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Buffer dtype mismatch; next field is at offset %zd but %zd expected Does not understand character buffer dtype format string ('%c') 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 ')' Cannot convert %.200s to %.200s __%s__ returned non-%s (type %.200s) object of type 'NoneType' has no len() sklearn.utils.murmurhash.murmurhash3_bytes_s32 sklearn.utils.murmurhash.murmurhash3_bytes_u32 %s.%s size changed, may indicate binary incompatibility %s.%s has the wrong size, try recompiling Argument '%s' has incorrect type (expected %s, got %s) %s() got an unexpected keyword argument '%s' %s() got multiple values for keyword argument '%s' can't convert negative value to unsigned int value too large to convert to unsigned int value too large to convert to int sklearn.utils.murmurhash.murmurhash3_int_s32 raise: arg 3 must be a traceback or None instance exception may not have a separate value raise: exception class must be a subclass of BaseException sklearn.utils.murmurhash.murmurhash3_int_u32 'NoneType' object is not iterable too many values to unpack (expected %zd) need more than %zd value%s to unpack '%100s' does not have the buffer interface 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) sklearn.utils.murmurhash.murmurhash3_bytes_array_s32 sklearn.utils.murmurhash.murmurhash3_bytes_array_u32 value too large to convert to signed int sklearn.utils.murmurhash.murmurhash3_32 compiletime version %s of module '%.100s' does not match runtime version %s __pyx_t_5numpy_int32_t (int, unsigned int, int __pyx_skip_dispatch) __pyx_t_5numpy_uint32_t (PyObject *, unsigned int, int __pyx_skip_dispatch) __pyx_t_5numpy_int32_t (PyObject *, unsigned int, int __pyx_skip_dispatch) numpy.core.multiarray failed to import _ARRAY_API is not PyCObject 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 __pyx_t_5numpy_uint32_t (int, unsigned int, int __pyx_skip_dispatch) ùäÿÿåÿÿåÿÿåÿÿÉäÿÿåÿÿ¥åÿÿ¬åÿÿäÿÿµåÿÿ¼åÿÿoåÿÿhäÿÿNäÿÿvåÿÿÅåÿÿeçÿÿ³çÿÿ·çÿÿ¾çÿÿÅçÿÿÌçÿÿÕçÿÿÜçÿÿòæÿÿåçÿÿìçÿÿõçÿÿüçÿÿèÿÿæÿÿ èÿÿ;l , ð7ÿÿ <ÿÿ8 <ÿÿh Á=ÿÿ M>ÿÿà Aÿÿ° CÿÿÈ Cÿÿ Dÿÿ ÀDÿÿH 0Eÿÿh Eÿÿ ÐEÿÿ¸ Fÿÿ ÐFÿÿ Gÿÿ0 PHÿÿ °Kÿÿ ÐQÿÿ PRÿÿ¸ ÀWÿÿø @Xÿÿ( ÀXÿÿX Zÿÿ¨ P[ÿÿ0 @_ÿÿ °bÿÿÐ fÿÿ ÀhÿÿX °lÿÿ¨ ÿÿø Pÿÿ` ÿÿ° ¤ÿÿ
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The underlying implementation is MurmurHash3_x86_32 generating low
latency 32bits hash suitable for implementing lookup tables, Bloom
filters, count min sketch or feature hashing.
Parameters
----------
key: int32, bytes, unicode or ndarray with dtype int32
the physical object to hash
seed: int, optional default is 0
integer seed for the hashing algorithm.
positive: boolean, optional default is False
True: the results is casted to an unsigned int
from 0 to 2 ** 32 - 1
False: the results is casted to a signed int
from -(2 ** 31) to 2 ** 31 - 1
Compute 32bit murmurhash3 hashes of a key int array at seed. Compute 32bit murmurhash3 hashes of a key int array at seed. Compute the 32bit murmurhash3 of a bytes key at seed. Compute the 32bit murmurhash3 of a bytes key at seed. Compute the 32bit murmurhash3 of a int key at seed. Compute the 32bit murmurhash3 of a int key at seed. murmurhash3_32 RuntimeError ValueError TypeError positive __test__ __main__ reshape uint32 encode zeros shape ravel range numpy int32 dtype size seed key np Zg Zf Zd q l i h g f d b Q O L I H B sklearn.utils.murmurhash /scratch/apps/src/scikit-learn/sklearn/utils/murmurhash.pyx Cython wrapper for MurmurHash3 non-cryptographic hash function
MurmurHash is an extensively tested and very fast hash function that has
good distribution properties suitable for machine learning use cases
such as feature hashing and random projections.
The original C++ code by Austin Appleby is released the public domain
and can be found here:
https://code.google.com/p/smhasher/
Format string allocated too short. Format string allocated too short, see comment in numpy.pxd unknown dtype code in numpy.pxd (%d) Non-native byte order not supported ndarray is not Fortran contiguous ndarray is not C contiguous key %r with type %s is not supported. Explicit conversion to bytes is required key.dtype should be int32, got %s utf-8 ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ°! p! °! p! °! p! °! p! °! p! °! p! °! p! ! H!
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