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ˆ+Qi?gcnp__all__anygetidxkeyobjpopposval PRNG__exit____func____init____main____name__safeseedself__spec____test____class__dtype__enter__indexint64jumpsnumpyorderrangestatezerosastypeenablejumped__module____reduce__uint32unsafeMT19937asarraycastingdisablesqueeze__getstate__operator__qualname____set_name____setstate__TypeErrorisenabled__pyx_state__reduce_ex__ValueError__pyx_vtable__ImportError_initializing_is_coroutineÐ' qðL    ˜˜J aؐY˜d !ؐ] ! 1àˆq<stringsource>bit_generator__reduce_cython__MT19937.jumpedgenerate_state_legacy_seeding__setstate_cython__asyncio.coroutinescline_in_tracebackstate must be for a state must be a dictnumpy.random._mt19937Seed array must be 1-dSeed must be non-emptyMT19937.__reduce_cython__MT19937._legacy_seedingMT19937.__setstate_cython__numpy/random/_mt19937.pyxSeed must be between 0 and 2**32 - 1€Að.Ø ؐ5˜˜1ؘ< qؘ$˜o¨Q¨aà˜
 $ a u¨Aؘ˜U ! 3 aؘJ d¨!¨5°°1°Aàw˜a˜v Qؘt 8¨1ؘ( &¨¨Øt˜2˜S  u¨C¨t°2°Qؘj¨¨Ø    $ l°!ØØb˜  Ø3f˜C˜qؘ* A Qؐc˜   8¨8°1ؐ3f˜C˜qؘ* A QؐT˜˜3˜g V¨3¨d°"°C°t¸1ؘ* A Qؐc˜   9¨H°J¸fÀAØ% Q a t¨<°|À3ÀiÈ|Ð[\Ð\aÐabØ ˆM˜numpy._core.multiarray failed to importnumpy._core.umath failed to importself._bitgen cannot be converted to a Python object for picklingstate is not a legacy MT19937 state
        _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.
        _legacy_seeding
        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.
        jumped__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.
 
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`Ðê€ ` è€ °è€`¸è€` ê€`Ìé€`Ðë€``ë€`(ê€`hé€
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`à耠   `ð耠   `¤è€ ˜ë€`¼è€`@ê€ `œè€`Àè€`Œé€`造   `ë€`”é€`ë€` ê€
 Üé€`œé€`Äè€`¨ë€`造   `èé€ ` é€    `¨è€`¤é€``î€( ˆî€# 0ì€`Ð쀠Èè€`Pꀠ   `¬é€`Ìè€`Ðè€`°ê€ `àê€``ê€ `´é€`øé€ `pë€`Àê€`,é€`4é€`<é€`°î€A pê€ `€ê€ `¸ë€`H造   `8ê€`¼é€`øî€$ ì€ ì€ P뀠X造   `ê€` ê€`Ôè€`Äé€`numpy._core._multiarray_umathnumpy.core._multiarray_umath_ARRAY_API_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 was compiled against NumPy C-API version 0x%x (NumPy 1.23) 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 endianFATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtimenumpy.import_array__init__numpy.random._mt19937.MT19937.__init__numpy.random._mt19937.MT19937._legacy_seedingnumpy.random._mt19937.MT19937.jump_inplacenumpy.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____del__numpy.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._mt199374294967295name '%U' is not defined while calling a Python objectNULL result without error in PyObject_Callraise: arg 3 must be a traceback or Noneinstance exception may not have a separate valuecalling %R should have returned an instance of BaseException, not %Rraise: exception class must be a subclass of BaseExceptionexception causes must derive from BaseException%s() got multiple values for keyword argument '%U'%.200s() keywords must be strings%s() got an unexpected keyword argument '%U'at leastat mostexactlys%.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given)hasattr(): attribute name must be stringMissing type objectCannot convert %.200s to %.200skeywords must be stringsjoin() result is too long for a Python string%.200s.%.200s is not a type object%.200s.%.200s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd from PyObject%.200s.%.200s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd-%zd from PyObjectbase class '%.200s' is not a heap typeextension 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 typeinvalid vtable found for imported typemultiple bases have vtable conflict: '%.200s' and '%.200s'Unable to initialize pickling for %.200s.No module named '%U'_cython_3_1_4Shared Cython type %.200s is not a type objectShared Cython type %.200s has the wrong size, try recompiling__name__ must be set to a string object__qualname__ must be set to a string objectfunction's dictionary may not be deletedsetting function's dictionary to a non-dict__defaults__ must be set to a tuple objectchanges to cyfunction.__defaults__ will not currently affect the values used in function calls__kwdefaults__ must be set to a dict objectchanges to cyfunction.__kwdefaults__ will not currently affect the values used in function calls__annotations__ must be set to a dict object%.200s() %s (%zd given)%.200s() %sBad call flags for CyFunction<cyfunction %U at %p>takes no argumentstakes exactly one argumenttakes no keyword argumentsunbound method %.200S() needs an argumentneeds an argumentcan't convert negative value to uint32_tvalue too large to convert to intdoes not matchcompile time Python version %d.%d of module '%.100s' %s runtime version %d.%d__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.__int__ returned non-int (type %.200s)an integer is required <Aÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿß°™ß°™ß°™ß°™c9ÞrĞpµ¶›'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
ãëgð+ó±ê\”‚ÄÌÛ®d¶¯jmXSµ€2Xµršwúñt¯`;ý®’‰ò    ¦Or”5(ñªça©Á}R‡€Nƒ?i­¼ö;Êɖ•JAŸugÓ·;Ï Ï{gw\[vôŸÖßGn Ù$×Qé_(–y­òù'Æâ ûüÎA$€3Kr xúP±r·¨·ýB«ÿκuT9‹Â‘xïn5ÃÉAm€Ü‘tĖÉõ-äT¢Ý2©6:–[î ÃÇu\c#ßX08ã&‰’•¶qØTw‰^ÞÝ<taÀ[    R­§€»¾Ô„Â\3]ÙH§kŒA    )™»3¼ÿ,FŽP*ĆÆï:*`Ùl#ôùÆ&1ë¸I5½Q¤çI|˒µG9»[jí<¥ ­ËF“y¥ŒÙŽ”&•eËÅìCý}ÈÝ $@i]¬ ˜}8Uëÿálq/ûφíø9ðwחë2_©Á‡î¤=‰lñ5ÂÔQ–º”yèâ#ùEEŒ»¥h‰´FÏça8MV, ŒhÊ_.p6µFc¸»ãU7¦r\Ü/ÑGËàL£0Œ¬þ•è¢yMÇpv“•À´àõø À32þ% «mw(»¶GJ–ná¸ø{¯bhB ŸJbö¶°ÔJ8TîÀP£W
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