hyb
2025-11-18 7539e6f48c75dcaeb808359cccfd1c0d0d182ce8
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
Ë
Kñúhx[ãóƗdZddlZddlZddlZddlZddlmZmZddl    m
Z
gd¢Z d„Z dd„Z dd„Zd    „Zd
„Zd „Zd „Zd „Zd„Zd„Zd„Zd„Zd„Zd„Zd„Zdd„Zd„Zd„Zdd„Zy)an
Utility classes and functions for the polynomial modules.
 
This module provides: error and warning objects; a polynomial base class;
and some routines used in both the `polynomial` and `chebyshev` modules.
 
Functions
---------
 
.. autosummary::
   :toctree: generated/
 
   as_series    convert list of array_likes into 1-D arrays of common type.
   trimseq      remove trailing zeros.
   trimcoef     remove small trailing coefficients.
   getdomain    return the domain appropriate for a given set of abscissae.
   mapdomain    maps points between domains.
   mapparms     parameters of the linear map between domains.
 
éN)Údragon4_positionalÚdragon4_scientific)Ú RankWarning)Ú    as_seriesÚtrimseqÚtrimcoefÚ    getdomainÚ    mapdomainÚmapparmsÚ format_floatcó’—t|«dk(s|ddk7r|Stt|«dz
dd«D] }||dk7sŒ n|ddzS)aÍRemove small Poly series coefficients.
 
    Parameters
    ----------
    seq : sequence
        Sequence of Poly series coefficients.
 
    Returns
    -------
    series : sequence
        Subsequence with trailing zeros removed. If the resulting sequence
        would be empty, return the first element. The returned sequence may
        or may not be a view.
 
    Notes
    -----
    Do not lose the type info if the sequence contains unknown objects.
 
    réÿÿÿÿéN)ÚlenÚrange)ÚseqÚis  úMH:\Change_password\venv_build\Lib\site-packages\numpy/polynomial/polyutils.pyrr$s^€ô( ˆ3ƒx1‚}˜˜B™ 1š Øˆ
ä”s˜3“x !‘| R¨Ó,ò    ˆAؐ1‰v˜‹{Ùð    ð6A˜‘Eˆ{Ðócóø—|Dcgc]}tj|dd¬«‘Œ}}|D]6}|jdk(r td«‚|jdk7sŒ-td«‚|r|Dcgc] }t |«‘Œ}}    tj |Ž}|Dcgc]}tj|d|¬«‘Œ}}|Scc}wcc}wcc}w#t$r¬}tjj«}d    }g}|D]l}|j|k7r:tjt|«|¬
«}    |dd|    dd|j|    «ŒLd}|j|j««Œn|s td «|‚Yd}~|Sd}~wwxYw) a-
    Return argument as a list of 1-d arrays.
 
    The returned list contains array(s) of dtype double, complex double, or
    object.  A 1-d argument of shape ``(N,)`` is parsed into ``N`` arrays of
    size one; a 2-d argument of shape ``(M,N)`` is parsed into ``M`` arrays
    of size ``N`` (i.e., is "parsed by row"); and a higher dimensional array
    raises a Value Error if it is not first reshaped into either a 1-d or 2-d
    array.
 
    Parameters
    ----------
    alist : array_like
        A 1- or 2-d array_like
    trim : boolean, optional
        When True, trailing zeros are removed from the inputs.
        When False, the inputs are passed through intact.
 
    Returns
    -------
    [a1, a2,...] : list of 1-D arrays
        A copy of the input data as a list of 1-d arrays.
 
    Raises
    ------
    ValueError
        Raised when `as_series` cannot convert its input to 1-d arrays, or at
        least one of the resulting arrays is empty.
 
    Examples
    --------
    >>> import numpy as np
    >>> from numpy.polynomial import polyutils as pu
    >>> a = np.arange(4)
    >>> pu.as_series(a)
    [array([0.]), array([1.]), array([2.]), array([3.])]
    >>> b = np.arange(6).reshape((2,3))
    >>> pu.as_series(b)
    [array([0., 1., 2.]), array([3., 4., 5.])]
 
    >>> pu.as_series((1, np.arange(3), np.arange(2, dtype=np.float16)))
    [array([1.]), array([0., 1., 2.]), array([0., 1.])]
 
    >>> pu.as_series([2, [1.1, 0.]])
    [array([2.]), array([1.1])]
 
    >>> pu.as_series([2, [1.1, 0.]], trim=False)
    [array([2.]), array([1.1, 0. ])]
 
    rN)ÚndminÚcopyrzCoefficient array is emptyzCoefficient array is not 1-dT)rÚdtypeF©rz&Coefficient arrays have no common type)ÚnpÚarrayÚsizeÚ
ValueErrorÚndimrÚ common_typeÚ    ExceptionÚdtypesÚ ObjectDTyperÚemptyrÚappendr)
ÚalistÚtrimÚaÚarraysrÚretÚeÚ object_dtypeÚhas_one_object_typeÚtmps
          rrrAsy€ðf8=Ö =°!Œbh‰hq ¨Ö-Ð =€FÐ =Ø ò=ˆØ 6‰6QŠ;ÜÐ9Ó:Ð :Ø 6‰6Q‹;ÜÐ;Ó<Ð <ð    =ñ
 Ø&,Ö- ”'˜!•*Ð-ˆÐ-ðDÜ—‘ Ð'ˆð =CÖC°qŒrx‰x˜ ¨EÖ2ÐCˆÐCØ €Jùò7>ùò.ùò&Døô ò NÜ—y‘y×,Ñ,Ó.ˆ Ø#ÐØˆØò    %ˆA؏w‰w˜,Ò&Ü—h‘hœs 1›v¨\Ô:Ø™1˜‘AØ—
‘
˜3•à&*Ð#Ø—
‘
˜1Ÿ6™6›8Õ$ð    %ñ#ÜÐEÓFÈAÐ Mó#ð €Jûð! Nús*…B5Á'B:Á<CÂB?à   E9à B!E4Å4E9cóö—|dkr td«‚t|g«\}tjtj|«|kD«\}t |«dk(r|dddzS|d|ddzj «S)a    
    Remove "small" "trailing" coefficients from a polynomial.
 
    "Small" means "small in absolute value" and is controlled by the
    parameter `tol`; "trailing" means highest order coefficient(s), e.g., in
    ``[0, 1, 1, 0, 0]`` (which represents ``0 + x + x**2 + 0*x**3 + 0*x**4``)
    both the 3-rd and 4-th order coefficients would be "trimmed."
 
    Parameters
    ----------
    c : array_like
        1-d array of coefficients, ordered from lowest order to highest.
    tol : number, optional
        Trailing (i.e., highest order) elements with absolute value less
        than or equal to `tol` (default value is zero) are removed.
 
    Returns
    -------
    trimmed : ndarray
        1-d array with trailing zeros removed.  If the resulting series
        would be empty, a series containing a single zero is returned.
 
    Raises
    ------
    ValueError
        If `tol` < 0
 
    Examples
    --------
    >>> from numpy.polynomial import polyutils as pu
    >>> pu.trimcoef((0,0,3,0,5,0,0))
    array([0.,  0.,  3.,  0.,  5.])
    >>> pu.trimcoef((0,0,1e-3,0,1e-5,0,0),1e-3) # item == tol is trimmed
    array([0.])
    >>> i = complex(0,1) # works for complex
    >>> pu.trimcoef((3e-4,1e-3*(1-i),5e-4,2e-5*(1+i)), 1e-3)
    array([0.0003+0.j   , 0.001 -0.001j])
 
    rztol must be non-negativeNrr)rrrÚnonzeroÚabsrr)ÚcÚtolÚinds   rrr’sy€ðP ˆQ‚wÜÐ3Ó4Ð4ä
QC‹.C€QÜ J‰J”r—v‘v˜a“y 3‘Ó 'E€SÜ
ˆ3ƒx1‚}ؐ!ˆuq‰yÐà#b‘'˜A‘+ˆ×#Ñ#Ó%Ð%rcó—t|gd¬«\}|jjtjdvr“|j
j «|j
j«}}|jj «|jj«}}tjt||«t||«f«Stj|j «|j«f«S)aV
    Return a domain suitable for given abscissae.
 
    Find a domain suitable for a polynomial or Chebyshev series
    defined at the values supplied.
 
    Parameters
    ----------
    x : array_like
        1-d array of abscissae whose domain will be determined.
 
    Returns
    -------
    domain : ndarray
        1-d array containing two values.  If the inputs are complex, then
        the two returned points are the lower left and upper right corners
        of the smallest rectangle (aligned with the axes) in the complex
        plane containing the points `x`. If the inputs are real, then the
        two points are the ends of the smallest interval containing the
        points `x`.
 
    See Also
    --------
    mapparms, mapdomain
 
    Examples
    --------
    >>> import numpy as np
    >>> from numpy.polynomial import polyutils as pu
    >>> points = np.arange(4)**2 - 5; points
    array([-5, -4, -1,  4])
    >>> pu.getdomain(points)
    array([-5.,  4.])
    >>> c = np.exp(complex(0,1)*np.pi*np.arange(12)/6) # unit circle
    >>> pu.getdomain(c)
    array([-1.-1.j,  1.+1.j])
 
    F©r'ÚComplex) rrÚcharrÚ    typecodesÚrealÚminÚmaxÚimagrÚcomplex)ÚxÚrminÚrmaxÚiminÚimaxs     rr    r    Äsª€ôN QC˜eÔ
$C€Q؇ww‡||”r—|‘| IÑ.Ñ.Ø—V‘V—Z‘Z“\ 1§6¡6§:¡:£<ˆdˆØ—V‘V—Z‘Z“\ 1§6¡6§:¡:£<ˆdˆÜx‰xœ  tÓ,¬g°d¸DÓ.AÐBÓCÐCäx‰x˜Ÿ™› !§%¡%£'Ð*Ó+Ð+rcót—|d|dz
}|d|dz
}|d|dz|d|dzz
|z }||z }||fS)aì
    Linear map parameters between domains.
 
    Return the parameters of the linear map ``offset + scale*x`` that maps
    `old` to `new` such that ``old[i] -> new[i]``, ``i = 0, 1``.
 
    Parameters
    ----------
    old, new : array_like
        Domains. Each domain must (successfully) convert to a 1-d array
        containing precisely two values.
 
    Returns
    -------
    offset, scale : scalars
        The map ``L(x) = offset + scale*x`` maps the first domain to the
        second.
 
    See Also
    --------
    getdomain, mapdomain
 
    Notes
    -----
    Also works for complex numbers, and thus can be used to calculate the
    parameters required to map any line in the complex plane to any other
    line therein.
 
    Examples
    --------
    >>> from numpy.polynomial import polyutils as pu
    >>> pu.mapparms((-1,1),(-1,1))
    (0.0, 1.0)
    >>> pu.mapparms((1,-1),(-1,1))
    (-0.0, -1.0)
    >>> i = complex(0,1)
    >>> pu.mapparms((-i,-1),(1,i))
    ((1+1j), (1-0j))
 
    rr©)ÚoldÚnewÚoldlenÚnewlenÚoffÚscls      rr r ós`€ðR‰Vc˜!‘f‰_€FØ ‰Vc˜!‘f‰_€FØ ˆq‰6C˜‘F‰?˜S ™V c¨!¡f™_Ñ ,°Ñ
6€CØ
6‰/€CØ ˆ8€OrcóƗt|«tttfvr/t    |t
j «st j|«}t||«\}}|||zzS)aN
    Apply linear map to input points.
 
    The linear map ``offset + scale*x`` that maps the domain `old` to
    the domain `new` is applied to the points `x`.
 
    Parameters
    ----------
    x : array_like
        Points to be mapped. If `x` is a subtype of ndarray the subtype
        will be preserved.
    old, new : array_like
        The two domains that determine the map.  Each must (successfully)
        convert to 1-d arrays containing precisely two values.
 
    Returns
    -------
    x_out : ndarray
        Array of points of the same shape as `x`, after application of the
        linear map between the two domains.
 
    See Also
    --------
    getdomain, mapparms
 
    Notes
    -----
    Effectively, this implements:
 
    .. math::
        x\_out = new[0] + m(x - old[0])
 
    where
 
    .. math::
        m = \frac{new[1]-new[0]}{old[1]-old[0]}
 
    Examples
    --------
    >>> import numpy as np
    >>> from numpy.polynomial import polyutils as pu
    >>> old_domain = (-1,1)
    >>> new_domain = (0,2*np.pi)
    >>> x = np.linspace(-1,1,6); x
    array([-1. , -0.6, -0.2,  0.2,  0.6,  1. ])
    >>> x_out = pu.mapdomain(x, old_domain, new_domain); x_out
    array([ 0.        ,  1.25663706,  2.51327412,  3.76991118,  5.02654825, # may vary
            6.28318531])
    >>> x - pu.mapdomain(x_out, new_domain, old_domain)
    array([0., 0., 0., 0., 0., 0.])
 
    Also works for complex numbers (and thus can be used to map any line in
    the complex plane to any other line therein).
 
    >>> i = complex(0,1)
    >>> old = (-1 - i, 1 + i)
    >>> new = (-1 + i, 1 - i)
    >>> z = np.linspace(old[0], old[1], 6); z
    array([-1. -1.j , -0.6-0.6j, -0.2-0.2j,  0.2+0.2j,  0.6+0.6j,  1. +1.j ])
    >>> new_z = pu.mapdomain(z, old, new); new_z
    array([-1.0+1.j , -0.6+0.6j, -0.2+0.2j,  0.2-0.2j,  0.6-0.6j,  1.0-1.j ]) # may vary
 
    )    ÚtypeÚintÚfloatr>Ú
isinstancerÚgenericÚ
asanyarrayr )r?rFrGrJrKs     rr
r
"sQ€ô@ ˆAƒw”sœE¤7Ð+Ñ+´J¸qÄ"Ç*Á*Ô4MÜ M‰M˜!Ó ˆÜ˜˜SÓ!H€CˆØ q‘‰=Ðrcó\—tjg|z}td«||<t|«S©N)rÚnewaxisÚsliceÚtuple)rrÚsls   rÚ
_nth_slicerYhs)ۆ
*‰*ˆ˜Ñ    €BÜ $‹K€B€qEÜ ‹9Ðrc󪇇‡‡—t‰«Š‰t‰«k7rtd‰›dt‰«›«‚‰t‰«k7rtd‰›dt‰«›«‚‰dk(r td«‚ttjt‰««dz«Šˆˆˆˆfd„t ‰«D«}t jtj|«S)am
    A generalization of the Vandermonde matrix for N dimensions
 
    The result is built by combining the results of 1d Vandermonde matrices,
 
    .. math::
        W[i_0, \ldots, i_M, j_0, \ldots, j_N] = \prod_{k=0}^N{V_k(x_k)[i_0, \ldots, i_M, j_k]}
 
    where
 
    .. math::
        N &= \texttt{len(points)} = \texttt{len(degrees)} = \texttt{len(vander\_fs)} \\
        M &= \texttt{points[k].ndim} \\
        V_k &= \texttt{vander\_fs[k]} \\
        x_k &= \texttt{points[k]} \\
        0 \le j_k &\le \texttt{degrees[k]}
 
    Expanding the one-dimensional :math:`V_k` functions gives:
 
    .. math::
        W[i_0, \ldots, i_M, j_0, \ldots, j_N] = \prod_{k=0}^N{B_{k, j_k}(x_k[i_0, \ldots, i_M])}
 
    where :math:`B_{k,m}` is the m'th basis of the polynomial construction used along
    dimension :math:`k`. For a regular polynomial, :math:`B_{k, m}(x) = P_m(x) = x^m`.
 
    Parameters
    ----------
    vander_fs : Sequence[function(array_like, int) -> ndarray]
        The 1d vander function to use for each axis, such as ``polyvander``
    points : Sequence[array_like]
        Arrays of point coordinates, all of the same shape. The dtypes
        will be converted to either float64 or complex128 depending on
        whether any of the elements are complex. Scalars are converted to
        1-D arrays.
        This must be the same length as `vander_fs`.
    degrees : Sequence[int]
        The maximum degree (inclusive) to use for each axis.
        This must be the same length as `vander_fs`.
 
    Returns
    -------
    vander_nd : ndarray
        An array of shape ``points[0].shape + tuple(d + 1 for d in degrees)``.
    z    Expected z" dimensions of sample points, got z dimensions of degrees, got rz9Unable to guess a dtype or shape when no points are givençc3ób•K—|]&}‰|‰|‰|«dt|‰«z–—Œ(y­w)).N)rY)Ú.0rÚdegreesÚn_dimsÚpointsÚ    vander_fss  €€€€rú    <genexpr>z_vander_nd.<locals>.<genexpr>ªs?øèø€òà ð    ˆ    !‰ V˜A‘Y ¨¡
Ó+¨F´ZÀÀ6Ó5JÑ,JÕKñùsƒ,/)
rrrWrÚasarrayrÚ    functoolsÚreduceÚoperatorÚmul)rar`r^Ú vander_arraysr_s``` @rÚ
_vander_ndrinsÌû€ôZ‹^€FØ ”V“ÒÜØ˜xÐAÄ#ÀfÃ+ÀÐ OóQð    Qà ”W“ÒÜØ˜xÐ;¼CÀ»L¸>Ð JóLð    Là ‚{ÜÐTÓUÐUô”2—:‘:œe F›mÓ,¨sÑ2Ó 3€Föäv“ô€Mô × Ñ œHŸL™L¨-Ó 8Ð8rcór—t|||«}|j|jdt|« dz«S)z
    Like `_vander_nd`, but flattens the last ``len(degrees)`` axes into a single axis
 
    Used to implement the public ``<type>vander<n>d`` functions.
    N)r)riÚreshapeÚshaper)rar`r^Úvs    rÚ_vander_nd_flatrn³s7€ô     9˜f gÓ.€AØ 9‰9Q—W‘W˜^œs 7›|˜mÐ,¨uÑ4Ó 5Ð5rc    óž—t|«dk(rtjd«St|gd¬«\}|j    «|Dcgc] }|| d«‘Œ}}t|«}|dkDrUt |d«\}}t |«Dcgc]}||||||z«‘Œ}}|r||d|d«|d<|}|}|dkDrŒU|dScc}wcc}w)aŽ
    Helper function used to implement the ``<type>fromroots`` functions.
 
    Parameters
    ----------
    line_f : function(float, float) -> ndarray
        The ``<type>line`` function, such as ``polyline``
    mul_f : function(array_like, array_like) -> ndarray
        The ``<type>mul`` function, such as ``polymul``
    roots
        See the ``<type>fromroots`` functions for more detail
    rrFr6ér)rrÚonesrÚsortÚdivmodr)    Úline_fÚmul_fÚrootsÚrÚpÚnÚmrr.s             rÚ
_fromrootsr{½s݀ô ˆ5ƒzQ‚܏w‰wq‹zÐä˜U˜G¨%Ô0‰ˆØ 
‰
Œ Ø$)Ö *˜q‰VQB˜]Ð *ˆÐ *Ü ‹FˆØ!Šeܘ!˜Q“<‰DˆAˆqÜ27¸³(Ö;¨Q‘5˜˜1™˜q  Q¡™xÕ(Ð;ˆCÐ;ÙÙ˜s 1™v q¨¡uÓ-A‘؈A؈Að !‹eð‰tˆ ùò +ùò<s ÁCÂC
có~‡—|Dcgc]}tj|«‘Œ}}|djŠtˆfd„|ddD««s=t    |«dk(r t d«‚t    |«dk(r t d«‚t d    «‚t |«}t|«}|||«}|D] }|||d
¬ «}Œ|Scc}w) a4
    Helper function used to implement the ``<type>val<n>d`` functions.
 
    Parameters
    ----------
    val_f : function(array_like, array_like, tensor: bool) -> array_like
        The ``<type>val`` function, such as ``polyval``
    c, args
        See the ``<type>val<n>d`` functions for more detail
    rc3ó<•K—|]}|j‰k(–—Œy­wrT)rl)r]r(Úshape0s  €rrbz_valnd.<locals>.<genexpr>èsøèø€Ò3 Qˆqw‰w˜&Õ Ñ3ùsƒrNézx, y, z are incompatiblerpzx, y are incompatiblezordinates are incompatibleF)Útensor)rrRrlÚallrrÚiterÚnext)Úval_fr2Úargsr(ÚitÚx0Úxir~s       @rÚ_valndr‰ÛsÂø€ð'+Ö + ŒBM‰M˜!Õ Ð +€DÐ +Ø !‰W]‰]€FÜ Ó3¨$¨q¨r¨(Ô3Ô 3Ü ˆt‹9˜Š>ÜÐ7Ó8Ð 8Ü ‹Y˜!Š^ÜÐ4Ó5Ð 5äÐ9Ó:Ð :Ü     ˆd‹€BÜ     ˆb‹€Bñ    ˆb!‹ €AØò'ˆÙ "a Ô &‰ð'à €Hùò! ,s†B:có&—|D] }|||«}Œ |S)a6
    Helper function used to implement the ``<type>grid<n>d`` functions.
 
    Parameters
    ----------
    val_f : function(array_like, array_like, tensor: bool) -> array_like
        The ``<type>val`` function, such as ``polyval``
    c, args
        See the ``<type>grid<n>d`` functions for more detail
    rE)r„r2r…rˆs    rÚ_gridndr‹ùs#€ðòˆÙ "a‹L‰ðà €Hrcó¦—t||g«\}}|ddk(rt‚t|«}t|«}||kr
|dddz|fS|dk(r||dz |dddzfStj||z
dz|j
¬«}|}t ||z
dd«D]1}|dg|zdgz|«}|d|dz }    |dd|    |ddzz
}|    ||<Œ3|t|«fS)a¸
    Helper function used to implement the ``<type>div`` functions.
 
    Implementation uses repeated subtraction of c2 multiplied by the nth basis.
    For some polynomial types, a more efficient approach may be possible.
 
    Parameters
    ----------
    mul_f : function(array_like, array_like) -> array_like
        The ``<type>mul`` function, such as ``polymul``
    c1, c2
        See the ``<type>div`` functions for more detail
    rrNrr)rÚZeroDivisionErrorrrr$rrr)
ruÚc1Úc2Úlc1Úlc2ÚquoÚremrrxÚqs
          rÚ_divr•    s€ô˜"˜b˜Ó"H€RˆØ    ˆ"v‚{ÜÐä
ˆb‹'€CÜ
ˆb‹'€CØ
ˆS‚yؐ"1ˆv˜‰z˜2ˆ~ÐØ     ŠØBr‘F‰{˜B˜r ˜F Q™JÐ&Ð&äh‰hs˜S‘y 1‘}¨B¯H©HÔ5ˆØˆÜs˜S‘y # rÓ*ò    ˆAِqc˜A‘g  ‘m RÓ(ˆAؐB‘˜!˜B™%‘ˆAؐcr(˜Q  3 B ™ZÑ'ˆC؈CŠFð        ð
”G˜C“LРРrcóä—t||g«\}}t|«t|«kDr%|d|jxxx|z ccc|}t|«S|d|jxxx|z ccc|}t|«S)z@ Helper function used to implement the ``<type>add`` functions. N©rrrr©rŽrr*s   rÚ_addr™-sp€ô˜"˜b˜Ó"H€RˆÜ
ˆ2ƒw”R“ÒØ
ˆ8ˆBG‰G‹ ˜Ñ‹ ؈ô 3‹<Ðð     ˆ8ˆBG‰G‹ ˜Ñ‹ ØˆÜ 3‹<Ðrcóê—t||g«\}}t|«t|«kDr%|d|jxxx|zccc|}t|«S| }|d|jxxx|z ccc|}t|«S)z@ Helper function used to implement the ``<type>sub`` functions. Nr—r˜s   rÚ_subr›:sw€ô˜"˜b˜Ó"H€RˆÜ
ˆ2ƒw”R“ÒØ
ˆ8ˆBG‰G‹ ˜Ñ‹ ؈ô
3‹<ÐðˆSˆØ
ˆ8ˆBG‰G‹ ˜Ñ‹ ØˆÜ 3‹<Ðrcóö—tj|«dz}tj|«dz}tj|«}|jdkDs'|jjdvs|j
dk(r t d«‚|j«dkr td«‚|jdk7r t d«‚|j
dk(r t d«‚|jdks|jd    kDr t d
«‚t|«t|«k7r t d «‚|jdk(r|}|dz}|||«}    n5tj|«}|d }t|«}|||«d d …|f}    |    j}
|j} |^tj|«dz}|jdk7r t d«‚t|«t|«k7r t d«‚|
|z}
| |z} |€5t|«tj|j«jz}t|
jjtj «rbtj"tj$|
j&«tj$|
j(«zj+d««} n7tj"tj$|
«j+d««} d| | dk(<tj,j/|
j| z | j|«\} }}}| j| z j} |jdkDrn| jd    k(r4tj0|dz| j2df| j¬«}n$tj0|dz| j¬«}| ||<|} ||k7r |sd}t5j6|t8d    ¬«|r| ||||gfS| S)a
    Helper function used to implement the ``<type>fit`` functions.
 
    Parameters
    ----------
    vander_f : function(array_like, int) -> ndarray
        The 1d vander function, such as ``polyvander``
    c1, c2
        See the ``<type>fit`` functions for more detail
    r[rÚiurz0deg must be an int or non-empty 1-D array of intzexpected deg >= 0zexpected 1D vector for xzexpected non-empty vector for xrpzexpected 1D or 2D array for yz$expected x and y to have same lengthrNzexpected 1D vector for wz$expected x and w to have same lengthrz!The fit may be poorly conditioned)Ú
stacklevel)rrcrrÚkindrÚ    TypeErrorr;rrrrÚTÚfinfoÚepsÚ
issubclassrMÚcomplexfloatingÚsqrtÚsquarer:r=ÚsumÚlinalgÚlstsqÚzerosrlÚwarningsÚwarnr)Úvander_fr?ÚyÚdegÚrcondÚfullÚwÚlmaxÚorderÚvanÚlhsÚrhsrKr2ÚresidsÚrankÚsÚccÚmsgs                   rÚ_fitr¾Hs;€ô     
‰
1‹ ˜Ñ€AÜ

‰
1‹ ˜Ñ€AÜ
*‰*S‹/€Cð ‡xx!‚|s—y‘y—~‘~¨TÑ1°S·X±XÀ²]ÜÐJÓKÐKØ
‡wwƒy1‚}ÜÐ,Ó-Ð-؇vv‚{ÜÐ2Ó3Ð3؇vv‚{ÜÐ9Ó:Ð:؇vv‚zQ—V‘V˜a’ZÜÐ7Ó8Ð8Ü
ˆ1ƒv”Q“ÒÜÐ>Ó?Ð?à
‡xx1‚}؈ؐq‘ˆÙq˜$Ó‰äg‰gc‹lˆØ2‰wˆÜC“ˆÙq˜$Ó¢ 3 Ñ'ˆð %‰%€CØ
#‰#€CØ€}Ü J‰Jq‹M˜CÑ ˆØ 6‰6QŠ;ÜÐ6Ó7Ð 7Ü ˆq‹6”S˜“VÒ ÜÐBÓCÐ CðA‰gˆØA‰gˆð €}ܐA“œŸ™ !§'¡'Ó*×.Ñ.Ñ.ˆô#—)‘)—.‘.¤"×"4Ñ"4Ô5܏g‰g”r—y‘y §¡Ó*¬R¯Y©Y°s·x±xÓ-@Ñ@×EÑEÀaÓHÓI‰äg‰g”b—i‘i “n×(Ñ(¨Ó+Ó,ˆØ€Cˆˆq‰MôŸ™Ÿ™¨¯©°©°c·e±e¸UÓCÑ€A€vˆtQØ    
‰ˆs‰ ‰ €Að ‡xx!‚|Ø 6‰6QŠ;Ü—‘˜4 !™8 Q§W¡W¨Q¡ZÐ0¸¿¹Ô@‰Bä—‘˜$ ™(¨!¯'©'Ô2ˆB؈ˆ3‰Ø ˆð ˆu‚}™TØ1ˆÜ ‰ cœ;°1Õ5á Ø6˜4  EÐ*Ð*Ð*àˆrcó —t|g«\}t|«}||k7s|dkr td«‚|||kDr td«‚|dk(r"tjdg|j
¬«S|dk(r|S|}t d|dz«D] }|||«}Œ |S)af
    Helper function used to implement the ``<type>pow`` functions.
 
    Parameters
    ----------
    mul_f : function(array_like, array_like) -> ndarray
        The ``<type>mul`` function, such as ``polymul``
    c : array_like
        1-D array of array of series coefficients
    pow, maxpower
        See the ``<type>pow`` functions for more detail
    rz%Power must be a non-negative integer.zPower is too largerrrp)rrNrrrrr)rur2ÚpowÚmaxpowerÚpowerÚprdrs       rÚ_powrÄ s§€ô QC‹.C€QÜ ‹H€EØ ‚|u˜q’yÜÐ@ÓAÐAØ    Р    %¨(Ò"2ÜÐ-Ó.Ð.Ø    !ŠÜx‰x˜˜ 1§7¡7Ô+Ð+Ø    !ŠØˆðˆÜq˜% !™)Ó$ò     ˆAÙ˜˜Q“-‰Cð     àˆ
rcór—    tj|«S#t$r}t|›d|›«|‚d}~wwxYw)aA
    Like `operator.index`, but emits a custom exception when passed an
    incorrect type
 
    Parameters
    ----------
    x : int-like
        Value to interpret as an integer
    desc : str
        description to include in any error message
 
    Raises
    ------
    TypeError : if x is a float or non-numeric
    z must be an integer, received N)rfÚindexr )r?Údescr+s   rÚ_as_intrÈÁsB€ð K܏~‰~˜aӠРøÜ òKܘ4˜&Р>¸q¸cÐBÓCÈÐJûðKús‚—    6 1±6c    ó*—tjt|«tj«s t    |«Stj
«}tj |«r|dStj|«r|dSd}|dk7r8tj|«}|dk\s|dtd|ddz
d    z«zkrd
}d \}}|d d k(rd\}}|r%t||d|||ddk(¬«}|rd|zdz}|St||dd
|||ddk(¬«}|S)NÚnanstrÚinfstrFrg„×—Aé
Ú    precisionrrpT)Ú0TÚ    floatmodeÚfixed)ÚkFÚsignú+)rÍÚuniquer'rÒú(ú))rÍÚ
fractionalrÔr'rÒ) rÚ
issubdtyperMÚfloatingÚstrÚget_printoptionsÚisnanÚisinfr1r;rr)r?ÚparensÚoptsÚ
exp_formatr(r'rÔr»s        rr r ×s2€Ü =‰=œ˜a›¤"§+¡+Ô .ܐ1‹vˆ ä × Ñ Ó  €Dä    ‡xx„{ؐH‰~ÐÜ     ‰!ŒØH‰~Ðà€J؈A‚vÜ F‰F1‹IˆØ Š9˜˜B¤ A¨¨kÑ):¸QÑ)>Ð'?À1Ñ'DÓ EÑEÒE؈JàL€Dˆ&Ø ˆKјGÒ#Ø!‰ ˆˆfáÜ ˜q¨D°Ñ,=Ø&,°4Ø$(¨¡L°CÑ$7ô 9ˆñ ؐa‘˜#‘ ˆAð €Hô     ˜q¨D°Ñ,=Ø*.Ø&,°4Ø$(¨¡L°CÑ$7ô 9ˆð €Hr)T)r)NFN)F)Ú__doc__rdrfr¬ÚnumpyrÚnumpy._core.multiarrayrrÚnumpy.exceptionsrÚ__all__rrrr    r r
rYrirnr{r‰r‹r•r™r›r¾rÄrÈr rErrú<module>ræs’ðñó(ÛÛãßIÝ(ò €òó:Nób0&òd-,ò^-ò^CòLò B9òJ6òò< ò<  ò !!òH
ò óUòpòBKô,  r