset__ func_doc __dict__ at most %.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given) floating variable numpy._core._multiarray_umath _ARRAY_API is NULL pointer assignment an integer is required state numpy.random._sfc64.SFC64.state.__get__ _ARRAY_API FATAL: module compiled as unknown endian s numpy.random._sfc64.SFC64.__setstate_cython__ SeedlessSequence takes no arguments __weaklistoffset__ func_closure needs an argument __file__ parent submodule_search_locations numpy.random._sfc64 %.200s() %s (%zd given) func_dict __reduce_cython__ NULL result without error in PyObject_Call __loader__ _cython_3_2_4.cython_function_or_method func_name __globals__ C %.8s %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s) __name__ numpy.random._sfc64.SFC64.state.__set__ flatiter __defaults__ changes to cyfunction.__kwdefaults__ will not currently affect the values used in function calls numpy.random._sfc64.SFC64.__reduce_cython__ Module '_sfc64' has already been imported. Re-initialisation is not supported. number cython_runtime takes no keyword arguments %.200s.%.200s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd from PyObject __init__ __path__ module compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%x invalid vtable found for imported type character ufunc Shared Cython type %.200s is not a type object __code__ __kwdefaults__ must be set to a dict object BitGenerator Unable to initialize pickling for %.200s origin compile time Python version %d.%d of module '%.100s' %s runtime version %d.%d __int__ returned non-int (type %.200s) can't convert negative value to uint32_t _ARRAY_API is not PyCapsule object _is_coroutine instance exception may not have a separate value numpy _cython_3_2_4 func_globals func_code %.200s.%.200s is not a type object calling %R should have returned an instance of BaseException, not %R '%.200s' object does not support slice %.10s name takes exactly one argument __reduce__ __closure__ __qualname__ must be set to a string object at least value too large to convert to uint32_t unsignedinteger %.200s does not export expected C %.8s %.200s builtins numpy/random/_sfc64.pyx func_defaults __defaults__ must be set to a tuple object extension type '%.200s' has no __dict__ slot, but base type '%.200s' has: either add 'cdef dict __dict__' to the extension type or add '__slots__ = [...]' to the base type type decompress FATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtime unbound method %.200S() needs an argument __annotations__ must be set to a dict object value too large to convert to int broadcast numpy.core.multiarray failed to import (auto-generated because you didn't call 'numpy.import_array()' after cimporting numpy; use '<void>numpy._import_array' to disable if you are certain you don't need it). __doc__ changes to cyfunction.__defaults__ will not currently affect the values used in function calls numpy.random.bit_generator
Get or set the PRNG state
Returns
-------
state : dict
Dictionary containing the information required to describe the
state of the PRNG
numpy.random._sfc64.SFC64.__init__ base class '%.200s' is not a heap type numpy.random._common Interpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process. __builtins__ __module__ <cyfunction %U at %p> __kwdefaults__ %s() got an unexpected keyword argument '%U' raise: exception class must be a subclass of BaseException while calling a Python object __del__ Bad call flags for CyFunction Cannot convert %.200s to %.200s signedinteger inexact keywords must be strings __annotations__
SFC64(seed=None)
BitGenerator for Chris Doty-Humphrey's Small Fast Chaotic PRNG.
Parameters
----------
seed : {None, int, array_like[ints], SeedSequence}, 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 a `SeedSequence` instance.
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"
<https://pracrand.sourceforge.net/RNG_engines.txt>`_
.. [2] `"Random Invertible Mapping Statistics"
<https://www.pcg-random.org/posts/random-invertible-mapping-statistics.html>`_
generic __pyx_capi__ ;ì \ ( 8 0 H D X X x l x Ô (" 8 H" L (# t È- À 2 ì 5 8 Ø6 x ¸7 89 à h= D ? Ø? ¨ x@ ä @ ø ¸@ Ø@ ( B øB Ô E ø (E ¨F l HI ¼ hI Ð ÈI ø (J hJ 0 ØJ T øJ h hK K ¨K ´ ÈK È L è ÈL (
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