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ðúïæïÈï´ïðõ ïT¨€T¨€«€ «€ «€€0€ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿnumpy.core._multiarray_umath_ARRAY_API_ARRAY_API not found_ARRAY_API is not PyCapsule object_ARRAY_API is NULL pointermodule compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%xmodule compiled against API version 0x%x but this version of numpy is 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 endianFATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtimenumpy\random\_mt19937.c_mt19937.pyxstringsource__init__.pxdtype.pxdbit_generator.pxd__init__numpy.random._mt19937.MT19937.__init__numpy.random._mt19937.MT19937._legacy_seedingnumpy.random._mt19937.MT19937.jump_inplacejumpednumpy.random._mt19937.MT19937.jumpednumpy.random._mt19937.MT19937.state.__get__numpy.random._mt19937.MT19937.state.__set__numpy.random._mt19937.MT19937.__reduce_cython__numpy.random._mt19937.MT19937.__setstate_cython__numpy.import_array__del___legacy_seeding__reduce_cython____setstate_cython__state
        Get or set the PRNG state
 
        Returns
        -------
        state : dict
            Dictionary containing the information required to describe the
            state of the PRNG
        numpy.random._mt19937.MT19937
    MT19937(seed=None)
 
    Container for the Mersenne Twister 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.
 
    Attributes
    ----------
    lock: threading.Lock
        Lock instance that is shared so that the same bit git generator 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.
 
    Notes
    -----
    ``MT19937`` provides a capsule containing function pointers that produce
    doubles, and unsigned 32 and 64- bit integers [1]_. These are not
    directly consumable in Python and must be consumed by a ``Generator``
    or similar object that supports low-level access.
 
    The Python stdlib module "random" also contains a Mersenne Twister
    pseudo-random number generator.
 
    **State and Seeding**
 
    The ``MT19937`` state vector consists of a 624-element array of
    32-bit unsigned integers plus a single integer value between 0 and 624
    that indexes the current position within the main array.
 
    The input seed is processed by `SeedSequence` to fill the whole state. The
    first element is reset such that only its most significant bit is set.
 
    **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, MT19937, SeedSequence
    >>> sg = SeedSequence(1234)
    >>> rg = [Generator(MT19937(s)) for s in sg.spawn(10)]
 
    Another method is to use `MT19937.jumped` which advances the state as-if
    :math:`2^{128}` random numbers have been generated ([1]_, [2]_). This
    allows the original sequence to be split so that distinct segments can be
    used in each worker process. All generators should be chained to ensure
    that the segments come from the same sequence.
 
    >>> from numpy.random import Generator, MT19937, SeedSequence
    >>> sg = SeedSequence(1234)
    >>> bit_generator = MT19937(sg)
    >>> rg = []
    >>> for _ in range(10):
    ...    rg.append(Generator(bit_generator))
    ...    # Chain the BitGenerators
    ...    bit_generator = bit_generator.jumped()
 
    **Compatibility Guarantee**
 
    ``MT19937`` makes a guarantee that a fixed seed will always produce
    the same random integer stream.
 
    References
    ----------
    .. [1] Hiroshi Haramoto, Makoto Matsumoto, and Pierre L'Ecuyer, "A Fast
        Jump Ahead Algorithm for Linear Recurrences in a Polynomial Space",
        Sequences and Their Applications - SETA, 290--298, 2008.
    .. [2] Hiroshi Haramoto, Makoto Matsumoto, Takuji Nishimura, François
        Panneton, Pierre L'Ecuyer, "Efficient Jump Ahead for F2-Linear
        Random Number Generators", INFORMS JOURNAL ON COMPUTING, Vol. 20,
        No. 3, Summer 2008, pp. 385-390.
 
    _mt199374294967295numpy.random.bit_generatorBitGeneratorbuiltinstypenumpydtypeflatiterbroadcastndarraygenericnumberintegersignedintegerunsignedintegerinexactfloatingcomplexfloatingflexiblecharacterufuncSeedSequenceSeedlessSequenceInterpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process.name__loader__loader__file__origin__package__parent__path__submodule_search_locationsModule '_mt19937' has already been imported. Re-initialisation is not supported.cython_runtime__builtins__numpy.random._mt19937init numpy.random._mt19937name '%U' is not defined%s() got multiple values for keyword argument '%U'%.200s() keywords must be strings%s() got an unexpected keyword argument '%U'at leastat mosts%.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given) while calling a Python objectNULL result without error in PyObject_Callhasattr(): attribute name must be stringcalling %R should have returned an instance of BaseException, not %Rraise: exception class must be a subclass of BaseExceptionMissing type objectCannot convert %.200s to %.200s%.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 PyObjectUnable to initialize pickling for %sinvalid vtable found for imported type%s (%s:%d)can't convert negative value to uint32_t%d.%dcompiletime version %s of module '%.100s' does not match runtime version %s__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)intan integer is requiredunsafecline_in_traceback𷀸€¸€ ¸€0¸€jumps__setstate_cython__numpyastypeanyImportErrorget__enter__uint32pos__setstate____main__int64keybit_generatorsafestate is not a legacy MT19937 statenp__reduce_cython__formatCasarraystate must be for a {0} PRNGØ·€ValueErrorrangeMT19937__reduce__state must be a dict__all__zeroscasting__import__ordergenerate_stateSeed must be non-emptysqueezeself._bitgen cannot be converted to a Python object for pickling__name____pyx_vtable__seedsize__test__index__getstate__operatorTypeErrorSeed array must be 1-d__exit__state__init__numpy.core.multiarray failed to import__reduce_ex__Seed must be between 0 and 2**32 - 1__class__numpy.core.umath failed to importdtypec9ÞrĞpµ¶›'ˆåø#¨Y>Ø&Y"»ýçwR‹VçµHÕ(¿¹­°äªIH ƒ‹’>Î9méÓ1a¯èòê    V„T3{LÁƒ|:‰¼½þg‚½¿ÜGQæ}¦âtõþš    M3¸ÊÞÓðXýaU;p„Ø;€\ïB›³a·ß ÓþÖ[>_ÏwaAGéB„Ž«Ï©ŽÀ]X÷Ý`(…›,Ö÷ðü;»²}ã>ÊYæÉiÙ‡Þ s•QHRΔ;hwí¥Ís¼ü¼Vl•;ôޑ´¿Ä8”1˜…¢àjÊÕ®—BFž•\ç†T<%\ECÍØÌµsԂ‚DÍÊșß-F…¾Ö‰µˆR§lò´U˜ëp (=çÌJ&É¡x{ûð•—èîB€̫èQçg…Ì0š;‘^RøÓÒã>¡‰ÛL,}¨j:š^›#2‹‡íؤxwŒ¤fÀJ—UðB‚ Èé€ÞÖ@ Ï¡LΒ(Ç1'„®hA`mî#ݲøÏ¾‡r¬ßQ—6¤È‹ºÙ@XJ‚…¥§íÛ;õ—IºÏ¤ÃoÆÕ)Çò9­hƎM®µ©ò–óˆÅ»aNa,Ñ D³óaûë×.p;ò¦ÜËf·|•3(¾jC¢–ÐÀ oªá¸I¿Ã×I¹E›ÈĤ
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ðúïæïÈï´ïðõ ïPyBaseObject_Type†PyObject_SetAttrÂPyUnicode_InternFromString8PyCFunction_TypeIPyOS_snprintfPyThreadState_GetÛ_Py_CheckRecursionLimit
PyExc_Exception×PyErr_SetObjectQPyCode_NewEmpty¹PyErr_GivenExceptionMatches¹PyLong_AsUnsignedLongÜPyErr_WarnExmPyFunction_Type\PyFrame_NewPyExc_DeprecationWarningPyExc_KeyErrorPyImport_ImportModulePyImport_ImportModuleLevelObject½PyErr_NormalizeException¾PyErr_OccurredÂPyLong_FromSsize_thPyObject_GenericGetAttr5PyTraceBack_Hereb_PyThreadState_UncheckedGet'PyExc_RuntimeError‡PyObject_SetAttrString¿PyLong_FromLonggPyObject_GC_UnTracktPyObject_HashŸPyDict_GetItemWithErroršPyInterpreterState_GetIDPy_GetVersionmPyObject_GetAttrý_Py_NoneStructµPyLong_AsLongLong>PyTuple_NewÃPyLong_FromString¨PyDict_SetItemString©PyDict_SizeÀPyLong_FromLongLong]PyFrame_TypeüPyExc_AttributeErrorØPyErr_SetStringàPyErr_WarnFormatèPyEval_EvalCodeEx9PyExc_ValueErrorÜ_Py_CheckRecursiveCallÆPyLong_FromUnsignedLong¥PyDict_Next¶PyErr_FormatªPyDict_Type‚PyObject_RichCompareBPyTuple_Typeé_Py_FalseStructTPyFloat_TypePyModule_NewObjectöPyMethod_TypeÊPyLong_Type PyExc_OverflowErrorà_Py_Dealloc‰PyImport_GetModuleDictPyModule_GetDict´PyErr_ExceptionMatches?PyCapsule_GetPointer³PyLong_AsLong~PyObject_NotyPyUnicode_AsUTF8µPyUnicode_FromFormatªPyList_New{PyImport_AddModuleLPyType_ReadynPyObject_GetAttrString²PyErr_ClearƒPyObject_RichCompareBoolŠPyUnicode_DecodeCPyException_SetTracebackBPyCapsule_New4_PyObject_GenericGetAttrWithDict§PyDict_SetItem¤PyDict_NewÖPyUnicode_TypeVPyObject_CallFinalizerFromDealloc€_PyDict_GetItem_KnownHash°PyList_TypežPyDict_GetItemStringpPyObject_GetItem÷PyModuleDef_InitfPyObject_GC_Track.PyBytes_FromStringAndSizePyExc_NotImplementedError›PyDict_DelItem'PyNumber_Long„PyUnicode_Compare1PyExc_TypeErroræPyMem_ReallocGPyCapsule_TypezPyObject_IsTruePyExc_NameError?PyTuple_PackÀ_PyUnicode_ReadyáPyMem_MallocPyExc_ImportError
_Py_TrueStruct-PyExc_SystemErrorˆPyObject_SetItemKPyType_Modified,PyNumber_OrêPyEval_EvalFrameEx‹_PyType_Lookup‰PyObject_SizeTPyObject_Call»PyUnicode_FromStringAndSize8_PyObject_GetDictPtrpython38.dllõRtlCaptureContextýRtlLookupFunctionEntryRtlVirtualUnwindæUnhandledExceptionFilter¤SetUnhandledExceptionFilter2GetCurrentProcessÄTerminateProcess¨IsProcessorFeaturePresentpQueryPerformanceCounter3GetCurrentProcessId7GetCurrentThreadId
GetSystemTimeAsFileTime4DisableThreadLibraryCallsŠInitializeSListHead IsDebuggerPresentKERNEL32.dll__C_specific_handler%__std_type_info_destroy_list>memsetVCRUNTIME140.dllcallocfree6_initterm7_initterm_e?_seh_filter_dll_configure_narrow_argv3_initialize_narrow_environment4_initialize_onexit_table"_execute_onexit_table_cexitapi-ms-win-crt-heap-l1-1-0.dllapi-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll;memcmp<memcpyÍ] ÒfÔÿÿ2¢ß-™+ÿÿÿÿ/ ø^€À`€
        _legacy_seeding(seed)
 
        Seed the generator in a backward compatible way. For modern
        applications, creating a new instance is preferable. Calling this
        overrides self._seed_seq
 
        Parameters
        ----------
        seed : {None, int, array_like}
            Random seed initializing the pseudo-random number generator.
            Can be an integer in [0, 2**32-1], array of integers in
            [0, 2**32-1], a `SeedSequence, or ``None``. If `seed`
            is ``None``, then fresh, unpredictable entropy will be pulled from
            the OS.
 
        Raises
        ------
        ValueError
            If seed values are out of range for the PRNG.
        ø¹€À€p€ܸ€P<€0€º€ Q€ º€R€4º€àX€ðX€@º€
        jumped(jumps=1)
 
        Returns a new bit generator with the state jumped
 
        The state of the returned bit generator is jumped as-if
        2**(128 * jumps) random numbers have been generated.
 
        Parameters
        ----------
        jumps : integer, positive
            Number of times to jump the state of the bit generator returned
 
        Returns
        -------
        bit_generator : MT19937
            New instance of generator jumped iter times
 
        Notes
        -----
        The jump step is computed using a modified version of Matsumoto's
        implementation of Horner's method. The step polynomial is precomputed
        to perform 2**128 steps. The jumped state has been verified to match
        the state produced using Matsumoto's original code.
 
        References
        ----------
        .. [1] Matsumoto, M, Generating multiple disjoint streams of
           pseudorandom number sequences.  Accessed on: May 6, 2020.
           http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/MT/JUMP/
        .. [2] Hiroshi Haramoto, Makoto Matsumoto, Takuji Nishimura, François
           Panneton, Pierre L'Ecuyer, "Efficient Jump Ahead for F2-Linear
           Random Number Generators", INFORMS JOURNAL ON COMPUTING, Vol. 20,
           No. 3, Summer 2008, pp. 385-390.
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