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__reduce_cython____setstate_cython____pyx_unpickle_NDArrayBackedshapendimsizenbytesT_ndarray_dtypepandas._libs.arrays.NDArrayBacked
    Implementing these methods in cython improves performance quite a bit.
 
    import pandas as pd
 
    from pandas._libs.arrays import NDArrayBacked as cls
 
    dti = pd.date_range("2016-01-01", periods=3)
    dta = dti._data
    arr = dta._ndarray
 
    obj = cls._simple_new(arr, arr.dtype)
 
    # for foo in [arr, dta, obj]: ...
 
    %timeit foo.copy()
    299 ns Â± 30 ns per loop     # <-- arr underlying ndarray (for reference)
    530 ns Â± 9.24 ns per loop   # <-- dta with cython NDArrayBacked
    1.66 Âµs Â± 46.3 ns per loop  # <-- dta without cython NDArrayBacked
    328 ns Â± 5.29 ns per loop   # <-- obj with NDArrayBacked.__cinit__
    371 ns Â± 6.97 ns per loop   # <-- obj with NDArrayBacked._simple_new
 
    %timeit foo.T
    125 ns Â± 6.27 ns per loop   # <-- arr underlying ndarray (for reference)
    226 ns Â± 7.66 ns per loop   # <-- dta with cython NDArrayBacked
    911 ns Â± 16.6 ns per loop   # <-- dta without cython NDArrayBacked
    215 ns Â± 4.54 ns per loop   # <-- obj with NDArrayBacked._simple_new
 
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Ø+¨1¨F°!.?gcnpclslocmsg__new__objpopargsaxesaxiscopy_data__dict____func____main____name__self__spec____test__axis1axis2dtypeitemsnumpyorderravelshapestateИ!ð    T˜ &¨
¨ØˆtÐ& a qdelete_dictenablekwargs__module__pickle__reduce__repeatupdatevaluesdisable_dtype_ndarraynew_arrrepeatsreshapesuccess€AØÐ)¨¨$¨k¸À
؈tÐ& a qadd_note__getstate____pyx_type__qualname____set_name____setstate__swapaxesisenabledndarray__pyx_state__reduce_ex__to_concattransposeValueErrornew_valuesorder_code__pyx_result__pyx_vtable__res_values_simple_new€AؐT˜ *¨B¨a؈tÐ& a q€AؐT˜ (¨"¨H°A؈tÐ& a qImportErrorPickleError€Að    ˆm˜8 1 A؈<q؈:Q؈q€Að    ˆm˜8 1 D¨
¨Øˆ<q؈:T˜Øˆq_initializing_is_coroutine__pyx_checksum<stringsource>use_setstateNDArrayBacked__reduce_cython__int | np.integerИqؐRw˜a˜t ;¨e°5¸
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Cython implementations for internal ExtensionArrays.
NDArrayBacked.__setstate_cython__NDArrayBacked._concat_same_type€
ðˆT˜$˜aØˆG1F˜, aØ€vˆWAؐ!ؐqàt˜8 7¨%¨s°$°jÀÀqØ€qØÐ.¨d°!°7¸+ÀWÈAàÐ.¨d°!°7¸+ÀQorder must be one of 'C', 'F', 'A', or 'K' (got '€A؈:Qg˜QØˆxs˜!ؐu˜D 
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˜!àˆz˜˜%˜q  AؐE˜  Q b¨¨aؘ1˜F % qàÐ)¨¨!àÐ% Q aIncompatible checksums (0x%x vs (0x4f1061f, 0xb63b53e, 0xd555cb8) = (_dtype, _ndarray))NDArrayBacked._from_backing_dataNote that Cython is deliberately stricter than PEP-484 and rejects subclasses of builtin types. If you need to pass subclasses then set the 'annotation_typing' directive to False.numpy._core.multiarray failed to importnumpy._core.umath failed to import_simple_new
        Construct a new ExtensionArray `new_array` with `arr` as its _ndarray.
 
        The returned array has the same dtype as self.
 
        Caller is responsible for ensuring `values.dtype == self._ndarray.dtype`.
 
        This should round-trip:
            self == self._from_backing_data(self._ndarray)
        _from_backing_data__setstate__copydeleteswapaxesrepeatreshaperaveltranspose_concat_same_typenumpy._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 1.20) 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 endianFATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtimenumpy.import_array__init__pandas._libs.arrays.NDArrayBacked.__init__valuespandas._libs.arrays.NDArrayBacked._simple_newpandas._libs.arrays.NDArrayBacked._from_backing_dataitems'NoneType' object has no attribute '%.30s'pandas._libs.arrays.NDArrayBacked.__setstate__pandas._libs.arrays.NDArrayBacked.__len__pandas._libs.arrays.NDArrayBacked.shape.__get__pandas._libs.arrays.NDArrayBacked.ndim.__get__pandas._libs.arrays.NDArrayBacked.size.__get__pandas._libs.arrays.NDArrayBacked.nbytes.__get__pandas._libs.arrays.NDArrayBacked.copypandas._libs.arrays.NDArrayBacked.deletepandas._libs.arrays.NDArrayBacked.swapaxespandas._libs.arrays.NDArrayBacked.repeatpandas._libs.arrays.NDArrayBacked.reshapepandas._libs.arrays.NDArrayBacked.ravelpandas._libs.arrays.NDArrayBacked.T.__get__pandas._libs.arrays.NDArrayBacked.transposepandas._libs.arrays.NDArrayBacked._concat_same_typepandas._libs.arrays.NDArrayBacked.__reduce_cython__pandas._libs.arrays.NDArrayBacked.__setstate_cython__tuplepandas._libs.arrays.__pyx_unpickle_NDArrayBacked'NoneType' object is not subscriptableobject of type 'NoneType' has no len()pandas._libs.arrays.__pyx_unpickle_NDArrayBacked__set_statebuiltinstypeboolcomplexnumpydtypeflatiterbroadcastndarraygenericnumberintegersignedintegerunsignedintegerinexactfloatingcomplexfloatingflexiblecharacterufuncInterpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process.name__loader__loader__file__origin__package__parent__path__submodule_search_locationsModule 'arrays' has already been imported. Re-initialisation is not supported.cython_runtime__builtins__pandas._libs.arraysinit pandas._libs.arraysname '%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)Missing type objectArgument '%.200s' has incorrect type (expected %.200s, got %.200s)Cannot convert %.200s to %.200sneed more than %zd value%.1s to unpacktoo many values to unpack (expected %zd)'NoneType' object is not iterabledictionary changed size during iteration'%.200s' object is unsliceablekeywords must be stringsExpected %s, got %.200scannot import name %Shasattr(): attribute name must be stringbase 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%.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 PyObject.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 argumentvalue too large to convert to longvalue 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s
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