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4 w w ª'm __cxa_finalize __cxa_atexit __register_atfork PyInit__pcg64 PyModuleDef_Init PyThreadState_Get PyInterpreterState_GetID PyExc_ImportError PyErr_SetString PyObject_GetAttrString PyModule_NewObject _Py_Dealloc PyModule_GetDict PyDict_SetItemString _Py_NoneStruct PyExc_AttributeError PyErr_ExceptionMatches PyErr_Clear PyExc_RuntimeError PyImport_AddModule PyObject_SetAttrString Py_Version PyOS_snprintf PyErr_WarnEx PyTuple_New PyBytes_FromStringAndSize PyUnicode_FromStringAndSize PyObject_Hash PyUnicode_InternFromString PyUnicode_Decode PyLong_FromLong PyLong_FromString PyImport_ImportModule PyCapsule_Type PyCapsule_GetPointer PyErr_Format PyErr_Occurred PyObject_SetAttr PyImport_GetModuleDict PyDict_GetItemString PyObject_GenericGetAttr _PyObject_GenericGetAttrWithDict PyDict_SetItem PyList_New PyDict_New PyExc_NameError PyObject_GetAttr PyTuple_Pack PyCapsule_New PyCapsule_IsValid PyModule_GetName PyExc_TypeError PyCapsule_GetName PyImport_GetModule _Py_TrueStruct _Py_FalseStruct PyObject_IsTrue PyImport_ImportModuleLevelObject _PyThreadState_UncheckedGet _PyObject_GetDictPtr _PyDict_GetItem_KnownHash PyObject_Not PyUnicode_FromFormat PyUnicode_AsUTF8 PyCode_NewEmpty PyMem_Realloc PyFrame_New PyTraceBack_Here PyException_SetTraceback PyMem_Malloc PyBaseObject_Type PyErr_GivenExceptionMatches PyExc_ValueError PyLong_Type PyNumber_Long PyNumber_Multiply PyMethod_Type PyGC_Disable PyType_Ready PyGC_Enable malloc PyObject_GetItem free _PyType_Lookup PyDict_DelItem PyType_Modified PyCFunction_Type PyType_IsSubtype PyVectorcall_Function PyObject_VectorcallDict Py_EnterRecursiveCall Py_LeaveRecursiveCall PyObject_Call PyExc_SystemError PyDict_Size PyNumber_FloorDivide PyNumber_Remainder PyUnicode_Type PyObject_RichCompare memcmp PyDict_Next PyUnicode_Compare PyList_Type PyLong_FromSsize_t PyObject_SetItem PyObject_IsSubclass PyErr_SetObject PyNumber_Add PyExc_NotImplementedError PyDict_Type PyTuple_Type PyDict_GetItemWithError PyExc_KeyError PyLong_AsLong PyExc_OverflowError PyObject_RichCompareBool PyLong_AsUnsignedLong PyExc_DeprecationWarning PyErr_WarnFormat libc.so LIBC libpython3.12.so P} P} X} @s `} s È < àÂ È è à à s (à v `à ZC øà tC Ä ¹ Ä @¹ 0Ä Æ @Ä 0Ç pÄ p¹ Ä Á Å Ö+ Å ×. Å ý ¨Å Ðý ÐÅ Ç àÅ È Æ þ Æ Æ J- Æ ÐÁ ¨Æ àP °Æ BS ¸Æ `Ç ÈÆ PS ÐÆ X ØÆ Ï ðÆ ÀX øÆ Ð 0Ç ÔX 8Ç 0Û @Ç ðå HÇ ÈA Ç J- Ç À Ç ðX Ç BS ¨Ç P ¸Ç `[ ÀÇ X ÈÇ p àÇ ÀX èÇ È ÔX (È P 0È 8È ÈA Ø~ à~ è~ ð~ ø~ ! ( - 3 6 ( 7 0 F 8 H @ I H L P V X ] ` a h f p l x m n p r u ¸ À È Ð Ø à è ð ø
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PCG64DXSM(seed=None)
BitGenerator for the PCG-64 DXSM pseudo-random number generator.
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
-----
PCG-64 DXSM is a 128-bit implementation of O'Neill's permutation congruential
generator ([1]_, [2]_). PCG-64 DXSM has a period of :math:`2^{128}` and supports
advancing an arbitrary number of steps as well as :math:`2^{127}` streams.
The specific member of the PCG family that we use is PCG CM DXSM 128/64. It
differs from ``PCG64`` in that it uses the stronger DXSM output function,
a 64-bit "cheap multiplier" in the LCG, and outputs from the state before
advancing it rather than advance-then-output.
``PCG64DXSM`` 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.
Supports the method :meth:`advance` to advance the RNG an arbitrary number of
steps. The state of the PCG-64 DXSM RNG is represented by 2 128-bit unsigned
integers.
**State and Seeding**
The ``PCG64DXSM`` state vector consists of 2 unsigned 128-bit values,
which are represented externally as Python ints. One is the state of the
PRNG, which is advanced by a linear congruential generator (LCG). The
second is a fixed odd increment used in the LCG.
The input seed is processed by `SeedSequence` to generate both values. The
increment is not independently settable.
**Parallel Features**
The preferred way to use a BitGenerator in parallel applications is to use
the `SeedSequence.spawn` method to obtain entropy values, and to use these
to generate new BitGenerators:
>>> from numpy.random import Generator, PCG64DXSM, SeedSequence
>>> sg = SeedSequence(1234)
>>> rg = [Generator(PCG64DXSM(s)) for s in sg.spawn(10)]
**Compatibility Guarantee**
``PCG64DXSM`` makes a guarantee that a fixed seed will always produce
the same random integer stream.
References
----------
.. [1] `"PCG, A Family of Better Random Number Generators"
<http://www.pcg-random.org/>`_
.. [2] O'Neill, Melissa E. `"PCG: A Family of Simple Fast Space-Efficient
Statistically Good Algorithms for Random Number Generation"
<https://www.cs.hmc.edu/tr/hmc-cs-2014-0905.pdf>`_
__loader__ numpy.random._pcg64.PCG64DXSM.state.__set__ double PyObject *(PyObject *, PyObject *) numpy.random._pcg64.PCG64.__init__ flatiter _pcg64.pyx int numpy.random._pcg64.PCG64DXSM.jumped number C variable %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s) %s (%s:%d) cython_runtime %.200s.%.200s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd from PyObject __path__ module compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%x invalid vtable found for imported type character ufunc BitGenerator numpy.random._pcg64.PCG64.jumped numpy.random._pcg64.PCG64.advance Unable to initialize pickling for %.200s _pcg64 origin numpy.random._pcg64 compile time Python version %d.%d of module '%.100s' %s runtime version %d.%d numpy.random._pcg64.PCG64.state.__get__ can't convert negative value to uint32_t _ARRAY_API is not PyCapsule object instance exception may not have a separate value uint64_t %.200s.%.200s is not a type object numpy.random._pcg64.PCG64.jump_inplace numpy.random._pcg64.PCG64.__reduce_cython__ calling %R should have returned an instance of BaseException, not %R numpy/random/_pcg64.cpython-312.so.p/numpy/random/_pcg64.pyx.c name at least value too large to convert to uint32_t numpy.random._pcg64.PCG64DXSM.__setstate_cython__ unsignedinteger MAXSIZE builtins 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 FATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtime value too large to convert to int numpy.random._pcg64.PCG64DXSM.state.__get__ broadcast %.200s does not export expected C variable %.200s init numpy.random._pcg64 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). 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
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__ while calling a Python object numpy.random._pcg64.PCG64
PCG64(seed=None)
BitGenerator for the PCG-64 pseudo-random number generator.
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
-----
PCG-64 is a 128-bit implementation of O'Neill's permutation congruential
generator ([1]_, [2]_). PCG-64 has a period of :math:`2^{128}` and supports
advancing an arbitrary number of steps as well as :math:`2^{127}` streams.
The specific member of the PCG family that we use is PCG XSL RR 128/64
as described in the paper ([2]_).
``PCG64`` 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.
Supports the method :meth:`advance` to advance the RNG an arbitrary number of
steps. The state of the PCG-64 RNG is represented by 2 128-bit unsigned
integers.
**State and Seeding**
The ``PCG64`` state vector consists of 2 unsigned 128-bit values,
which are represented externally as Python ints. One is the state of the
PRNG, which is advanced by a linear congruential generator (LCG). The
second is a fixed odd increment used in the LCG.
The input seed is processed by `SeedSequence` to generate both values. The
increment is not independently settable.
**Parallel Features**
The preferred way to use a BitGenerator in parallel applications is to use
the `SeedSequence.spawn` method to obtain entropy values, and to use these
to generate new BitGenerators:
>>> from numpy.random import Generator, PCG64, SeedSequence
>>> sg = SeedSequence(1234)
>>> rg = [Generator(PCG64(s)) for s in sg.spawn(10)]
**Compatibility Guarantee**
``PCG64`` makes a guarantee that a fixed seed will always produce
the same random integer stream.
References
----------
.. [1] `"PCG, A Family of Better Random Number Generators"
<http://www.pcg-random.org/>`_
.. [2] O'Neill, Melissa E. `"PCG: A Family of Simple Fast Space-Efficient
Statistically Good Algorithms for Random Number Generation"
<https://www.cs.hmc.edu/tr/hmc-cs-2014-0905.pdf>`_
%s() got an unexpected keyword argument '%U' raise: exception class must be a subclass of BaseException __del__ Cannot convert %.200s to %.200s signedinteger inexact generic __pyx_capi__ ImportError PCG64 PCG64DXSM TypeError ValueError * ? __all__ bit_generator __class__ cline_in_traceback delta disable empty enable format gc generate_state get __getstate__ has_uint32 __import__ inc _initializing isenabled jumps __main__ __name__ np numpy.core.multiarray failed to import numpy.core.umath failed to import __pyx_state __pyx_vtable__ __reduce__ __reduce_ex__ seed self._bitgen,self.rng_state cannot be converted to a Python object for pickling __setstate__ __spec__ state must be a dict state must be for a {0} RNG __test__ uint64 uinteger
jumped(jumps=1)
Returns a new bit generator with the state jumped.
Jumps the state as-if jumps * 210306068529402873165736369884012333109
random numbers have been generated.
Parameters
----------
jumps : integer, positive
Number of times to jump the state of the bit generator returned
Returns
-------
bit_generator : PCG64
New instance of generator jumped iter times
Notes
-----
The step size is phi-1 when multiplied by 2**128 where phi is the
golden ratio.
advance
advance(delta)
Advance the underlying RNG as-if delta draws have occurred.
Parameters
----------
delta : integer, positive
Number of draws to advance the RNG. Must be less than the
size state variable in the underlying RNG.
Returns
-------
self : PCG64
RNG advanced delta steps
Notes
-----
Advancing a RNG updates the underlying RNG state as-if a given
number of calls to the underlying RNG have been made. In general
there is not a one-to-one relationship between the number output
random values from a particular distribution and the number of
draws from the core RNG. This occurs for two reasons:
* The random values are simulated using a rejection-based method
and so, on average, more than one value from the underlying
RNG is required to generate an single draw.
* The number of bits required to generate a simulated value
differs from the number of bits generated by the underlying
RNG. For example, two 16-bit integer values can be simulated
from a single draw of a 32-bit RNG.
Advancing the RNG state resets any pre-computed random numbers.
This is required to ensure exact reproducibility.
__reduce_cython__ __setstate_cython__ state __init__
jumped(jumps=1)
Returns a new bit generator with the state jumped.
Jumps the state as-if jumps * 210306068529402873165736369884012333109
random numbers have been generated.
Parameters
----------
jumps : integer, positive
Number of times to jump the state of the bit generator returned
Returns
-------
bit_generator : PCG64DXSM
New instance of generator jumped iter times
Notes
-----
The step size is phi-1 when multiplied by 2**128 where phi is the
golden ratio.
advance(delta)
Advance the underlying RNG as-if delta draws have occurred.
Parameters
----------
delta : integer, positive
Number of draws to advance the RNG. Must be less than the
size state variable in the underlying RNG.
Returns
-------
self : PCG64
RNG advanced delta steps
Notes
-----
Advancing a RNG updates the underlying RNG state as-if a given
number of calls to the underlying RNG have been made. In general
there is not a one-to-one relationship between the number output
random values from a particular distribution and the number of
draws from the core RNG. This occurs for two reasons:
* The random values are simulated using a rejection-based method
and so, on average, more than one value from the underlying
RNG is required to generate an single draw.
* The number of bits required to generate a simulated value
differs from the number of bits generated by the underlying
RNG. For example, two 16-bit integer values can be simulated
from a single draw of a 32-bit RNG.
Advancing the RNG state resets any pre-computed random numbers.
This is required to ensure exact reproducibility.
numpy dtype ; Q h ° x Ä Ø ì ¨ È Ø ( è < È x H/ Ô h/ è H0 H3 D 7 p H8 È9 ä < $ èB hC ¬ ¸C Ì ØD ð ¸E ( F < ØF P H (H ´ ÈJ ÈK 8 ÈN XS Ð xS ä V 0 ¸W XX à X ô ¸X X` ` x` x È` a ¨f ì Èn 8
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