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éxÿÿÿh énÿÿÿh< édÿÿÿhO éZÿÿÿhb éPÿÿÿh éFÿÿÿh é<ÿÿÿh¹ é2ÿÿÿhÐ é(ÿÿÿhñ é ÿÿÿh éÿÿÿh é
ÿÿÿh6 é ÿÿÿhN éöþÿÿhc éìþÿÿh| éâþÿÿh éØþÿÿh¸ éÎþÿÿhÙ éÄþÿÿhô éºþÿÿh é°þÿÿh é¦þÿÿh1 éþÿÿhL éþÿÿhg éþÿÿh é~þÿÿh¤ étþÿÿhÍ éjþÿÿhî é`þÿÿh éVþÿÿh éLþÿÿh. éBþÿÿhF é8þÿÿh\ é.þÿÿhu é$þÿÿh éþÿÿh« éþÿÿhÇ éþÿÿhâ éüýÿÿhü éòýÿÿh éèýÿÿh$ éÞýÿÿh: éÔýÿÿhO éÊýÿÿhh éÀýÿÿh é¶ýÿÿh é¬ýÿÿhµ é¢ýÿÿhÊ éýÿÿhß éýÿÿhû éýÿÿh ézýÿÿh@ épýÿÿhW éfýÿÿhm é\ýÿÿh éRýÿÿh éHýÿÿh³ é>ýÿÿhÝ é4ýÿÿhü é*ýÿÿh é ýÿÿh* éýÿÿhB é ýÿÿhb éýÿÿh| éøüÿÿh éîüÿÿh± éäüÿÿhÐ éÚüÿÿhë éÐüÿÿh éÆüÿÿh é¼üÿÿh3 é²üÿÿhO é¨üÿÿhk éüÿÿh éüÿÿh éüÿÿh° éüÿÿhÆ évüÿÿhã élüÿÿh ébüÿÿh éXüÿÿh< éNüÿÿhU éDüÿÿhk é:üÿÿh é0üÿÿh§ é&üÿÿhÀ é üÿÿhÚ éüÿÿhó éüÿÿh
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éðúÿÿh
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é úÿÿh×
éúÿÿhæ
éúÿÿhõ
éúÿÿ
BitGenerator base class and SeedSequence used to seed the BitGenerators.
SeedSequence is derived from Melissa E. O'Neill's C++11 `std::seed_seq`
implementation, as it has a lot of nice properties that we want.
https://gist.github.com/imneme/540829265469e673d045
https://www.pcg-random.org/posts/developing-a-seed_seq-alternative.html
The MIT License (MIT)
Copyright (c) 2015 Melissa E. O'Neill
Copyright (c) 2019 NumPy Developers
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IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
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LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
numpy.random.bit_generator <stringsource> __reduce__ __module__ __doc__ __name__ __qualname__ __dict__ _is_coroutine [0-9]+ 0x ABC
Abstract base class for seed sequences.
``BitGenerator`` implementations should treat any object that adheres to
this interface as a seed sequence.
See Also
--------
SeedSequence, SeedlessSeedSequence
Abstract base class for seed sequences that can spawn.
AssertionError BitGenerator.__getstate__ BitGenerator.__reduce__ BitGenerator.__setstate__ BitGenerator._benchmark _BitGenerator__bit_generator_ctor BitGenerator is a base class and cannot be instantized BitGenerator.random_raw BitGenerator.spawn Coerce an input to a uint32 array.
If a `uint32` array, pass it through directly.
If a non-negative integer, then break it up into `uint32` words, lowest
bits first.
If a string starting with "0x", then interpret as a hex integer, as above.
If a string of decimal digits, interpret as a decimal integer, as above.
If a sequence of ints or strings, interpret each element as above and
concatenate.
Note that the handling of `int64` or `uint64` arrays are not just
straightforward views as `uint32` arrays. If an element is small enough to
fit into a `uint32`, then it will only take up one `uint32` element in the
output. This is to make sure that the interpretation of a sequence of
integers is the same regardless of numpy's default integer type, which
differs on different platforms.
Parameters
----------
x : int, str, sequence of int or str
Returns
-------
seed_array : uint32 array
Examples
--------
>>> import numpy as np
>>> from numpy.random.bit_generator import _coerce_to_uint32_array
>>> _coerce_to_uint32_array(12345)
array([12345], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array('12345')
array([12345], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array('0x12345')
array([74565], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array([12345, '67890'])
array([12345, 67890], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array(np.array([12345, 67890], dtype=np.uint32))
array([12345, 67890], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array(np.array([12345, 67890], dtype=np.int64))
array([12345, 67890], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array([12345, 0x10deadbeef, 67890, 0xdeadbeef])
array([ 12345, 3735928559, 16, 67890, 3735928559],
dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array(1234567890123456789012345678901234567890)
array([3460238034, 2898026390, 3235640248, 2697535605, 3],
dtype=uint32)
DECIMAL_RE ISeedSequence ISeedSequence.generate_state ISpawnableSeedSequence ISpawnableSeedSequence.spawn ImportError Incompatible checksums (0x%x vs (0xe3b0c44, 0xda39a3e, 0xd41d8cd) = ()) Incompatible checksums (0x%x vs (0x3eaa222, 0xc464c19, 0xf88304a) = (entropy, n_children_spawned, pool, pool_size, spawn_key)) Lock NotImplementedError Not implemented in base BitGenerator PickleError SeedSequence SeedSequence.__reduce_cython__ SeedSequence.__setstate_cython__ SeedSequence expects int or sequence of ints for entropy not {} SeedSequence.generate_state SeedSequence.spawn SeedlessSeedSequence SeedlessSeedSequence.__reduce_cython__ SeedlessSeedSequence.__setstate_cython__ SeedlessSeedSequence.generate_state SeedlessSeedSequence.spawn SeedlessSequence The size of the entropy pool should be at least The underlying SeedSequence does not implement spawning. TypeError /Users/appveyor/projects/mobile-forge/build/cp312/numpy/2.2.2/numpy/random/bit_generator.pyx ValueError , )
. * ? ( abc abstractmethod __all__ arr array astype asyncio.coroutines base __bit_generator_ctor cline_in_traceback cnt _coerce_to_uint32_array (line 81) compile concatenate copy cycle data_val _dict disable enable entropy= errstate expected non-negative integer format gc hash_const i i_dst ignore __import__ __init_subclass__ _initializing isenabled itertools __main__ match __metaclass__ method __mro_entries__ n n_children n_children_spawned= n_words __new__ np numpy._core.multiarray failed to import numpy._core.umath failed to import only support uint32 or uint64 out_dtype output over _pickle pickle pool_size= __prepare__ __pyx_PickleError __pyx_checksum __pyx_result __pyx_state __pyx_type __pyx_vtable__ randbits range re __reduce_ex__ register secrets seed seed must be integer seedless SeedSequences cannot generate state self seqs __set_name__ size spawn_key= __spec__ src_cycle startswith state_seed_seq subseqs super sys __test__ threading <u4 <u8 uint32 uint64 unrecognized seed string update use_setstate v view x zeros __getstate__ __setstate__ spawn
spawn(n_children)
Create new independent child bit generators.
See :ref:`seedsequence-spawn` for additional notes on spawning
children. Some bit generators also implement ``jumped``
as a different approach for creating independent streams.
.. versionadded:: 1.25.0
Parameters
----------
n_children : int
Returns
-------
child_bit_generators : list of BitGenerators
Raises
------
TypeError
When the underlying SeedSequence does not implement spawning.
See Also
--------
random.Generator.spawn, random.SeedSequence.spawn :
Equivalent method on the generator and seed sequence.
random_raw
random_raw(self, size=None)
Return randoms as generated by the underlying BitGenerator
Parameters
----------
size : int or tuple of ints, optional
Output shape. If the given shape is, e.g., ``(m, n, k)``, then
``m * n * k`` samples are drawn. Default is None, in which case a
single value is returned.
output : bool, optional
Output values. Used for performance testing since the generated
values are not returned.
Returns
-------
out : uint or ndarray
Drawn samples.
Notes
-----
This method directly exposes the raw underlying pseudo-random
number generator. All values are returned as unsigned 64-bit
values irrespective of the number of bits produced by the PRNG.
See the class docstring for the number of bits returned.
_benchmark Used in tests s state BitGenerator 00010203040506070809101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899 generate_state
generate_state(n_words, dtype=np.uint32)
Return the requested number of words for PRNG seeding.
A BitGenerator should call this method in its constructor with
an appropriate `n_words` parameter to properly seed itself.
Parameters
----------
n_words : int
dtype : np.uint32 or np.uint64, optional
The size of each word. This should only be either `uint32` or
`uint64`. Strings (`'uint32'`, `'uint64'`) are fine. Note that
requesting `uint64` will draw twice as many bits as `uint32` for
the same `n_words`. This is a convenience for `BitGenerator`\ s
that express their states as `uint64` arrays.
Returns
-------
state : uint32 or uint64 array, shape=(n_words,)
spawn(n_children)
Spawn a number of child `SeedSequence` s by extending the
`spawn_key`.
See :ref:`seedsequence-spawn` for additional notes on spawning
children.
Parameters
----------
n_children : int
Returns
-------
seqs : list of `SeedSequence` s
See Also
--------
random.Generator.spawn, random.BitGenerator.spawn :
Equivalent method on the generator and bit generator.
__reduce_cython__ __setstate_cython__ entropy spawn_key pool_size n_children_spawned numpy dtype _int_to_uint32_array _coerce_to_uint32_array Coerce an input to a uint32 array.
If a `uint32` array, pass it through directly.
If a non-negative integer, then break it up into `uint32` words, lowest
bits first.
If a string starting with "0x", then interpret as a hex integer, as above.
If a string of decimal digits, interpret as a decimal integer, as above.
If a sequence of ints or strings, interpret each element as above and
concatenate.
Note that the handling of `int64` or `uint64` arrays are not just
straightforward views as `uint32` arrays. If an element is small enough to
fit into a `uint32`, then it will only take up one `uint32` element in the
output. This is to make sure that the interpretation of a sequence of
integers is the same regardless of numpy's default integer type, which
differs on different platforms.
Parameters
----------
x : int, str, sequence of int or str
Returns
-------
seed_array : uint32 array
Examples
--------
>>> import numpy as np
>>> from numpy.random.bit_generator import _coerce_to_uint32_array
>>> _coerce_to_uint32_array(12345)
array([12345], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array('12345')
array([12345], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array('0x12345')
array([74565], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array([12345, '67890'])
array([12345, 67890], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array(np.array([12345, 67890], dtype=np.uint32))
array([12345, 67890], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array(np.array([12345, 67890], dtype=np.int64))
array([12345, 67890], dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array([12345, 0x10deadbeef, 67890, 0xdeadbeef])
array([ 12345, 3735928559, 16, 67890, 3735928559],
dtype=uint32)
>>> _coerce_to_uint32_array(1234567890123456789012345678901234567890)
array([3460238034, 2898026390, 3235640248, 2697535605, 3],
dtype=uint32)
generate_state(n_words, dtype=np.uint32)
Return the requested number of words for PRNG seeding.
A BitGenerator should call this method in its constructor with
an appropriate `n_words` parameter to properly seed itself.
Parameters
----------
n_words : int
dtype : np.uint32 or np.uint64, optional
The size of each word. This should only be either `uint32` or
`uint64`. Strings (`'uint32'`, `'uint64'`) are fine. Note that
requesting `uint64` will draw twice as many bits as `uint32` for
the same `n_words`. This is a convenience for `BitGenerator`\ s that
express their states as `uint64` arrays.
Returns
-------
state : uint32 or uint64 array, shape=(n_words,)
spawn(n_children)
Spawn a number of child `SeedSequence` s by extending the
`spawn_key`.
See :ref:`seedsequence-spawn` for additional notes on spawning
children.
Parameters
----------
n_children : int
Returns
-------
seqs : list of `SeedSequence` s
__pyx_unpickle_SeedlessSeedSequence __pyx_unpickle_SeedSequence bit_generator name loader __loader__ origin __file__ parent __package__ submodule_search_locations __path__ Interpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process. Module 'bit_generator' has already been imported. Re-initialisation is not supported. builtins cython_runtime __builtins__ __orig_bases__ init numpy.random.bit_generator bit_generator.pyx __init__.cython-30.pxd bit_generator.pxd compile time Python version %d.%d of module '%.100s' %s runtime version %d.%d does not match _cython_3_0_12 Shared Cython type %.200s is not a type object Shared Cython type %.200s has the wrong size, try recompiling _cython_3_0_12.cython_function_or_method <cyfunction %U at %p> unbound method %.200S() needs an argument keywords must be strings %.200s() takes no arguments (%zd given) %.200s() takes exactly one argument (%zd given) Bad call flags for CyFunction %.200s() takes no keyword arguments func_doc func_name func_dict func_globals __globals__ func_closure __closure__ func_code __code__ func_defaults __defaults__ __kwdefaults__ __annotations__ __name__ must be set to a string object __qualname__ must be set to a string object function's dictionary may not be deleted setting function's dictionary to a non-dict __defaults__ must be set to a tuple object changes to cyfunction.__defaults__ will not currently affect the values used in function calls __kwdefaults__ must be set to a dict object changes to cyfunction.__kwdefaults__ will not currently affect the values used in function calls __annotations__ must be set to a dict object 4294967296 __debug__ name '%U' is not defined numpy.random.bit_generator.BitGenerator
BitGenerator(seed=None)
Base Class for generic BitGenerators, which provide a stream
of random bits based on different algorithms. Must be overridden.
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
`~numpy.random.SeedSequence` to derive the initial `BitGenerator` state.
One may also pass in a `SeedSequence` instance.
All integer values must be non-negative.
Attributes
----------
lock : threading.Lock
Lock instance that is shared so that the same BitGenerator can
be used in multiple Generators without corrupting the state. Code that
generates values from a bit generator should hold the bit generator's
lock.
See Also
--------
SeedSequence
at least at most exactly %.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given) %.200s() keywords must be strings %s() got an unexpected keyword argument '%U' numpy.random.bit_generator.BitGenerator.__getstate__ numpy.random.bit_generator.BitGenerator.__setstate__ %s() got multiple values for keyword argument '%U' numpy.random.bit_generator.BitGenerator.__reduce__ numpy.random.bit_generator.BitGenerator.spawn value too large to convert to int int an integer is required __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) instance exception may not have a separate value calling %R should have returned an instance of BaseException, not %R raise: exception class must be a subclass of BaseException numpy.random.bit_generator.BitGenerator.random_raw numpy.random.bit_generator.BitGenerator._benchmark
Get or set the PRNG state
The base BitGenerator.state must be overridden by a subclass
Returns
-------
state : dict
Dictionary containing the information required to describe the
state of the PRNG
seed_seq
Get the seed sequence used to initialize the bit generator.
.. versionadded:: 1.25.0
Returns
-------
seed_seq : ISeedSequence
The SeedSequence object used to initialize the BitGenerator.
This is normally a `np.random.SeedSequence` instance.
ctypes
ctypes interface
Returns
-------
interface : namedtuple
Named tuple containing ctypes wrapper
* state_address - Memory address of the state struct
* state - pointer to the state struct
* next_uint64 - function pointer to produce 64 bit integers
* next_uint32 - function pointer to produce 32 bit integers
* next_double - function pointer to produce doubles
* bitgen - pointer to the bit generator struct
cffi
CFFI interface
Returns
-------
interface : namedtuple
Named tuple containing CFFI wrapper
* state_address - Memory address of the state struct
* state - pointer to the state struct
* next_uint64 - function pointer to produce 64 bit integers
* next_uint32 - function pointer to produce 32 bit integers
* next_double - function pointer to produce doubles
* bitgen - pointer to the bit generator struct
_seed_seq lock _ctypes _cffi capsule numpy.random.bit_generator.BitGenerator.state.__get__ __del__ numpy.random.bit_generator.BitGenerator.state.__set__ numpy.random.bit_generator.BitGenerator.ctypes.__get__ numpy.random.bit_generator.BitGenerator.cffi.__get__ __init__ numpy.random.bit_generator.BitGenerator.__init__ base class '%.200s' is not a heap type 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 numpy.random.bit_generator.SeedSequence.mix_entropy 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) buffer dtype Big-endian buffer not supported on little-endian compiler Buffer acquisition: Expected '{' after 'T' end ' Buffer dtype mismatch, expected %s%s%s but got %s Buffer dtype mismatch, expected '%s' but got %s in '%s.%s' 'bool' 'char' 'signed char' 'unsigned char' 'short' 'unsigned short' 'int' 'unsigned int' 'long' 'unsigned long' 'long long' 'unsigned long long' 'complex float' 'float' 'complex double' 'double' 'complex long double' 'long double' a struct Python object a pointer a string unparsable format string Expected a dimension of size %zu, got %zu Expected %d dimensions, got %d Buffer dtype mismatch; next field is at offset %zd but %zd expected Python does not define a standard format string size for long double ('g').. Unexpected format string character: '%c' 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 ')' Does not understand character buffer dtype format string ('%c') npy_uint32 Out of bounds on buffer access (axis %d) numpy.random.bit_generator.SeedSequence.get_assembled_entropy numpy.random.bit_generator.SeedSequence
SeedSequence(entropy=None, *, spawn_key=(), pool_size=4)
SeedSequence mixes sources of entropy in a reproducible way to set the
initial state for independent and very probably non-overlapping
BitGenerators.
Once the SeedSequence is instantiated, you can call the `generate_state`
method to get an appropriately sized seed. Calling `spawn(n) <spawn>` will
create ``n`` SeedSequences that can be used to seed independent
BitGenerators, i.e. for different threads.
Parameters
----------
entropy : {None, int, sequence[int]}, optional
The entropy for creating a `SeedSequence`.
All integer values must be non-negative.
spawn_key : {(), sequence[int]}, optional
An additional source of entropy based on the position of this
`SeedSequence` in the tree of such objects created with the
`SeedSequence.spawn` method. Typically, only `SeedSequence.spawn` will
set this, and users will not.
pool_size : {int}, optional
Size of the pooled entropy to store. Default is 4 to give a 128-bit
entropy pool. 8 (for 256 bits) is another reasonable choice if working
with larger PRNGs, but there is very little to be gained by selecting
another value.
n_children_spawned : {int}, optional
The number of children already spawned. Only pass this if
reconstructing a `SeedSequence` from a serialized form.
Notes
-----
Best practice for achieving reproducible bit streams is to use
the default ``None`` for the initial entropy, and then use
`SeedSequence.entropy` to log/pickle the `entropy` for reproducibility:
>>> sq1 = np.random.SeedSequence()
>>> sq1.entropy
243799254704924441050048792905230269161 # random
>>> sq2 = np.random.SeedSequence(sq1.entropy)
>>> np.all(sq1.generate_state(10) == sq2.generate_state(10))
True
numpy.random.bit_generator.SeedSequence.__repr__ strings are too large to concat join() result is too long for a Python string __repr__ numpy.random.bit_generator.SeedSequence.generate_state %.200s object is not an iterator value too large to convert to uint32_t can't convert negative value to uint32_t numpy.random.bit_generator.SeedSequence.spawn numpy.random.bit_generator.SeedSequence.__reduce_cython__ numpy.random.bit_generator.SeedSequence.__setstate_cython__ tuple Expected %s, got %.200s 'NoneType' object is not subscriptable object of type 'NoneType' has no len() numpy.random.bit_generator.__pyx_unpickle_SeedSequence__set_state hasattr(): attribute name must be string pool numpy.random.bit_generator.SeedSequence.state.__get__ numpy.random.bit_generator.SeedSequence.pool_size.__get__ numpy.random.bit_generator.SeedSequence.n_children_spawned.__get__ numpy.random.bit_generator.SeedSequence.__init__ Missing type object Cannot convert %.200s to %.200s multiple bases have vtable conflict: '%.200s' and '%.200s' invalid vtable found for imported type Unable to initialize pickling for %.200s numpy.random.bit_generator.SeedlessSequence numpy.random.bit_generator.SeedlessSeedSequence
A seed sequence for BitGenerators with no need for seed state.
See Also
--------
SeedSequence, ISeedSequence
numpy.random.bit_generator.SeedlessSeedSequence.generate_state numpy.random.bit_generator.SeedlessSeedSequence.spawn numpy.random.bit_generator.SeedlessSeedSequence.__reduce_cython__ numpy.random.bit_generator.SeedlessSeedSequence.__setstate_cython__ numpy.random.bit_generator.__pyx_unpickle_SeedlessSeedSequence__set_state type flatiter broadcast ndarray generic number integer signedinteger unsignedinteger inexact floating complexfloating flexible character ufunc %.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 numpy.random._common POISSON_LAM_MAX double LEGACY_POISSON_LAM_MAX MAXSIZE uint64_t __pyx_capi__ %.200s does not export expected C variable %.200s C variable %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s) benchmark PyObject *(bitgen_t *, PyObject *, Py_ssize_t, PyObject *) PyObject *(bitgen_t *, PyObject *, PyObject *, PyObject *) prepare_cffi PyObject *(bitgen_t *) prepare_ctypes %.200s does not export expected C function %.200s C function %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s) cannot import name %S numpy.import_array numpy._core._multiarray_umath numpy.core._multiarray_umath _ARRAY_API _ARRAY_API is not PyCapsule object _ARRAY_API is NULL pointer module compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%x 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. FATAL: module compiled as unknown endian FATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtime while calling a Python object NULL result without error in PyObject_Call %.200s() needs an argument numpy.random.bit_generator._int_to_uint32_array numpy.random.bit_generator._coerce_to_uint32_array __mro_entries__ must return a tuple metaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all its bases numpy.random.bit_generator.ISeedSequence.generate_state numpy.random.bit_generator.__defaults__ numpy.random.bit_generator.ISpawnableSeedSequence.spawn numpy.random.bit_generator.__pyx_unpickle_SeedlessSeedSequence numpy.random.bit_generator.__pyx_unpickle_SeedSequence %s (%s:%d) numpy/random/bit_generator.cpython-312-iphonesimulator.so.p/numpy/random/bit_generator.pyx.c 4 4 ÑX ! a ! X X p
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