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
Ë
Kñúhngã    ó¢—dZd„Ze«[ddlZddlZddlZddlmZddlmZddl    m
Z
m Z ddlm Z     e e rejj!d
«[[[ydd lmZ    dd lmZddlmZddlmZmZmZmZmZmZmZmZm Z m!Z!m"Z"m#Z#m$Z$m%Z%m&Z&m'Z'm(Z(m)Z)m*Z*m+Z+m,Z,m-Z-m.Z.m/Z/m0Z0m1Z1m2Z2m3Z3m4Z4m5Z5m6Z6m7Z7m8Z8m9Z9m:Z:m;Z;m<Z<m=Z=m>Z>m?Z?m@Z@mAZAmBZBmCZCmDZDmEZEmFZFmGZGmHZHmIZImJZJmKZKmLZLmMZMmNZNmOZOmPZPmQZQmRZRmSZSmTZTmUZUmVZVmWZWmXZXmYZYmZZZm[Z[m\Z\m]Z]m^Z^m_Z_m`Z`maZambZbmcZcmdZdmeZemfZfmgZgmhZhmiZimjZjmkZkmlZlmmZmmnZnmoZompZpmqZqmrZrmsZsmtZtmuZumvZvmwZwmxZxmyZymzZzm{Z{m|Z|m}Z}m~Z~mZm€Z€mZmZm‚Z‚mƒZƒm„Z„m…Z…m†Z†m‡Z‡mˆZˆm‰Z‰mŠZŠm‹Z‹mŒZŒmZmŽZŽmZmZm‘Z‘m’Z’m“Z“m”Z”m•Z•m–Z–m—Z—m˜Z˜m™Z™mšZšm›Z›mœZœmZmžZžmŸZŸm Z m¡Z¡m¢Z¢m£Z£m¤Z¤m¥Z¥m¦Z¦m§Z§m¨Z¨m©Z©mªZªm«Z«m¬Z¬m­Z­m®Z®m¯Z¯m°Z°m±Z±m²Z²m³Z³m´Z´mµZµm¶Z¶m·Z·m¸Z¸m¹Z¹mºZºm»Z»m¼Z¼m½Z½m¾Z¾m¿Z¿mÀZÀmÁZÁmÂZÂmÃZÃmÄZÄmÅZÅmÆZÆmÇZÇmÈZÈmÉZÉmÊZÊmËZËmÌZÌmÍZÍmÎZÎmÏZÏmÐZÐmÑZÑmÒZÒmÓZÓmÔZÔmÕZÕmÖZÖm×Z×mØZØmÙZÙmÚZÚmÛZÛmÜZÜmÝZÝmÞZÞmßZßmàZàmáZámâZâmãZãmäZämåZåmæZæmçZçmèZèméZémêZêmëZëmìZìmíZímîZîmïZïmðZðmñZñmòZòmóZómôZômõZõmöZöm÷Z÷møZømùZùmúZúmûZûmüZümýZýmþZþmÿZÿmZmZmZmZmZmZmZmZmZm    Z    m
Z
m Z m Z m Z mZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZm Z m!Z!m"Z"m#Z#m$Z$m%Z%m&Z&m'Z'm(Z(m)Z)m*Z*m+Z+m,Z,m-Z-m.Z.m/Z/m0Z0m1Z1m2Z2m3Z3m4Z4m5Z5m6Z6m7Z7m8Z8m9Z9m:Z:m;Z;m<Z<m=Z=m>Z>m?Z?m@Z@mAZAmBZBmCZCmDZDmEZEmFZFmGZGmHZHmIZImJZJmKZKmLZLmMZMmNZNmOZOmPZPmQZQmRZRmSZSmTZTmUZUmVZVmWZWmXZXdD]ZY    eZeeY«e[«eY<Œ[Yddlm]Z]ddlm^Z_ddl]m`ZaddlbmcZcddldmeZemfZfmgZgmhZhmiZimjZjmkZkmlZlmmZmmnZnmoZompZpddlqmrZrmsZsmtZtmuZumvZvmwZwmxZxmyZymzZzm{Z{m|Z|m}Z}m~Z~mZm€Z€mZm‚Z‚mƒZƒm„Z„m…Z…m†Z†m‡Z‡mˆZˆm‰Z‰mАZАm‹Z‹mŒZŒmZmސZސmZmZm‘Z‘m’Z’m“Z“m”Z”m•Z•m–Z–m—Z—ddl˜m™Z™mšZšm›Z›ddlœmZmžZžmŸZŸm Z m¡Z¡m¢Z¢m£Z£m¤Z¤m¥Z¥m¦Z¦m§Z§m¨Z¨m©Z©mªZªddl«m¬Z¬m­Z­m®Z®m¯Z¯m°Z°m±Z±m²Z²m³Z³m´Z´mµZµm¶Z¶m·Z·m¸Z¸m¹Z¹ddlºm»Z»m¼Z¼m½Z½m¾Z¾m¿Z¿mÀZÀmÁZÁmZmÐZÐmĐZÄddlŐmƐZƐmǐZǐmȐZȐmɐZɐmʐZʐmːZːm̐Z̐m͐Z͐mΐZΐmϐZϐmАZÐddlѐmҐZҐmӐZӐmԐZԐmՐZՐm֐Z֐mאZאmؐZؐmِZِmڐZڐmېZېmܐZܐmݐZݐmސZސmߐZߐmàZàddlámâZâmãZãmäZäddlåmæZæmçZçmèZèméZémêZêmëZëmìZìmíZímîZîmïZïmðZðmñZñmòZòmóZómôZôddlõmöZöm÷Z÷møZømùZùmúZúmûZûmüZümýZýmþZþmÿZÿmZdd lmZmZmZdd!lmZmZmZdd"l^m    Z    m
Z
m Z hd#£Z d$Z d%Zd&Zd'd(ej!d)«fd*ej!d+«fd,ej!d-«fd.ej!d.«fgZeDcic]\}}|e j!||¬/«“Œc}}Zhd0£Zd1Zdd2lmZej.j1«ee eej6«zee_j6«zee]j8j6«zee]j:j6«zee]j<j6«zee]j>j6«zee]j@j6«zee]jBj6«zee]jDj6«zee]jFj6«zee]jHj6«zee]jJj6«zee]jLj6«zee]jNj6«zee]jPj6«zee]jRj6«zhd3£z«ZejTd4d5¬6«ejTd4d7¬6«ejTd4d8¬6«d9„Z+d:„Z,dd;l-m.Z.e.e/«Z0[.d<„Z1e1«[1d=„Z2ejfd>k(rŸdd?lm4Z4ejjd@¬A«5Z6e2«e7e6«dkDrbe6D]ZZ8e8jre4jtusŒ!e8jrj^›dBe8jv›Z<dCe<›dDZe=e«‚[8[6ddd«[2dE„Z>ej~je>««[>ej~j‚j…«ej†j‰dFdG«dGk7rejŠdHeFdI¬J«dK„ZG[[[y#e$rd    Z Y
ŒßwxYw#e$rZd Zee«e‚dZ[wwxYw#e\$rYŒ”wxYwcc}}w#1swYŒÔxYw)LaG
 
NumPy
=====
 
Provides
  1. An array object of arbitrary homogeneous items
  2. Fast mathematical operations over arrays
  3. Linear Algebra, Fourier Transforms, Random Number Generation
 
How to use the documentation
----------------------------
Documentation is available in two forms: docstrings provided
with the code, and a loose standing reference guide, available from
`the NumPy homepage <https://numpy.org>`_.
 
We recommend exploring the docstrings using
`IPython <https://ipython.org>`_, an advanced Python shell with
TAB-completion and introspection capabilities.  See below for further
instructions.
 
The docstring examples assume that `numpy` has been imported as ``np``::
 
  >>> import numpy as np
 
Code snippets are indicated by three greater-than signs::
 
  >>> x = 42
  >>> x = x + 1
 
Use the built-in ``help`` function to view a function's docstring::
 
  >>> help(np.sort)
  ... # doctest: +SKIP
 
For some objects, ``np.info(obj)`` may provide additional help.  This is
particularly true if you see the line "Help on ufunc object:" at the top
of the help() page.  Ufuncs are implemented in C, not Python, for speed.
The native Python help() does not know how to view their help, but our
np.info() function does.
 
Available subpackages
---------------------
lib
    Basic functions used by several sub-packages.
random
    Core Random Tools
linalg
    Core Linear Algebra Tools
fft
    Core FFT routines
polynomial
    Polynomial tools
testing
    NumPy testing tools
distutils
    Enhancements to distutils with support for
    Fortran compilers support and more (for Python <= 3.11)
 
Utilities
---------
test
    Run numpy unittests
show_config
    Show numpy build configuration
__version__
    NumPy version string
 
Viewing documentation using IPython
-----------------------------------
 
Start IPython and import `numpy` usually under the alias ``np``: `import
numpy as np`.  Then, directly past or use the ``%cpaste`` magic to paste
examples into the shell.  To see which functions are available in `numpy`,
type ``np.<TAB>`` (where ``<TAB>`` refers to the TAB key), or use
``np.*cos*?<ENTER>`` (where ``<ENTER>`` refers to the ENTER key) to narrow
down the list.  To view the docstring for a function, use
``np.cos?<ENTER>`` (to view the docstring) and ``np.cos??<ENTER>`` (to view
the source code).
 
Copies vs. in-place operation
-----------------------------
Most of the functions in `numpy` return a copy of the array argument
(e.g., `np.sort`).  In-place versions of these functions are often
available as array methods, i.e. ``x = np.array([1,2,3]); x.sort()``.
Exceptions to this rule are documented.
 
c    ó"—ddl}|jj|jj|jj    |jj t «|jd««x}«r|j|«yy)Néz
numpy.libs)    ÚosÚpathÚisdirÚabspathÚjoinÚdirnameÚ__file__ÚpardirÚadd_dll_directory)rÚlibs_dirs  úAH:\Change_password\venv_build\Lib\site-packages\numpy/__init__.pyÚ_delvewheel_patch_1_11_1r[sc€Û Ø    ‡ww‡}} §¡§¡°·±·±¸b¿g¹g¿o¹oÌhÓ>WÐY[×YbÑYbÐdpÓ1qÓ!rÐrXÔs؈×јXÕ&ðtórNé)Úversion)Ú__expired_attributes__)Ú    _CopyModeÚ_NoValue)Ú __version__Fz%Running from numpy source directory.
)Ú_distributor_init)Ú show_configz¸Error importing numpy: you should not try to import numpy from
        its source directory; please exit the numpy source tree, and relaunch
        your python interpreter from there.)Ú_core(BÚFalse_Ú
ScalarTypeÚTrue_ÚabsÚabsoluteÚacosÚacoshÚaddÚallÚallcloseÚamaxÚaminÚanyÚarangeÚarccosÚarccoshÚarcsinÚarcsinhÚarctanÚarctan2ÚarctanhÚargmaxÚargminÚ argpartitionÚargsortÚargwhereÚaroundÚarrayÚ array2stringÚ array_equalÚ array_equivÚ
array_reprÚ    array_strÚ
asanyarrayÚasarrayÚascontiguousarrayÚasfortranarrayÚasinÚasinhÚastypeÚatanÚatan2ÚatanhÚ
atleast_1dÚ
atleast_2dÚ
atleast_3dÚ    base_reprÚ binary_reprÚ bitwise_andÚ bitwise_countÚbitwise_invertÚbitwise_left_shiftÚ bitwise_notÚ
bitwise_orÚbitwise_right_shiftÚ bitwise_xorÚblockÚboolÚbool_Ú    broadcastÚ busday_countÚ busday_offsetÚbusdaycalendarÚbyteÚbytes_Úcan_castÚcbrtÚcdoubleÚceilÚ    characterÚchooseÚclipÚ clongdoubleÚ    complex64Ú
complex128ÚcomplexfloatingÚcompressÚconcatÚ concatenateÚconjÚ    conjugateÚconvolveÚcopysignÚcopytoÚ    correlateÚcosÚcoshÚ count_nonzeroÚcrossÚcsingleÚcumprodÚcumsumÚcumulative_prodÚcumulative_sumÚ
datetime64Údatetime_as_stringÚ datetime_dataÚdeg2radÚdegreesÚdiagonalÚdivideÚdivmodÚdotÚdoubleÚdtypeÚeÚeinsumÚ einsum_pathÚemptyÚ
empty_likeÚequalÚerrstateÚ euler_gammaÚexpÚexp2Úexpm1ÚfabsÚfinfoÚflatiterÚ flatnonzeroÚflexibleÚfloat16Úfloat32Úfloat64Ú float_powerÚfloatingÚfloorÚ floor_divideÚfmaxÚfminÚfmodÚformat_float_positionalÚformat_float_scientificÚfrexpÚ from_dlpackÚ
frombufferÚfromfileÚ fromfunctionÚfromiterÚ
frompyfuncÚ
fromstringÚfullÚ    full_likeÚgcdÚgenericÚ    geomspaceÚget_printoptionsÚ
getbufsizeÚgeterrÚ
geterrcallÚgreaterÚ greater_equalÚhalfÚ    heavisideÚhstackÚhypotÚidentityÚiinfoÚindicesÚinexactÚinfÚinnerÚint8Úint16Úint32Úint64Úint_ÚintcÚintegerÚintpÚinvertÚ    is_busdayÚiscloseÚisdtypeÚisfiniteÚ    isfortranÚisinfÚisnanÚisnatÚisscalarÚ
issubdtypeÚlcmÚldexpÚ
left_shiftÚlessÚ
less_equalÚlexsortÚlinspaceÚ little_endianÚlogÚlog1pÚlog2Úlog10Ú    logaddexpÚ
logaddexp2Ú logical_andÚ logical_notÚ
logical_orÚ logical_xorÚlogspaceÚlongÚ
longdoubleÚlonglongÚmatmulÚmatrix_transposeÚmatvecÚmaxÚmaximumÚmay_share_memoryÚmeanÚmemmapÚminÚmin_scalar_typeÚminimumÚmodÚmodfÚmoveaxisÚmultiplyÚnanÚndarrayÚndimÚnditerÚnegativeÚ nested_itersÚnewaxisÚ    nextafterÚnonzeroÚ    not_equalÚnumberÚobject_ÚonesÚ    ones_likeÚouterÚ    partitionÚ permute_dimsÚpiÚpositiveÚpowÚpowerÚ printoptionsÚprodÚ promote_typesÚptpÚputÚputmaskÚrad2degÚradiansÚravelÚrecarrayÚ
reciprocalÚrecordÚ    remainderÚrepeatÚrequireÚreshapeÚresizeÚ result_typeÚ right_shiftÚrintÚrollÚrollaxisÚroundÚ
sctypeDictÚ searchsortedÚset_printoptionsÚ
setbufsizeÚseterrÚ
seterrcallÚshapeÚ shares_memoryÚshortÚsignÚsignbitÚ signedintegerÚsinÚsingleÚsinhÚsizeÚsortÚspacingÚsqrtÚsquareÚsqueezeÚstackÚstdÚstr_ÚsubtractÚsumÚswapaxesÚtakeÚtanÚtanhÚ    tensordotÚ timedelta64ÚtraceÚ    transposeÚ true_divideÚtruncÚ    typecodesÚubyteÚufuncÚuintÚuint8Úuint16Úuint32Úuint64ÚuintcÚuintpÚulongÚ    ulonglongÚunsignedintegerÚunstackÚushortÚvarÚvdotÚvecdotÚvecmatÚvoidÚvstackÚwhereÚzerosÚ
zeros_like)Úfloat96Úfloat128Ú
complex192Ú
complex256)Úlib)Ú    matrixlib)Úscimath)Úpad) Úediff1dÚin1dÚ intersect1dÚisinÚ    setdiff1dÚsetxor1dÚunion1dÚuniqueÚ
unique_allÚ unique_countsÚunique_inverseÚ unique_values)&ÚangleÚappendÚasarray_chkfiniteÚaverageÚbartlettÚbincountÚblackmanÚcopyÚcorrcoefÚcovÚdeleteÚdiffÚdigitizeÚextractÚflipÚgradientÚhammingÚhanningÚi0ÚinsertÚinterpÚiterableÚkaiserÚmedianÚmeshgridÚ
percentileÚ    piecewiseÚplaceÚquantileÚrot90ÚselectÚsincÚ sort_complexÚ    trapezoidÚtrapzÚ
trim_zerosÚunwrapÚ    vectorize)Ú    histogramÚhistogram_bin_edgesÚ histogramdd)Úc_Ú diag_indicesÚdiag_indices_fromÚ fill_diagonalÚ    index_expÚix_ÚmgridÚ ndenumerateÚndindexÚogridÚr_Úravel_multi_indexÚs_Ú unravel_index)Ú    nanargmaxÚ    nanargminÚ
nancumprodÚ    nancumsumÚnanmaxÚnanmeanÚ    nanmedianÚnanminÚ nanpercentileÚnanprodÚ nanquantileÚnanstdÚnansumÚnanvar)
Ú    fromregexÚ
genfromtxtÚloadÚloadtxtÚpackbitsÚsaveÚsavetxtÚsavezÚsavez_compressedÚ
unpackbits) ÚpolyÚpoly1dÚpolyaddÚpolyderÚpolydivÚpolyfitÚpolyintÚpolymulÚpolysubÚpolyvalÚroots)Úapply_along_axisÚapply_over_axesÚ array_splitÚ column_stackÚdsplitÚdstackÚ expand_dimsÚhsplitÚkronÚput_along_axisÚ    row_stackÚsplitÚtake_along_axisÚtileÚvsplit)Úbroadcast_arraysÚbroadcast_shapesÚ broadcast_to)ÚdiagÚdiagflatÚeyeÚfliplrÚflipudÚ histogram2dÚ mask_indicesÚtriÚtrilÚ tril_indicesÚtril_indices_fromÚtriuÚ triu_indicesÚtriu_indices_fromÚvander) Ú common_typeÚimagÚ    iscomplexÚ iscomplexobjÚisrealÚ    isrealobjÚ mintypecodeÚ
nan_to_numÚrealÚ real_if_closeÚtypename)ÚfixÚisneginfÚisposinf)Ú get_includeÚinfoÚ show_runtime)ÚasmatrixÚbmatÚmatrix>ÚmaÚfftr`ÚrecÚcharÚcoreÚf2pyÚtestÚdtypesÚlinalgÚrandomÚtypingÚstringsÚtestingÚ    ctypeslibÚ
exceptionsÚ
polynomiala–module 'numpy' has no attribute '{n}'.
`np.{n}` was a deprecated alias for the builtin `{n}`. To avoid this error in existing code, use `{n}` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. {extended_msg}
The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at:
    https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecationszCIf you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.{}` here.zÃWhen replacing `np.{}`, you may wish to use e.g. `np.int64` or `np.int32` to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information.)ÚobjectÚÚfloatr•ÚcomplexrdÚstrr7Úint©ÚnÚ extended_msg>rÚbytesrz2024.12)Ú__array_namespace_info__>ÚemathrrrÚignoreznumpy.dtype size changed)Úmessageznumpy.ufunc size changedznumpy.ndarray size changedcób—ddl}|dk(rddlm}|S|dk(rddlm}|S|dk(rddlm}|S|dk(rddlm}|S|dk(rddl    m
}|S|dk(rddl m }|S|dk(rddl m}|S|d    k(rddlm}    |    S|d
k(rddlm}
|
S|d k(rddlm} | S|d k(rddlm} | S|d k(rddlm} | S|dk(rddlm}|S|dk(rddlm}|S|dk(r t;dd¬«‚|dk(rddlm}|S|dk(rddl m!}|S|dk(rdtDvrddl#m$}|St;dd¬«‚|tJvr|jLd|›dtNd¬«|tPvrt;tP|d¬«‚|tRvrt;d|›dtR|›d¬«‚|dk(r+|jLdtTd¬«ddlm}|jVSt;dtX›d |›«‚)!Nrrrrrrrÿr r r Úmatlibrr    rrÚ    array_apiz9`numpy.array_api` is not available from numpy 2.0 onwards)Únamerr
Ú    distutilsz;`numpy.distutils` is not available from Python 3.12 onwardszIn the future `np.z4` will be defined as the corresponding NumPy scalar.é©Ú
stacklevelz`np.z(` was removed in the NumPy 2.0 release. Ú    chararrayzŠ`np.chararray` is deprecated and will be removed from the main namespace in the future. Use an array with a string or bytes dtype instead.zmodule z has no attribute )-ÚwarningsÚ numpy.linalgrÚ    numpy.fftrÚ numpy.dtypesrÚ numpy.randomrÚnumpy.polynomialrÚnumpy.marÿÚnumpy.ctypeslibr Únumpy.exceptionsr Ú numpy.testingr Ú numpy.matlibrÚ
numpy.f2pyrÚ numpy.typingr    Ú    numpy.recrÚ
numpy.charrÚAttributeErrorÚ
numpy.corerÚ numpy.stringsr
Ú__numpy_submodules__Únumpy.distutilsr!Ú__future_scalars__ÚwarnÚ FutureWarningÚ__former_attrs__rÚDeprecationWarningr%Ú__name__)Úattrr&rrrrrrÿr r r rrr    rrrr
r!s                   rÚ __getattr__rAÐs €ãà 8Ò Ý )؈MØ UŠ]Ý #؈JØ XÒ Ý )؈MØ XÒ Ý )؈MØ \Ò !Ý 1ØÐ Ø TŠ\Ý !؈IØ [Ò  Ý /ØÐ Ø \Ò !Ý 1ØÐ Ø YÒ Ý +؈NØ XÒ Ý )؈MØ VŠ^Ý %؈KØ XÒ Ý )؈MØ UŠ]Ý #؈JØ VŠ^Ý %؈KØ [Ò  Ü ð"5Ø;?ôAð Aà VŠ^Ý %؈KØ YÒ Ý +؈NØ [Ò  ØÔ2Ñ2Ý3ؠРä$ð&;ØAEôGðGð Ô%Ñ %ð ˆHM‰MØ$ T Fð+.ð.Ü/<Èõ Lð Ô#Ñ #Ü Ô!1°$Ñ!7¸dÔCÐ Cà Ô)Ñ )ܠؐtfÐDÜ)¨$Ñ/Ð0ð2àôð ð ;Ò Ø ˆHM‰Mð*ä+=È!õ Mõ &Ø—>‘>Ð !ä˜w¤x lÐ2DÀTÀHÐMÓNÐNrcód—t«j«tz}|hd£z}t|«S)N>ÚtestsrrÚconftestrr!ra)ÚglobalsÚkeysr8Úlist)Úpublic_symbolss rÚ__dir__rI*s7€ä ‹IN‰NÓ Ô3Ñ 3ð    ð    ò
ñ    
ˆôNÓ#Ð#r)Ú PytestTestercó◠   tdt¬«}t|j|«td«z
«dkst‚y#t$r"d}t |j t««d‚wxYw)aŽ
        Quick sanity checks for common bugs caused by environment.
        There are some cases e.g. with wrong BLAS ABI that cause wrong
        results under specific runtime conditions that are not necessarily
        achieved during test suite runs, and it is useful to catch those early.
 
        See https://github.com/numpy/numpy/issues/8577 and other
        similar bug reports.
 
        r")r‚ç@gñh㈵øä>zúThe current Numpy installation ({!r}) fails to pass simple sanity checks. This can be caused for example by incorrect BLAS library being linked in, or by mixing package managers (pip, conda, apt, ...). Search closed numpy issues for similar problems.N)rr”rr€ÚAssertionErrorÚ RuntimeErrorÚformatr
)ÚxÚmsgs  rÚ _sanity_checkrR9sj€ð
    ?ܐQœgÔ&ˆAܐq—u‘u˜Q“x¤'¨#£,Ñ.Ó/°$Ò6Ü$Ð$ð7øäò    ?ð8ˆCô
˜sŸz™z¬(Ó3Ó4¸$Ð >ð     ?ús ‚AAÁ+A.c󎗠   tgd¢«}tddd«}t||«}t||dd¬«}y#t$rYywxYw)z‡
        Quick Sanity check for Mac OS look for accelerate build bugs.
        Testing numpy polyfit calls init_dgelsd(LAPACK)
        )g@rLgð?rr"éT)ryN)r5rÕrÈrÄÚ
ValueError)ÚcrPÚyÚ_s    rÚ _mac_os_checkrYSsL€ð
    Ü’lÓ#ˆAܘ˜A˜qÓ!ˆAܘ˜1“ ˆAܘ˜1˜a TÔ*‰AøÜò    Ù ð    ús‚58¸    AÁAÚdarwin)r T)rz: aPolyfit sanity test emitted a warning, most likely due to using a buggy Accelerate backend.
If you compiled yourself, more information is available at:
https://numpy.org/devdocs/building/index.html
Otherwise report this to the vendor that provided NumPy.
 
ú
cóR—tjjdd«}tjdk(rP|€N    d}tj
«j jd«dd}td„|D««}|dkrd    }|S|€d}|St|«}|S#t$rd    }Y|SwxYw)
a*
        We usually use madvise hugepages support, but on some old kernels it
        is slow and thus better avoided. Specifically kernel version 4.6
        had a bug fix which probably fixed this:
        https://github.com/torvalds/linux/commit/7cf91a98e607c2f935dbcc177d70011e95b8faff
        ÚNUMPY_MADVISE_HUGEPAGENÚlinuxrú.r"c3ó2K—|]}t|«–—Œy­w)N)r)Ú.0Úvs  rú    <genexpr>z!hugepage_setup.<locals>.<genexpr>Šsèø€Ò&F°!¤s¨1§vÑ&Fùs‚)éér) rÚenvironÚgetÚsysÚplatformÚunameÚreleaserÕÚtuplerUr)Ú use_hugepageÚkernel_versions  rÚhugepage_setuproysÁ€ô—z‘z—~‘~Ð&>ÀÓEˆ Ü <‰<˜7Ò " |Ð';ð  !Ø  Ü!#§¡£×!3Ñ!3×!9Ñ!9¸#Ó!>¸rÀÐ!BÜ!&Ñ&F°~Ô&FÓ!FØ! FÒ*Ø#$LðÐð Ð !àˆLðÐô˜|Ó,ˆLØÐøôò !Ø ‘ ð Ðð !ús·A B B&Â%B&ÚNPY_PROMOTION_STATEÚweakzdNPY_PROMOTION_STATE was a temporary feature for NumPy 2.0 transition and is ignored after NumPy 2.2.r"r#cót—ddlm}t|t«j    d«j ««gS)Nr©ÚPathÚ _pyinstaller)Úpathlibrtrr
Ú    with_nameÚresolverss rÚ_pyinstaller_hooks_dirry§s+€Ý Ü‘Dœ“N×,Ñ,¨^Ó<×DÑDÓFÓGÐHÐHr(HÚ__doc__rrrhr&rrÚ_expired_attrs_2_0rÚ_globalsrrrÚ__NUMPY_SETUP__Ú    NameErrorÚstderrÚwriterÚnumpy.__config__rÚ ImportErrorrƒrQrrrrrrrr r!r"r#r$r%r&r'r(r)r*r+r,r-r.r/r0r1r2r3r4r5r6r7r8r9r:r;r<r=r>r?r@rArBrCrDrErFrGrHrIrJrKrLrMrNrOrPrQrRrSrTrUrVrWrXrYrZr[r\r]r^r_r`rarbrcrdrerfrgrhrirjrkrlrmrnrorprqrrrsrtrurvrwrxryrzr{r|r}r~rr€rr‚r„r…r†r‡rˆr‰rŠr‹rŒrrŽrrr‘r’r“r”r•r–r—r˜r™ršr›rœrržrŸr r¡r¢r£r¤r¥r¦r§r¨r©rªr«r¬r­r®r¯r°r±r²r³r´rµr¶r·r¸r¹rºr»r¼r½r¾r¿rÀrÁrÂrÃrÄrÅrÆrÇrÈrÉrÊrËrÌrÍrÎrÏrÐrÑrÒrÓrÔrÕrÖr×rØrÙrÚrÛrÜrÝrÞrßràrárârãrärårærçrèrérêrërìrírîrïrðrñròrórôrõrör÷rørùrúrûrürýrþrÿrrrrrrrrrr    r
r r r rrrrrrrrrrrrrrrrrrr r!r"r#r$r%r&r'r(r)r*r+r,r-r.r/r0r1r2r3r4r5r6r7r8r9r:r;r<r=r>r?r@rArBrCrDrErFrGrHrIrJrKrLrMrNrOrPrQrRrSrTrUrVrWrXrYrZr[ÚtaÚgetattrrEr5r`raÚ_matrbrÚlib._arraypad_implrcÚlib._arraysetops_implrdrerfrgrhrirjrkrlrmrnroÚlib._function_base_implrprqrrrsrtrurvrwrxryrzr{r|r}r~rr€rr‚rƒr„r…r†r‡rˆr‰rŠr‹rŒrrŽrrr‘r’r“r”r•Úlib._histograms_implr–r—r˜Úlib._index_tricks_implr™ršr›rœrržrŸr r¡r¢r£r¤r¥r¦Úlib._nanfunctions_implr§r¨r©rªr«r¬r­r®r¯r°r±r²r³r´Úlib._npyio_implrµr¶r·r¸r¹rºr»r¼r½r¾Úlib._polynomial_implr¿rÀrÁrÂrÃrÄrÅrÆrÇrÈrÉÚlib._shape_base_implrÊrËrÌrÍrÎrÏrÐrÑrÒrÓrÔrÕrÖr×rØÚlib._stride_tricks_implrÙrÚrÛÚlib._twodim_base_implrÜrÝrÞrßràrárârãrärårærçrèrérêÚlib._type_check_implrërìrírîrïrðrñròrórôrõÚlib._ufunclike_implrör÷røÚlib._utils_implrùrúrûrürýrþr8Ú_msgÚ _specific_msgÚ_int_extended_msgrOÚ
_type_infor=r:Ú__array_api_version__Ú_array_api_inforÚ    getlimitsÚ_register_known_typesrGÚsetÚ__all__Ú_histograms_implÚ_nanfunctions_implÚ_function_base_implÚ_twodim_base_implÚ_shape_base_implÚ_type_check_implÚ_arraysetops_implÚ_ufunclike_implÚ_arraypad_implÚ _utils_implÚ_stride_tricks_implÚ_polynomial_implÚ _npyio_implÚ_index_tricks_implÚfilterwarningsrArIÚnumpy._pytesttesterrJr?rrRrYrir Úcatch_warningsÚwÚlenÚ_wnÚcategoryÚ RankWarningrÚ error_messagerNroÚ
multiarrayÚ_set_madvise_hugepageÚ_multiarray_umathÚ _reload_guardrfrgr;Ú UserWarningryrs00rú<module>rºs‚    ðñVòt'ñ ÔØó
Û
ÛõÝ6ß)Ý ðÙñ؇JJ×ÑÐ=Ô>ðlˆ‰Xõg$ð&Ý0õ÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷C÷CñCðN
Bò‰ð    Ú# E©2Ó.ŠG‹I‘bŠMðñ
     çß#ß%Ð%ß'Ð'÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ô ÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'÷'ô'÷PR×QÐQ÷÷÷÷÷÷÷ô÷ ÷÷÷÷÷÷ô÷  ÷ ÷ ÷ ÷ ô ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ð ÷÷÷÷÷÷÷÷ð÷"÷ð÷
÷÷÷÷÷÷÷ð÷" ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ð ÷=×<Ð<ß@×@Ð@ß1×1Ð1ò Ñð    Oñ    ð    Nñð    "ñð    Ø    ‘-×&Ò& yÓ1Ð2Ø    ‘M×(Ò(¨Ó6Ð7Ø    ‘ ×$Ò$ VÓ,Ð-Ø    Ñ!×(Ò(¨Ó/Ð0ð 2Jñ!+÷á ˆQ ð
‰DKŠK˜!¨,ˆKÓ 7Ñ    7óÑò4Ñà%Ñç9Ð9ð
‡O‚O×)Ò)Ô+âÙÚ ˆEMŠMÓñ    â ‰DLŠLÓñ    ò     ‰C×  Ò  × (Ò (Ó)ñ    *ò     ‰C× "Ò "× *Ò *Ó+ñ        ,ò
     ‰C× #Ò #× +Ò +Ó,ñ     -ò      ‰C× !Ò !× )Ò )Ó*ñ     +ò     ‰C×  Ò  × (Ò (Ó)ñ    *ò     ‰C×  Ò  × (Ò (Ó)ñ    *ò     ‰C× !Ò !× )Ò )Ó*ñ        +ò     ‰C× Ò × 'Ò 'Ó(ñ
    )ò     ‰C× Ò × &Ò &Ó'ñ     (ò     ‰COŠO× #Ò #Ó$ñ     %ò     ‰C× #Ò #× +Ò +Ó,ñ     -ò     ‰C×  Ò  × (Ò (Ó)ñ    *ò     ‰COŠO× #Ò #Ó$ñ    %ò      ‰C× "Ò "× *Ò *Ó+ñ!    ,ò"    Lñ#    LóGð,€H×Ò˜HÐ.HÕIØ€H×Ò˜HÐ.HÕIØ€H×Ò˜HÐ.JÕKóXOót$÷1Ð0Ú ™Ó !DÙó?ò.„OÙó ð ‡|‚|xÒß Ø $ˆX× $Ò $¨DÔ 1ð    ±QÚ ŒOò‘1‹v˜ŠzÙò 0‘CÙ—|’|¡z×'=Ò'=Ò=ñ #Ÿ|š|×4Ò4Ð5°R¹¿ º °}ÐEñ&ð7ñ
8E°oÀRð Iðò+¨3Ó/Ð/ð 0ñÙ÷)    ñ*    óð<
×Ò×*Ò*ª>Ó+;Ô<Ùð
 
×Ò×&Ò&×4Ò4Ô6ð     
Š
ŠÐ,¨fÓ5¸Ò?؈ Š ð 9á  Aõ    'ó I𠈉Xøðuò؃Oðûð ò&ð/ˆñ˜#Ó AÐ%ûð    &ûñb
ò    Ú ð    üóh÷~    ð    úsTµl ÁlÎ,l2Ü l?ç7:mè2Amì lìlìl/ì l*ì*l/ì2l<ì;l<ím